基于GARCH族模型的我国股市波动性研究

选取1996年12月16日到2015年5月19日期间上证综指和深证成指日收益率数据,建立二变量指标的GARCH模型、TARCH模型和EGARCH模型,对我国股市的波动性进行实证分析.结果发现:EGARCH模型能较好地拟合沪深两市日收益率波动的时间序列,而且我国股市存在显著的非对称性,表现为股票市场上投资者对利好消息的反应小于对同等程度的利空消息的反应.     

基于GARCH类模型和BP神经网络的量价关系实证研究

作者以量价关系相关理论为基础,使用EGARCH模型和BP神经网络对中国股市的量价关系进行了实证研究.EGARCH模型的参数估计结果显示加入交易量的模型更优.然后作者得到了上证指数的如下量价关系特征:非预期成交量与股市波动性之间存在较强的正相关关系且我国股市收益率的波动存在明显的"杠杆效应".因而加入交易量的BP模型具有更小的均方误差.     

应用理性预期模型对证券交易价量关系的分析

讨论了证券交易的价格及交易量之间的关系.过去的实证分析说明,在同一个时间段,证券价格的变动与交易量为正相关关系;同时,对于上升或者下降这样不同方向证券价格的变动,价格变动大小与交易量的相关关系呈现不同的模式.应用证券市场微观结构理论,通过理性预期模型来分析市场上有信息交易者和无信息交易者的交易行为,从而解释了证券价格变动与交易量所表现出的关系.     

上证综指收益率波动性的非线性方法研究

以上证综指日收盘价为样本建立了对上证综指收益率波动性的非线性模型.实证结果表明我国上海股市的价格波动具有异方差性及显著的左尖峰厚尾的特征;收益率的波动不服从正态分布;具有集聚性和记忆性;波动持续时间较长.通过分析比较GARCH模型拟合效果较好,并预测结果有一定的稳定性.同时对收益率建立了EGARCH（1,1）和TARCH（1,1）模型,表明收益率波动存在一定的杠杆效应.     

基于非对称ARCH模型的海西州地区支气管炎发病研究

基于非对称ARCH模型的理论,通过建立TARCH、TARCH-M、EGARCH和EGARCH-M模型研究青海省海西州地区支气管炎月发病率和平均气温之间的相互关系。研究通过EViews软件对海西州地区支气管炎发病病例和平均气温监测登记资料的统计分析,并利用原数据建立ARCH、TARCH-M、EGARCH和EGARCH-M模型,通过对模型中的残差序列进行独立性检验和预测,确定所建立的ARCH、TARCH-M、EGARCH和EGARCH-M模型的合理性,并从中选出了最优模型TARCH（1,1）-M。结果表明,此模型可以很好地描述海西州地区支气管炎月发病率与平均气温的关系,还可以较好地模拟支气管炎月发病率变化趋势,预测未来的支气管炎发病趋势,是一种预测精度较高的预测模型。该模型可为支气管炎研究提供有参考价值的数据。     

中国股市收益波动的实证研究

采用GARCH类模型，利用上证综合指数对中国股市收益波动进行了实证研究。以前的研究显示中国股市波动存在反向的不对称性或不对称性不显著，并归因于中国股市的高投机性。而本研究的TARCH模型和EGARCH模型的实证结果首次提出了新的不同证据。说明中国股市存在显著的不对称性。对杠杆效应和波动反馈效应在中国股市的作用进行理论分析，认为波动反馈效应更能说明中国股市波动的不对称性。     

关于深圳A股市场价量因果关系VAR模型的检验

基于混合分布假说（MDH）,通过对深圳成份指数的收益率和交易量数据序列建立VAR模型进行研究,得出结论,认为交易量中的信息交易量对于价格变动具有较高的解释能力,该市场存在价量之间双向的G ranger因果关系。     

我国汇改后汇率波动的实证研究

本文通过ARCH族模型来对人民币/美元汇率收益率进行建模,并分析其波动的杠杆效应和风险溢价效应,结果发现汇改后外汇市场效率有所提高,外汇市场的风险可由过去的风险程度加以预测.由TARCH、EGARCH、EGARCH-M模型的研究显示人民币/美元汇率收益率存在杠杆效应,存在明显的非对称性,还不具备具有的高风险高回报的风险溢价效应特征.     

人民币升值对上海股市影响的实证研究

通过协整等一系列检验以及建立EGARCH模型分析人民币升值对上海股票市场的影响.实证研究结果表明,汇改开始后的近三年,人民币对美元名义汇率与上证A、B股指之间存在长期稳定的均衡关系,且人民币对美元名义汇率变动是上证A股价格变动的单向Granger原因.此外人民币对美元名义汇率与上证股指之间存在高阶ARCH效应,且人民币对美元名义汇率在短期内对上证股指产生负的影响,而在长期的滞后期中,对上证股指产生正的影响.     

