TARCH-M模型在上证指数波动率的实证分析

本文应用TARCH-M模型,并且引入迭代累计平方和(ICSS)法则对上证指数进行波动时段进行划分,针对不同波动时段分析其上证指数日收益率上涨和下跌对上海股票市场非对称的影响特点.结果表明,上海股市在1997年以前,收益率的上涨比下跌对股市造成的影响更大,即与通常定义的“杠杆效应”相反;而在1997年以后,其“杠杆效应”才显著.此外,收益率和波动性在后两阶段出现明显的正相关关系,说明了投资者正从以前盲目投资逐渐转变为理性投资,上海股市已日趋成为一个成熟的市场.     

基于DFA的股价指数自相关分析

以股价指数的自相关函数为时间序列,运用非趋势波动分析DFA方法研究我国股票市场的长期相关性,结果表明,上海股票市场和深圳股票市场在跨时间尺度的股价指数之间存在着相关性,呈现为持久性的时间序列,随机游走不再适用,股价指数的有偏随机游走是当下投资者对信息反应生成的,由于市场信息不具有同质等量分布,造成交锗 对信息理解的差异,信息不能瞬间或及时反映到股票价格中,存在着复杂滞后交易,导致了股价指数的有偏随机游走。     

基于异质投资者的资本资产定价模型

提出了一个不完美市场中的资产定价模型.从投资者的资金成本差异和信息不对称的角度出发,探讨了不确定状态下异质投资者对资产价格的影响,发现投资者资金成本差价和市场投资者组成结构等会影响资产价格的确定.通过模型推导发现:资金成本价差越大,资产价格波动越大;散户比例越高,市场波动越大.     

股票市场与国债市场的溢出效应研究

为了分析信息在股票市场和国债市场的传导路径,选取沪深300指数和中证国债指数作为研究样本,运用VAR－GARCH－BEKK模型,研究中国股票市场与国债市场均值和波动溢出效应.研究表明,股票市场与国债市场均具有波动聚集性,两市场之间存在双向均值溢出效应,且只存在着股票市场对国债市场的单向波动溢出效应.     

用ARCH模型研究中国股市的波动特征

中国股市的波动特征是学者们和投资者关注的一个重要领域,与国外成熟的证券市场相比,中国股票市场作为新兴市场,具有其特有的性质,如更高的不可预测性和复杂性,股票价格更大的波动幅度和频率.研究中国股市的波动特征就具有重要的理论价值和现实价值.投资者在选股过程中需要理解中国股市随时间变化的波动情形,而ARCH模型族正是研究股市波动随时间变化的工具.以上证综合指数为对象,采用GARCH类模型对中国股市波动情况进行实证研究,为股市收益的尖峰厚尾特点、波动的集簇性、时变性提供了实证证据,并对实证结果作了一些初步的探讨.     

中国股票市场的流动性与波动性实证研究

通过对中国股票市场流动性指标和波动性指标的分析,发现市场具有较高的流动性,市场波动程度略低于其他国家的股票市场.从上海股市和深圳股市的横向比较来看,近年来两个市场的流动性没有显著的差异,两市波动序列的吻合程度非常高,波动具有很强的同步性,表明在相同市场制度环境下,市场参与者行为的同质性最终决定了两市运行特征的相似性.     

我国上市公司特质波动决定因素的实证研究

利用上证A股市场2000～2011年相关数据,基于CAPM模型的参数方法度量了中国股票市场公司特质波动,并进一步利用回归分析考察了我国股市特质波动的决定因素。研究发现,股票市场反映公司价值的有效性并没有随着公司特质的增加而提高,投资者非理性投资造成的噪音交易是我国公司特质风险变动的主要原因。     

基于多元GARCH模型的可转换债券市场与股票市场的波动关系研究

可转换债券作为一种混合型的金融衍生品,已经成为金融市场中重要的组成成分,并且其市场与股票市场之间又是互相影响的,它们的共同发展对金融市场的繁荣和企业竞争力的提高方面起到了积极的推动作用.因此,对可转债市场与股票市场之间关系的实证研究具有一定的理论与现实意义.基于上证指数(000001)与上证转债指数(000139),运用BEKK形式的多元GARCH模型来实证研究可转债市场与股票市场之间的波动关系及其溢出效应.实证结果发现,这两个市场之间有正相关的关系,并且存在双向的波动溢出效应.     

基于Matlab的股票市场收益率波动分析实验

针对金融风暴背景下的股票市场价格的波动特性,应用数学分析、经济统计与计量知识,对中国上海、深圳股票综合指数2007~2009年的数据进行实验分析,并利用Matlab金融分析工具箱以及广义自回归异方差模型编程建模,实现对股票市场收益率的分析和预测。结果表明,股票市场收益率序列的波动有显著的异方差性。     

股票市场的复杂性与有效性(英文)

对金融市场提出有效性指标和复杂性指标,利用"滑动窗技术"研究了上海和深圳股票市场有效性与复杂性之间的关联.结果显示,上海股票市场的复杂性和有效性之间以及复杂性之间存在双向的Granger因果关系,深圳股票市场亦是如此;两个市场的有效性之间存在双向的Granger因果关系,两个市场的复杂性之间亦是如此;上海股票市场的有效性之间以及复杂性之间相互影响强于深圳股票市场,两个市场有效性之间的相互影响强于复杂性之间的相互影响.论文的实证结果支持了刘维奇关于金融复杂性可以改进金融市场效率的理论研究的论断.