中国股市极值收益率的长记忆性研究

与以往对股市收益率及波动率的长记忆性及有效性研究不同,聚焦于金融市场极端波动行为,以中国股票市场最具代表性指数——上证指数为研究样本,将金融市场按照一定期间划分为不同的时间窗口,将每个时间窗内的极值收益率组成一个时间序列,并将该极值收益率序列作为实证研究对象。分别运用重标极差分析、消除趋势波动分析等多种统计方法,对上海股票市场极值收益率的长记忆性展开深入研究,结果发现无论是极值收益率序列还是极值波动率序列都具有明显的长记忆性特征,且极值收益率序列和极值波动率序列呈现出的长记忆性特征要明显强于原始全样本收益率序列本身,这说明市场的极端波动行为之间具有一定的依赖性,市场的极端波动行为在一定程度上是可测的。此外,进一步分析了极大值及其相应波动率序列之间、极小值及其相应波动率序列之间以及极大值与极小值之间的互相关关系,结果发现不同的极值序列间呈现出各自特有的、强度不同的相互依赖关系。     

股票价格与上市公司业绩的关联分析——对中国证券市场的研究

选取净资产收益率和每股收益指标代表上市公司的业绩。上海综合指数和深圳成份指数作为股票价格表征，运用时间序列分析方法。在对各序列特征进行全面分析的基础上，重点对股票价格与上市公司业绩两者之间的变动关系进行了研究。研究发现：①股票价格与上市公司业绩变化之间不存在长期均衡关系。说明股票价格不反应上市公司业绩；②沪市指数和深市指数之间存在长期均衡关系。并且沪市指数是深市指数的Granger成因；③沪市上市公司净资产收益率和深市上市公司净资产收益率之间存在长期均衡关系．不论是从长期还是短期来看两者都呈同向变化关系。     

我国螺纹钢线材市场的分形特征

运用重标极差分析方法(R/S分析法)、消除趋势波动分析(DFA方法)以及多重分形消除趋势波动分析方法(MF-DFA方法),对我国螺纹钢线材市场收益率序列进行实证研究。结果表明:我国螺纹钢和高线两种钢材的日收益序列具有尖峰厚尾特征,并不服从正态分布,存在显著的正相关性和长记忆性;且螺纹钢和高线的日收益率序列具有明显的多重分形特征,因此仅用单一的标度指数对其进行描述是不合适的。     

沪市指数的短期尾部相依结构

短期相依和同期相依是金融资产两类主要的相依关系。应用相依结构Copula函数模型对上海综合指数收益率序列前后一个交易日的价格波动的短期相依关系的尾部相依结构进行了分析。经检验认为Clayton-copula模型能较好地捕捉沪市收益率序列的短期相依关系的变化规律;上证综合指数收益率的短期相依结构有正相依关系也包含了负相依关系,且主(副)对角线上的尾部相依结构表现为非对称的特征。     

中国期货市场高频波动率的长记忆性

利用GPH方法对中国期货市场收益率的高频数据进行检验, 实证结果表明: 期货市场高频收益率数据的波动性具有长记忆性特征. 然后应用一类描述金融市场波动性过程的长记忆性特征的分整自回归条件异方差FIGARCH模型和HYGARCH模型, 研究了中国期货市场高频数据波动性过程, 实证结果表明长记忆的GARCH类模型在预测期货市场高频数据波动率比较合适. 且相比较而言, HYGARCH模型比FIGARCH模型更加适用于期货市场.     

中国期市波动性与收益率、交易量和空盘量的关系

利用构建的计量经济学模型对我国期货市场波动性与收益率、交易量和空盘量之间的内在关系进行了实证研究.结果表明,正收益率和交易量对期货市场的波动具有正向影响;负收益率和空盘量对期货市场的波动具有负向影响;正收益率和负收益率、交易量和空盘量、可预期和不可预期的交易量或空盘量对期货市场波动的影响均具有不对称特征.同时,从经济学角度对我国期货市场的实证结果进行了系统分析.     

宏观经济信息发布对股票市场收益率及其波动的影响

通过构建宏观信息发布中的未预期信息衡量指标,本文研究了宏观信息对股票市场收益率及其波动的影响.实证分析发现:股票市场指数月收益率具有"通胀对冲"功能,同时PPI、固定投资、货币供给(M2)也会显著影响指数收益率,贸易顺差则与收益率波动显著相关;进一步对股票市场指数日收益率分析发现沪深两市对宏观信息的短期反应并不相同.对上证综指,仅CPI、固定投资与进口同比显著影响指数收益率,而出口同时影响指数收益率及其波动;对于深证成指,市场只对出口信息会作出及时反应.此外,本文还发现危机后股市对宏观信息的反映也出现了显著变化,宏观信息变量中只有PMI和进出口变量显著影响市场收益率,而PPI则成为影响收益率波动的显著因素.     

ARCH族模型在干散货运价指数分析中的应用

为了改善国际干散货航运市场预测的可靠性,通过对国际干散货航运市场运价指数(BDI)收益率序列的平稳性、异方差性进行分析和检验,验证BDI收益率序列是平稳的.通过使用GARCH(1,1)模型分析发现BDI收益率序列有明显的波动集聚效应并结合实际分析特别波动的原因.同时利用EGARCH模型刻画不同时期外部信息对国际干散货市场造成的影响以及区别.结论可用于国际干散货航运市场预测方法的改善.     

中国股市指数收益率的时间跨度特性

以上证指数和深成指的3种不同时间跨度的收益率序列--日收益率、周收益、月收益率为研究对象,对比分析它们分布情况、厚尾性、ARcH效应以及自相关性等特征的变化.结果表明,随着时间跨度的不断增加,上海股市和深圳股市的收益率序列逐步趋于正态分布,序列自相关性增强并存在长期相关性,波动集群性逐渐消失,波动持续性和杠杆效应不断减弱,风险溢价的敏感性不断增强,这些相同的变化趋势反映出两地股市有很强的联动性.同时,两地股市指数收益率厚尾性变化有明显区别,随时间跨度的增加,上证指数收益率的左尾变瘦,右尾变胖,深成指收益率的左右尾都逐渐变瘦,这种不同的变化趋势反映出两地股市的差异性.     

基于小波分析的金融波动分析

提出了一种基于小波方差的金融波动的长记忆分析方法,以及基于小波协方差的不同市场金融波动相关性的分析方法,用该方法对上海和深圳证券市场综合指数收益波动序列进行了分析,结果表明该方法是有效和可行的.又对长记忆随机波动(LMSV)过程同一尺度下和不同尺度下的离散小波变换(DWT)系数的相关性进行了分析,结果表明同一尺度和不同尺度下的DWT系数都是近似不相关的.