中国股市跳跃行为的随机波动模型分析

基于上证综指样本数据,探讨双跳跃随机波动模型并研究股市波动跳跃行为.应用马尔科夫蒙特卡洛方法对模型参数进行估计,通过残差正态检验比较各类随机波动模型刻画股市波动能力,采用损失函数评价法和线性回归法,评估其对上证综指波动的预测精度.结果显示,中国股市跳跃波动程度和强度较大,对股市收益和波动均有显著影响;在引入跳跃成分刻画股市异常波动行为后,双跳跃模型显著提高股市收益波动率的估计精度与预测能力.     

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.     

基于极大重叠离散小波变换的金融高频数据波动率估计

利用极大重叠离散小波变换方法对资产收益的积分波动率进行估计.针对沪深300指数选取不同小波函数估计积分波动率,计算相对误差统计量.结果表明,不同小波函数对积分波动率估计不存在显著差异,但随着抽样频率的增加,估计精度逐渐提高.对尺度及其相应尺度下的波动率进行对数变换可见,二者之间存在显著的线性关系,随着尺度的增加,波动率逐渐变小.     

GARCH-EVT模型在动态VaR中的应用

在综合考虑金融资产收益数据分布的波动集群性和厚尾特征,尤其是波动的条件异方差对动态VaR估计的影响的基础上,运用极值理论(EVT),建立了GARCH-EVT模型,计算了上海证券市场综合指数的动态VaR,并且将GARCH-EVT模型与GARCH-NORMAL模型进行比较.通过实证分析,并利用后验测试,结果表明GARCH-EVT模型优于GARCH-NORMAL模型.GARCH-EVT模型很好地解决了波动集群性和厚尾现象,为管理者和投资者提供了一个控制风险、预测收益的量化工具.     

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。     

服从随机游走假设的特质波动风险与横截面收益的相关性检验

股票市场的卖空限制、市场信息透明度的缺乏等使得投资者无法进行多样化投资,特质波动风险成为投资者面临的主要风险.本文首先针对存在争议的特质波动风险度量指标进行有效性检验,并确定EGARCH模型度量指标才满足随机游走假设.以我国沪深两市2003-2014年股票为样本,进行特质波动风险与横截面收益的截面回归分析,得出特质波动风险与横截面收益呈显著正相关,显著的动量效应是主要原因.同时得出"特质波动之谜"的结论主要是由于特质波动风险度量方法不当造成的伪现象,也不能简单依据已实现的特质波动率与横截面收益相关性直接推导期望特质波动率与横截面收益的关系.最后采用二维投资组合分析方法对所得结论做了进一步验证,得出我国股票市场未出现"特质波动之谜".     

分层制度背景下新三板市场风险溢出效应研究

在新三板市场发展日渐成熟的背景下,探讨其与沪深股市之间的波动溢出效应对于完善我国金融市场的稳定性研究具有重要意义。利用分层制度前后各指数收益率数据,运用GARCH-CoVaR模型测算三板做市指数与沪深股市各指数之间的风险溢出情况。研究结果表明:新三板市场与沪深股市存在双向时变风险溢出效应,分层制度的实施显著降低了新三板市场的风险波动情况,同时减弱了其与沪深股市之间的风险溢出效应。因此,应当进一步细化新三板市场的分层,完善市场相关制度建设。     

基于混合copula函数的沪深股市与香港股市一体化趋势分析

沪深股市与香港股市近年来分割状况改善,出现"一体化"发展趋势.测定两市相依结构和波动溢出效应对于市场参与各方具有重要意义.结合传统的协整检验、Granger因果检验和VEC模型,引入混合copula函数对两市代表性指数——沪深300指数和恒生中国企业指数进行相关性分析.参数估计方面,利用非参数核密度方法估计边缘分布,结合EM算法计算混合copula的参数.实证结果表明两个市场具有显著相关性,且上尾相关性大于下尾相关性;混合copula函数与单copula函数分析结果一致,拟合效果优于单copula函数.     

