深市股指波动性的实证研究

运用GARCH类模型对我国深市的两个股指日收益率的波动性进行研究,主要回答了中国股票市场是否存在GARCH效应,对于所选的两个股指的波动率,最适合的GARCH模型是什么2个问题。计算结果显示,对深证综指日收益率的波动而言,EGARCH-M(1,1)模型的拟合效果较好,而GARCH-M(1,1)则能较好地拟合深证成指日收益率的波动。同时,还对这两个股指日收益率的波动率进行了预测。     

沪深股市的波动性分析——基于t分布下GARCH和SV模型的比较

构建基于N分布和t分布下的GARCH(1,1)和SV模型,并通过实证分析探讨了上证指数和深证成指收益序列的波动性.分析结果表明,GARCH(1,1)类模型和SV类模型能较好地拟合沪深股市收益率的波动,并指出我国股市存在较强的波动持续性;而基于t分布的各模型能有效地刻画股市的厚尾性;此外,通过计算VaR值,说明深市比沪市的风险更大,且SV类模型能更准确地反映收益率的风险特性.     

上证综合指数波动性的实证分析

以上证综合指数的日收益率为研究对象,建立了基于正态分布的GARcH(1,1)模型,同时考虑到股票收益率受到风险水平的影响,进一步建立GARCH(1,1)-M模型.实证研究结果表明,上证综合指数的收益率具有尖峰厚尾、方差随时间而变化特点与波动集群的现象.在研究样本区间内,GARCH(1,1)模型能较好地拟合上证综合指数收益率的波动性,同时,其期望收益与期望风险存在着正向关系.     

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.     

GARCH模型分析股票市场的波动性

本文全面比较了描述波动率的各种模型以检验各种模型设定在改善模型表现、降低模型误差方面的作用并运用GARCH族模型对深证成指收益率的波动性进行研究,分析了我国股市波动性的特点。通过比较发现对于深市股指收益率的波动性,EGARCH（1,1）模型能很好的拟合。同时还对股指收益率的波动性进行了预测分析。     

采用MCMC方法的上海股市随机波动模型

采用贝叶斯统计中的马尔科夫链-蒙特卡罗(MCMC)方法对上海股市的随机波动性进行研究,基于Gibbs抽样的MCMC数值计算过程,对上海股市的随机波动率模型(SV)进行参数估计,并在WinBUGS软件中实现.根据信息判别准则(DIC),对比拟合的SV-N,SV-T,SV-MT模型参数,结果表明:SV-T模型最能反映上海股市波动具有尖峰厚尾的特性,可进一步用于预测样本外的波动率结果.     

GARCH模型和ECM模型对沪深两市预测的比较分析

GARCH模型反映了经济变量之间特殊的不确定形式：方差随时间变化,所以在金融市场的预测和决策有着重要的作用。鉴于股票和房地产这两个重要的经济指标,本文选择上海和深圳两地的股票收益率的波动性作为研究对象,建立了GARCH模型及其主要变化形式,结果表明基于T分布的GARCH（1,1）模型更好模拟了实际值。另外,本文还对上海,深圳的股市进行协整分析,建立了相应的误差修正模型并对其预测,预测效果比基于T分布的GARCH（1,1）模型更好。     

股票收益率预测及风险与收益关系研究——基于ARMA-GARCH模型和高频数据

以沪深300指数的一分钟为间隔的实时价格为研究样本,利用ARMA模型和基于T分布的GARCH(1,1)模型,对其收益率进行了拟合和预测,同时运用GARCH-M模型,分析风险和收益之间的关系。研究表明,股指波动存在条件异方差性;ARMA模型长期预测效果较好,而GARCH(1,1)-T模型短期预测效果较好;沪深300指数的风险和收益不呈正比,说明我国股市发展不成熟。     

GARCH模型和SV模型的应用比较研究——以上证指数的波动性为例

文章以上证综指2007年2月27日至2008年5月14日共293个交易日的收盘价数据为研究对象,通过构造样本外波动性预测能力指标,分析比较了GARCH类模型和SV类模型在国内市场上的适用性。文章首先估计GARCH类模型和SV类模型的参数,其中SV模型参数的估计采用最新的马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC方法）,并由WINBUGS软件加以实现。然后通过构造样本外预测能力指标对GARCH类模型和SV类模型的样本外预测效果进行比较,得出在国内市场SV类模型的拟合和预测效果要好于GARCH类模型。     

