基于GARCH模型的沪深股市分析

利用我国沪深股市2007年7月1日至2010年7月1日的收盘指数,对沪深股市的波动性、收益率及其相关性进行了实证分析研究。研究表明,沪深两市具有明显的GARCH效应,而且两市之间具有联动性。     

基于GARCH模型的股票指数收益率波动性分析

我国沪深股市相似的结构和监管环境使得两市的收益率和波动性之间具有相互作用和影响.所以可以运用ARCH模型和GARCH模型,通过研究股票指数的波动,发现我国股票市场上下波动的不一致性,即利空消息比利多消息更加具有影响力;股票市场都存在明显的GARCH-M效应;且发现上海股票市场投资者的风险厌恶程度高于深圳市场投资者;深圳市场的股票波动会影响上海市场的的波动.据此提出了要健全股票市场信息披露制度、加强证券市场化和对投资者进行理性教育的建议.     

黄大豆1号期货收益率体制转换模型分析

叙述了隐马尔科夫模型对于大豆期货收益率的建模过程.对2011年黄大豆1号各期合约的收益率进行了两状态体制转换分析,分别得到了正收益状态和负收益状态的均值和平均持续时间.     

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模型的外汇投资组合应用

对于外汇市场主要7个货币对欧元/美元,英镑/美元,美元/瑞士法郎,美元/日元,澳元/美元,美元/加元,纽元/美元的汇率运用时间序列分析方法,分别运用GARCH模型对汇率进行建模预测,计算得到收益期望,以GARCH模型残差方差作为风险度量。对投资过程中有无杠杆,运用马可维茨的“均值-方差”模型进行投资决策,得到下一日的投资策略。     

基于修正GARCH模型的中国股市周内效应实证研究

运用总样本区间（1996～2009年）上证综指和深证成指数据,同时以合格境外投资者制度（QFII）实施为分界点,前后分为两个子样本区间（1996～2002年和2002～2009年）,采用修正GARCH模型分别研究三个样本区间中国股市周内效应特征。研究结果表明：1）在不同的样本区间中,中国股市收益率和波动率均存在周内效应;2）中国股市收益率和波动率周内效应在不同的样本区间：表现并不一致,前子样本区间沪深股市收益率和波动率存在更加显著的周内效应。     

基于时变Copula模型的股指收益率相依关系研究

为了研究股票市场之间的互动性与相关性,基于时变Copula模型研究上证指数、深证成指、香港恒生指数和美国道琼斯指数收益率间的相依关系。首先,对4个样本收益率序列建立自回归移动取平均-广义自回归条件异方差(autoregressive moving average-generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, ARMA-GARCH)模型族以确定单个边缘分布;其次,利用常见的常系数Copula函数及时变Copula函数分别对股指收益率序列的相依关系建立模型,并对这2种模型进行对比;最后,基于正态Copula模型分别对两两股指间的相依关系做比较分析。研究结果显示,时变Copula模型的拟合效果要明显优于常系数Copula模型;沪、深股市相依性最强,相关系数接近0.9,A股与港股的相关系数接近0.5,与美股的相关系数在0.15上下波动,A股与港股的相依性要强于A股与美股之间的相依性,港股与美股的相关系数为0.27,与A股相比,港股与美股的相依性更强。本研究方法可应用于金融行业其他领域以了解资金的流向和市场效率。     

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GARCH模型的上证指数实证分析

在对GARCH模型进行探究的基础上,针对上证指数收益率的波动特征进行GARCH建模,最后通过对所得模型结果的分析得出了我国股市与其他发达国家的股市具有一些共同的地方,即我国的上证指数收益率序列具有显著的异方差特征,且收益率波动的大小与其自身过去的波动大小有非常明显的关系,因此说我国的大盘指数也可以采用GARCH模型来进行拟合和解释。     

基于不同误差分布下ARMA—GARCH模型的国债指数实证研究

根据上证国债指数收盘价数据的特征,对其收益率序列建立误差分布为正态、GED和t分布的ARMA—GARCH模型．比较不同分布条件下的拟合效果,得出误差分布为GED和t分布时,模型的拟合效果优于误差分布为正态分布的情况．应用交叉验证法对预测效果进行比较,得出误差分布为t分布的ARMA—GARCH模型预测效果最优．同时,在模...     

