ARCH族模型对沪市综合指数的实证分析

本文选取沪市股价综合日指数(1999/01/01～2002/12/30)作为样本,根据有效市场理论,利用股指的随机游走过程对上海股市的有效性进行检验,建立ARCH模型验证上海股市的可预测性.实证结果发现,上海股市具有杠杆效应、波动集群性和波动持续性.     

上证指数收益率波动的实证分析——基于ARCH族模型

利用ARCH族模型对上证指数股票收益率进行定量与定性分析,表明上证指数日收益率存在高阶的ARCH效应,条件方差对日收益率有很强的影响,其中EGARCH模型在反映股市波动性方面优于其他模型.     

汇率与股价波动:基于中国与日本高频数据的ARCH检验

立足次贷危机所产生的结构性影响,采用ARCH模型对人民币汇率、上证指数、日经225指数的高频数据进行实证研究发现:次贷危机发生前,汇率与股指存在ARCH效应,且均有不对称信息的冲击,波动存在持续性的影响;次贷危机发生后,汇率与股价都不存在ARCH效应,系统性风险和非系统性风险暴露出来使得汇率对股市的波动影响降低,从而促使投资者风险得到有效对冲。     

沪、深股市波动溢出效应分析

本文从实证角度出发,采用多变量GARCH(1,1)模型研究我国沪、深股市A、B股之间的波动溢出关系。结果发现,在ARCH效应方面,存在上海A股向深圳A、B股之间的单向溢出效应,存在B股到B股的双向溢出;在GARCH效应方面,实证结果显示我国沪深股市A、B股各市场内和跨市场之间存在比较明显的波动持续性特征。     

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.     

随机波动模型估计及在金融风险防范中的应用

对随机波动（SV）模型提出了一种基于禁忌遗传算法的伪极大似然（TSGA－QML）估计。Monte Carlo试验表明这种方法在参数估计与波动估计上都有较好效果。利用这一方法对上海股市收益进行了波动分析，发现上海股市的收益具有很高的波动持续性。     

上海A股市场涨跌幅限制效应的实证研究

本文在事件研究法基础上,运用ARCH模型族和多种统计检验等方法对上海A股市场在1996年12月16日重新设立涨跌幅限制前后两阶段个股价格行为的变化进行分析,估计股价长期波动,用自相关函数揭示股价依赖性,并综合比较多种流动性指标,从而深刻理解涨跌幅限制设立给股市带来的影响.研究发现在设立涨跌幅限制后,市场波动降低了,股票均衡价格的发现并未被延迟,但给流动性带来了一定的不利影响.     

SV族模型对沪市综合指数的实证分析

选取沪市股价综合日指数(1997/01/02～2003/12/26)作为样本,对上证综合指数进行了实证分析,根据有效市场理论,利用股指的随机游走过程对上海股市的有效性进行检验,建立SV族模型验证上海股市的可预测性实证结果发现:上海股市具有杠杆效应、长记忆性和波动持续性     

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.     

中国股市收益波动的实证研究

采用GARCH类模型，利用上证综合指数对中国股市收益波动进行了实证研究。以前的研究显示中国股市波动存在反向的不对称性或不对称性不显著，并归因于中国股市的高投机性。而本研究的TARCH模型和EGARCH模型的实证结果首次提出了新的不同证据。说明中国股市存在显著的不对称性。对杠杆效应和波动反馈效应在中国股市的作用进行理论分析，认为波动反馈效应更能说明中国股市波动的不对称性。     

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HAR RV J ARCH模型的中国股票市场异质性研究

针对中国股票市场的异质性现象,提出HAR-RV、HAR-RV-J以及HAR-RV-J-ARCH这3种模型进行研究;采用最小二乘法结合Newey West协方差形式进行参数估计再进行预测,并比较3种模型拟合效果和预测效果;实证结果得出股票市场收益波动率的异质性主要是由月波动(长期交易者)和跳跃波动决定,日波动(短期交易者)和周波动(中期交易者)影响效果较小,并且HAR-RV-J-ARCH模型拟合效果更好;结果表明HAR-RV-J-ARCH模型能较好地描述股票的异质性现象。     

资本市场有效性假说与AR-X-GARCH模型的应用

资本市场有效性假说的实证分析主要有随机游走检验，相关性检验和ARCH类模型检验，而ARCH类模型较好地揭示高频金融时间序列的条件方差时变性，波动集束和宽尾分布现象。使用AR－X－GARCH（1，1）模型分析深沪两市的弱式有效性，条件方差的特性及它们的交互影响。     

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.     

基于ARMA-EGARCH-M模型的沪深股市波动性分析

文章讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立ARMA-EGARCH-M模型,简要说明了此模型的优点;以2000年1月11日-2006年3月15日上证综指和深证成指收盘价为样本,对我国沪深股市收益率分布用ARMA-EGARCH-M模型进行拟合分析,结果表明该模型能更有效地拟合我国沪深股市的波动性;最后解释实证结果和分析了我国股市的行为。     

SV模型的模拟GMM方法——兼论涨跌停板制度的有效性

采用SV模型的一个简捷高效的估计方法——模拟广义矩估计方法，以上证综合指数为样本，考查了涨跌停板制度对沪市股票收益波动的影响，并将SV模型的实证结果与GARCH模型进行了比较，发现SV模型的估计更符合实际；最后，利用Monte Carlo方法对股票收益序列进行了模拟和分析，进一步证实了这一结论。     

带有结构变点的长记忆模型的实证研究

运用改进的Tapered对数周期图方法对带有结构变点的长记忆模型的参数和变点进行估计,对上证指数的波动性进行长记忆检验及变点讨论,研究结果表明,上证指数的波动率序列同时具有显著的长记忆特性以及结构变点。