GARCH-neural网络模型对股票价格买卖差波动率的预测

股票价格买卖差是衡量金融市场流动性和有效性的重要指标,已经得到学术界的广泛研究.相比而言,作为衡量股票市场风险的重要因素的股票价格买卖价差的波动率却没有得到相同的重视.在广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity,GARCH)模型的基础上,提出了GARCH-neural network (GARCH-NN)混合模型分析股票价格买卖价差波动率的动态性.以深圳证券交易所成分股价指数的高频数据为样本对所提模型进行了实证分析.运用GARCH家族模型对股票价格买卖差波动率的动态性进行分析,得出预测效果最优的GARCH模型.在最优GARCH模型的基础上结合神经网络分析方法即GARCH-NN混合模型对样本数据进行了实证分析.比较分析最优GARCH模型和GARCH-NN混合模型对股票价格买卖差波动率的预测效果,并以AIC(Akaike information criterion)和BIC(Bayesian information criterion)作为检验模型预测效果的指标.实证结果表明,提出的GARCH-NN混合模型更优.     

基于股票价格波动问题的消除系统风险的投资组合模型研究

本文以中小企业板为研究对象,在探索结合投资组合理论与股票价格波动理论的基础上,对股票价格波动过程中低点、高点出现的规律进行分析,通过统计检验,建立阶段周期低点和高点回归预测模型,最后应用该模型进行股票投资的实证分析.研究结果表明,基于阶段周期回归预测模型的投资操作可以有效规避系统风险,提高中小投资者的收益率,对中小投资者进行投资选择具有很好的指导意义.     

股票价格塑性性质的计量经济模型及实证检验

首先基于股票价格和成交量，根据股票的量价规律，分析了股价波动的塑性性质；然后使用计量经济学方法建立描述股价波动的塑性模型，包括股价塑性基本模型、基本模型的一阶自回归模型、幂指数模型及幂指数模型的一阶自回归模型，基于12支样本股对这些模型进行参数估计和检验。由4种模型均能够通过经济学检验和统计学检验可知股价波动具有塑性性质，且4种形式的股价塑性模型均是可行的。比较4种形式的股价塑性模型的检验结果得出幂指数模型描述股价塑性较为科学、合理。     

股价信息含量对企业资源配置效率影响实证研究

以中国上市公司为研究样本,采用股价波动非同步性方法度量股价信息含量,并基于面板数据回归模型对股价信息含量与资源配置效率的因果关系进行了实证检验.实证结果表明:股价信息含量与企业的投资过度行为呈显著负相关,即股票价格中包含的特质信息能起到抑制企业投资过度行为,增加资源配置效率的作用;高信息含量股价也能显著提升企业未来期间的经营绩效水平.因此上市公司股价信息含量增加能对资源优化配置产生正向促进作用.     

基于高频数据的日频GARCH模型估计

利用日内高频数据来估计日频GARCH模型.已有相关研究均假定GARCH方程中常数项是给定的,限制了方法的广泛应用.本文基于常规GARCH(1,1)模型框架,针对模型全部参数给出了2种估计方法,讨论了估计量的理论性质.针对不同波动率代表,给出最优波动率代表选择标准.模拟研究表明所提参数估计量具有更小的渐近标准差,实证研究...     

基于ARMA-TS-GARCH有限混合模型的交通数据分析

基于对时间序列数据进行研究时不仅需要对它们的自回归性和周期性进行分析,而且需要对序列的方差与长期性无规则波动进行分析等问题,提出基于ARMA模型和APARCH模型的ARMA-TS-GARCH模型,并且对该模型的构造进行分析,针对洛杉矶长滩地区交通量数据进行模型参数估计和诊断检验,将此模型与GARCH和ARMA-GARCH模型进行比较。研究结果表明:ARMA-TS-GARCH模型对数据的拟合要优于ARMA模型和APARCH模型;用ARMA-TS-GARCH模型对数据集进行预测,所得结果较理想。     

股票价格运动的跳跃和杠杆效应研究

基于已实现变差理论和双幂次变差理论,在股票价格为半鞅过程的前提下将已实现波动率分解为连续波动部分和离散跳跃部分,研究了上证综指收益率和波动率的杠杆效应以及连续波动部分和离散跳跃部分分别在杠杆效应中所起的作用,并且分析了跳跃部分和连续波动部分在价格运动过程中的区别.由独立方程模型的估计结果发现各个模型扰动项之间存在着一种类似杠杆效应的非线性关系,然后再通过联立方程组模型进一步验证扰动项之间的内在依赖性.实证分析结果表明:收益率和波动率的杠杆效应主要是通过连续波动部分起作用.     