香港国企H股与沪深股市股指收益率波动特征及其关系研究

选取香港国企H股指数、上证指数和深圳综指2003年2月26日至2006年5月12日的股票日收盘指数作为样本,运用TARCH模型研究收益率波动的特征.结果表明:三市指数收益率均存在信息不对称效应,但沪、深股市比香港国企H股波动剧烈.运用Johansen多变量协整关系检验及Granger因果关系检验.结果发现,它们之间存在着长期稳定的协整关系.香港国企H股与内地股市关系密切,香港国企H股的变动会对沪、深股市产生影响,而沪、深股市的变动不会对香港国企H股产生影响,同时上海股市的变动也会对深圳股市产生影响,但深圳股市的变动对上海股市影响不大.     

股票月收益实际波动率的实证研究

阐述了实际波动率的理论背景，以及国外在实际波动率研究方面已得出的一些基本结论．对深沪股市随机抽取的30只股票数据进行了实证检验，得出对数实际月波动率序列的分布与正态分布无差异、月收益率经月实际波动率标准化后的序列的分布与正态分布无差异的结论．利用月实际波动率对广义自回归条件异方差类模型的波动率模拟效果进行了检验，发现该模型的波动率度量精度略胜一筹，但也只能解释一小部分收益率的变动．     

远期运费协议与粮食期货市场的波动溢出关系

从金融视角出发, 探究远期运费协议和粮食期货市场之间的波动溢出关系. 粮食作为世界三大干散货类型之一, 具备相当成熟的期货交易市场, 故选取远期运费协议(forwardfreight agreement, FFA)和巴拿马(Panamax)型船主要运载的粮食期货类型进行研究. 首先,采取统计特征分析及协整检验对日收益序列进行分析; 然后, 通过建立广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, GARCH)模型, 分析两个市场间的相关性并对比其波动性. 结果表明, 粮食期货市场在收益和波动性上均引导FFA 市场的变化, 论证了GARCH 族模型检验波动溢出特征的有效性, 并为干散货航运市场参与者和投资者提供理论参考.     

GARCH族模型在我国沪市指数上的实证分析

波动性是股票市场的一大显著特征.文章以市场指数本身作为研究对象,选用广泛应用的GARCH族模型来研究上证综指的波动性.在对我国上证综指的波动建模中,主要采用伪最大似然估计,并通过短期与长期的预测绩效评价,确定指数GARCH(EGARCH)为上证综指长期波动的最优预测模型。     

基于动态极值VaR股指分析的中国行业风险研究

应用动态极值VaR模型分析中国行业股票价格指数,对不同市场条件下中国行业风险进行实证研究.在McNeil等提出的GARCH模型与极值理论基础上,运用Huisman等提出的VaR法修正上述风险值估计方法,构建了动态极值VaR模型.在该模型的构建中考虑了风险因子的时变特性,采用EVT方法对风险因子的厚尾特性进行建模,简化了风险值的估计过程,并提高了估计的准确性.动态极值VaR模型能够较好地刻画风险尾部分布特性,同时能够比较准确地度量所研究时间段内的市场风险和行业风险.研究结果表明,不同市场条件下各行业的风险特性具有显著的变化.最后利用Kruskal-Wallis一致性检验对上述结论进行了验证.据此,在资产组合管理过程中,有必要依据市场环境和行业风险特性对资产配置比例进行调整.     

上证指数收益率波动的实证分析——基于ARCH族模型

利用ARCH族模型对上证指数股票收益率进行定量与定性分析,表明上证指数日收益率存在高阶的ARCH效应,条件方差对日收益率有很强的影响,其中EGARCH模型在反映股市波动性方面优于其他模型.     

日历、成交量进程和股价波动率的关系

在成交量进程标度的股票价格动力学方程为几何布朗运动的假设下,将股票价格动力学方程的进程标度从成交量进程转换到日历进程.转换后的股价动力学方程能表现出异步交易特性,也能表现出股票收益率与成交量的非线性关系,而且能表现出股票收益波动率与成交量的非线性关系.通过对沪深两市共21支流通市值较大股票的实证检验,表明该模型能显著改进股票收益率的正态性.     

沪、深、港股市有效性的检验比较

用动态游程模型、条件异方差和Ｆ统计量等方法对香港、上海、深圳股市有效性进行检验比较。     

基于不同测度指标的随机波动性模型及其应用研究

引入了基于日内价格幅度与回报两个测度指标的随机波动性模型.利用中国股市数据进行的实证结果表明,与单测度指标的随机波动性模型相比,基于两个测度指标的随机波动性模型能更好地描述股票市场波动性和市场波动风险.