基于GARCH模型的风险价值在现货黄金市场的比较研究

风险价值VaR现广泛运用于金融风险测量中,但基于正态性假设的VaR并不能很好的处理金融变量中的尖峰厚尾性且VaR未能考虑更加重要的尾部风险,CVaR 弥补了VaR方法存在的缺陷.利用基于GARCH模型的CVaR在性质上的优越性,通过现货黄金市场的实证研究,对不同分布下的VaR及CVaR值进行比较,得出新的结论.我们发现基于GED分布GARCH模型的VaR及CVaR值要好于基于正态分布及t分布的VaR及CVaR值.     

基于CARR模型与GARCH模型对VaR的比较研究

研究了在一般情形下和极端风险下的风险度量,分别采用基于极差、收益率为变量建模的CARR模型、GARCH模型应用于VaR的计算,结合深证成指的实际数据进行实证分析,分别对比在不同分布下GARCH模型和CARR模型计算出的VaR,最终得出基于在广义伽马分布下CARR模型算出的VaR值,能更加真实地反映深证股市极端情形下风险程度,而基于T分布下的GARCH模型更加真实地反映深证股市一般情形下的风险程度.     

京东小金库收益波动率的GARCH类模型构建

鉴于互联网金融对经济发展起着越来越重要的作用,针对收益波动率的分析已成为当下热点话题,提出基于互联网理财产品收益波动率的研究。首先选取京东小金库(嘉实)七日年化收益率作为研究对象;其次运用ADF检验、自相关性检验等方法仔细分析数据特征,得出收益率具有非平稳性、自相关性、尖峰厚尾、波动集聚性、异方差性等特征;最后基于数据特征分析结果对收益率构建了基于GED分布的TGARCH(1,1)和EGARCH(1,1)模型,通过ARCH效应检验以及模型输出结果,得出上述模型可以很好地拟合数据的结论;分析模型结果发现:京东小金库收益率存在反杠杆效应,即当市场上出现"利好消息"时,收益率波动更明显。     

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.     

上证指数非对称GARCH模型

以上证指数收益率及其波动特征为研究对象,以实证分析为主要方法.运用GARCH-M,EGARCH等模型对上海市场收益率波动进行分析.实证分析结果表明:上海市场存在显著负的杠杆效应,利空消息引起的波动比同等的利好消息引起的波动要大.     

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。     

基于GARCH模型的股价波动预测

该文运用GARCH模型,根据沪深300指数对股市波动性推理预测,让投资者决定的策略更精准,对其起到指导作用。成果显示使用GARCH模型有利于增长股票市场推测的精准性,更具备适用性。沪深300指数使投资者在金融市场上可以避免一定风险,但同时也会增加投资者的数目,从而加剧金融市场的波动性。所以,该文以入股的收益率为参数,建立模型。     

GARCH模型的实证研究

本文通过对上证综指收益率序列的实证分析,发现其具有明显的群集聚集性、波动性、尖峰厚尾的特征,并应用GARCH及其扩展模型对该序列进行建模分析,发现GARCH模型可以较好的消除金融时间序列的异方差性,同时发现,GARCH-t的拟合效果更好一些。     

基于GARCH模型的股票买卖时机分析

通过对股票收盘价格的历史数据进行处理分析,建立GARCH模型,此模型较好的描述股票价格的条件异方差性,同时用此方法对股票价格进行拟合和预测,利用预测数据分析股票较好的买卖时机.     

股指期货对现货市场日内波动影响的研究

本文使用GARCH及其拓展模型对沪深300股指期货上市前后我国市场的高频数据进行了分析研究,研究发现：股指期货上市后,我国股票现货市场的波动性出现了显著上升,这种上升并不源于现货市场信息效率的提高。研究同时表明,股指期货引入所带来的高时间频率下现货市场的波动上升不仅仅局限于股指期货标的指数,沪深300指数成分股之外的股票波动性也出现了显著上升。研究表明,股指期货并没有提高现货市场的定价效率。