基于广义可加模型的波动率估计方法

放宽了传统GARCH模型参数形式的假定,将广义可加模型引入条件方差的估计,改进了[Bhlmann P,McNeil A J.An algorithm for nonparametric GARCH modelling.Computational Statisticsand Data Analysis,2002,40(4):665-683]提出的迭代算法并将其用于可加GARCH模型的估计.通过能够控制真实波动率的数学模拟实验,分别用样本内和样本外估计的方法说明了可加GARCH模型在估计现有参数模型无法刻画的复杂序列波动率时具有更好的估计效果,而与非参数模型相比,可加GARCH模型也有较好的估计效果.通过一个推断波动特征的算例,表明了可加GARCH模型对研究新兴市场股市或者处于金融危机中的股市等存在复杂波动特征的金融市场波动率有着非常现实的意义.     

上证综指波动率的估计——基于GARCH（1,1）模型的研究

波动率是测度风险的重要变量,在金融领域中占有至关重要的地位。采用GARCH（1,1）模型研究了上证综指的波动率。研究结果表明GARCH（1,1）模型能够准确地估计1年以上股市的波动率。     

开放式基金净值波动不对称检验

利用GARCH（1,1）-N、GARCH（1,1）-T、EGARCH-N和EGARCH（1,1）-GED4种模型,结合标准正态分布、学生t分布、广义误差分布3种分布形态,对我国2003年前发行的17支开放式基金净值的波动是否存在不对称进行检验。结果显示,EGARCH（1,1）。N模型和EGARCH（1,1）-GED模型能较好地刻画我国开放式基金净值的波动特点,开放式基金净值收益的波动具有异方差性和不对称性,同时正向与负向期望收益对波动也有影响。     

广义自回归条件异方差模型加速模拟定价理论

研究了广义自回归条件异方差(GARCH)模型下方差衍生产品的加速模拟定价理论.基于Black-Scholes模型下的产品价格解析解以及对两类标的过程的矩分析,提出了一种GARCH模型下高效控制变量加速技术,并给出最优控制变量的选取方法.数值计算结果表明,提出的控制变量加速模拟方法可以有效地减小Monte Carlo模拟误差,提高计算效率.该算法可以方便地解决GARCH随机波动率模型下其他复杂产品的计算问题,如亚式期权、篮子期权、上封顶方差互换、Corridor方差互换以及Gamma方差互换等计算问题.     

GARCH模型和SV模型对深圳股市的比较

文章采用GARCH模型和SV模型对深圳股市进行了实证分析;结果表明,基本SV模型较GARCH(1,1)模型能更好地拟合实际金融时间序列数据;从总体上来说,基本SV模型的预测效果优于GARCH(1,1)模型。     

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．     

一种基于随机波动的VaR方法

风险管理的基础和核心是对风险的定量分析和评价,即风险测量.金融市场风险测量的主要方法包括灵敏度分析、波动性方法、VaR、压力试验和极值理论(EVT).其中,VaR是目前金融现场风险测量的主流方法.但传统VaR方法没考虑随机波动,所以经常高估或低估当前现场条件下的风险.介绍了一种基于随机波动的VaR模型,并给出了评价模型的后验检验方法.     

混合GARCH模型下股票市场跳跃形态分析

在跳跃扩散模型下,假定跳跃强度服从门限自回归模型(self-threshold autoregressive model,SETAR)以反映跳跃强度的结构性突变,并使用GARCH模型描述收益率波动扩散形态.以受波动率影响的跳跃强度控制跳跃行为发生概率,并以受跳跃行为影响的GARCH模型控制正常扩散过程,构建了SETARGARCH模型.以上证房地产指数为例,实证研究发现,股指存在门限效应,GARCH效应明显,跳跃突变发生的概率为35.21%.资产收益率总体方差中有较大的部分是由跳跃行为异常所引起.历史波动率直接影响未来跳跃强度预期,历史跳跃行为干扰加剧了当期收益率波动扩散,波动率扩散和跳跃行为具有双向反馈机制.     

上海证券交易所Ａ股市场的波动性分析

运用主要的三种条件异方差模型：ARCH、GARCH、EGARCH模型，对上海证券交易所A股指数的波动性进行拟合，分析模型对上证A股指数收益的波动性、杠杆效应的拟合情况，比较不 同模型对未来波动性的预测情况。实证分析结果表明：EGARCH模型比较适合对我国股票市场 波动性作长期预测，若假设收益序列服从t分布，由此改进的EGARCH-T模型会得到比正态分 布下更好的拟合与预测效果。