非对称DAR模型的估计与检验

本文研究非对称DAR模型的估计和检验问题.运用拟极大似然方法,构造模型的参数估计,在某些正则条件下,证明估计的相合性和渐近正态性.基于此,构造拟似然比统计量检验模型的非对称性,在原假设和备择假设下,给出该统计量的渐近分布.数值模拟和实证分析结果表明:本文所构造的模型参数估计和检验方法具有良好的有限样本性质.     

股票价格塑性模型及其计量经济学检验

从股票市场的量价规律出发提出股票的均衡价格、股价塑性等概念,建立包含高频交易数据的股价塑性理论的计量经济模型.用样本股票的数据对股价塑性模型进行检验和实证分析,检验结果表明,除了拟合优度R2稍差之外,解释变量的t检验和方程的F检验以及模型的经济学检验结果都较理想,实证分析结果表明股票价格的变化具有塑性的特征.     

金融市场的无标度特征研究

基于股票价格波动序列的相关特性,提出一种金融市场的复杂网络建模机制.通过研究基于股票价格波动序列建立的复杂网络模型,发现金融市场的网络节点度分布具有无标度特征.它说明少数"中心"节点的股票对金融市场整体价格波动影响力比较大,甚至可以影响全局,其他大多数股票影响力相对较小.进一步研究网络聚类系数与最近邻平均度,发现金融市场具有分层结构和非相关联匹配的特征.这些结论对于从复杂网络的角度理解金融市场相互作用机制可能有重要的启示和作用.     

牛熊市视角下我国股市波动率的长记忆性研究

为更好地理解我国股票市场运行状态,使用局部Whittle(local Whittle,LW)半参数法分别估计了沪/深股市在牛/熊市阶段波动率的长记忆性强度.实证结果显示:沪(深)市波动率在牛/熊市阶段均存在显著的长记忆性,且熊市波动的长记忆强度要大于牛市;在牛(熊)市阶段,沪市波动的长记忆强度大于深市,且两者的差异在牛市阶段更为明显.特别的,对波动序列作了长记忆真伪性检验,增强了估计和解读的合理性.     

考虑跳跃和杠杆效应的股市多分形波动率建模

考虑股票市场中存在的跳跃行为和杠杆效应等特征,在HAR模型基础上,构建了一种新的多分形波动率模型.以上证指数和深证成指每5min高频数据为研究样本,运用“模型信度设定”(MCS)检验方法,实证对比了各波动率模型在高波动和低波动两个子样本期对我国股市的预测能力.实证研究结果表明,所提出的多分形波动率测度指标及其计量模型具有较好的预测作用,特别是在高(极端)波动时期其优势更为突出;研究结果有望为金融风险(特别是极端风险)的管理与控制提供新思路与新方法.     

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.     

隔夜波动率的估计

基于广义动态因子模型构建了个股隔夜波动率的一个新的估计量,并利用中国的上证50指数的24支成分股2013—2014年的数据进行了实证分析.实证结果表明:新估计量比隔夜收益的平方的表现更好,新的估计量可以降低噪声的影响.     

自适应元胞遗传算法与股票价格行为分析

与以往侧重于刻画从众模仿行为的元胞自动机价格模型不同,论文基于Moore型邻居投资者分布结构,以预测精度为切入点,将遗传算法引入到元胞自动机股票价格模型中,投资者与“邻居”沟通和分享信息,并由遗传算子来优化其对股价进行预测的各要素权重;研究了两种预测模式下的权重演化行为。以及权重交叉概率对股价行为（收敛性、波动性等）的影响;模拟了预期驱动下,股价与市场情绪的关系．研究认为：元胞遗传算法的引入,较好地驱动着股票价格回归基本价值,减轻了股票市场的波动性．     

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.     

基于二元VAR-GARCH(1,1)-BEKK模型的金融市场与石油市场的溢出效应研究

随着国际、国内金融市场互动的不断增强以及石油市场与金融市场作用的日益密切,石油背后的金融属性对自身价格的主宰也更加明显,国际金融因素更容易通过作用油价的方式影响中国的股票市场。以2002年后油价脱离传统面的波动为契机,运用VAR模型和GARCH-BEKK模型对三大市场的相关关系进行研究。结果表明,国际金融因素与国际石油价格相互作用后单向对中国股票市场产生溢出效应。这为中国在政策层面上采取措施缓冲和避免国际油价波动给中国股票市场带来的不利冲击,维护中国石油价格和经济发展的稳定提供必要的参考和指引。     

金融市场发展的波动性的定量研究与实证分析

近年来,金融市场发展的波动性测度逐渐成为这一领域研究的热点问题,为了准确的描述金融市场发展的变化规律,建立了带有GJR-GARCH波动率的资产定价模型,对金融市场波动率的行为和性态以及波动率的影响因素进进行了定量研究。同时选取国内4家银行的股票价格历史数据作为样本,主要对其对数收益率及波动率进行了计算和分析,对理论结果的合理性进行了验证。结果将作为人们深入了解金融市场及合理投资的重要参考。