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。     

基于SV模型的沪深股市风险分析

利用SV-N模型、SV-t模型和SV-GED模型对深证综指和上证指数数据进行仿真分析,用预测参数估计得到的波动率计算var值并与相应实际指数收益率进行比较.研究结果表明,上证指数和深证综指都表现出强的波动持续性,且深证股市的波动水平比上海股市要大,风险也要高.并且,基于GED分布的SV模型能更好的反映沪深股市风险.     

基于动态戈登模型中国住房市场收益波动成因

基于动态戈登模型构建包含住房市场收益率、租金增长率、利率、人均可支配收入增速在内的向量自回归模型,采用中国五个主要城市1999年第二季度至2011年第二季度的数据分析了住房市场收益波动的原因.结果表明:租金增长消息对住房市场收益波动的贡献程度最高,利率消息次之,两者之间存在的相关性减弱了市场收益波动;利率消息对住房市场收益的影响时间长于预期收益消息和租金增长消息;各城市住房市场收益对不同消息的响应强度和速度均存在差异性.     

沪深股市长期水平回归模型及其实证

本文对沪深股市的长期水平规律进行了研究,发现我国股市的长期预期收益不能认为是常数,并建立了两股市的预期收益、股价和股利三者之间的长期水平线性模型,并给出了实证分析.     

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.     

沪深股市的向量自回归分析及其实证研究

对沪深股市的长期水平规律进行了研究,发现在长期水平下我国股市的长期预期收益不能认为是常数,并且建立了两个股票市场中的预期收益、股价和股利三者之间的向量自回归模型,分别给出了实证分析.     

中国石油产业定价市场化进程:基于GARCH与MS-GARCH预测能力的研究

我国石油产业现如今处于与国际接轨阶段,为厘清石油改革发展与油价定价的关系,利用MS-GARCH模型研究了大庆石油价格的波动特征.构建分阶段MS-GARCH模型,通过不同阶段模型参数特征说明了油价波动与油价定价开放有紧密联系.根据石油价格MS-GARCH模型和GARCH模型的波动率预测精度对比,显示出MS-GARCH模型的优势.模型分析结果表明,石油价格随着市场化进程的深入,波动率呈现两状态趋势.在我国石油产业刚刚步入与国际接轨阶段,石油价格波动还未呈现明显的高低两种不同状态,而在之后的十几年间,石油产业定价机制不断改革,国内石油市场与国际市场关系密切,石油价格波动剧烈,逐渐显现出高波动和低波动两种状态特征.     

基于金融随机波动模型的快速MCMC算法研究

为了更快更准确地使用MCMC算法估计SV模型的未知参数,结合现有的MMP算法以及有限正态混合近似算法,提出了一种快速的MCMC算法(FMCMC),通过随机模拟实验,验证表明FMCMC比其他的MCMC方法更优更快.最后选取我国沪深股市收益率数据进行了应用研究,发现了沪深300股市具有较强的波动持续性以及波动幅度较小等现象,也证实了FMCMC算法的有效性以及准确性.     

中国股市量价波动性关系的实证分析

从实证角度对我国股票市场的价格收益与交易量变动之间的动态关系进行了较为全面的分析.研究结果表明,沪深两市日价格收益序列存在着GARCH现象,价格收益和交易量变动之间存在正相关关系;收益和交易量的变动之间存在双向Granger线性因果关系;两市波动存在不对称效应,并对基于加入交易量的TARCH模型和EGARCH模型的结果进行了比较,表明EGARCH模型的拟合结果好于TARCH模型.     

基于ARMA-GARCH-M模型的石油价格市场风险与收益关系研究

通过对1983年4月8日到2014年3月21日的美国原油价格运用ARMA-GARCHM模型来研究石油价格市场风险与收益关系,得出如下结论:石油价格日收益率具有波动聚集的特征;ARMA-GARCH-M模型能够较好地拟合石油价格的走势;ARMA-GARCHM模型估计结果显示石油市场的收益与风险是正相关的,预期收益包含一定的风险溢价。     

石油期货价格的日历效应及波动特征

文章运用GARCH类模型实证研究了NYMEX期货市场2002年1月—2009年9月间原油价格的收益和波动的关系、杠杆效应及周日历效应。结果显示,期货市场的收益与风险有显著的正向关系;原油期货价格波动存在着杠杆效应,相同幅度的油价下跌比油价上涨对未来收益的波动具有更大的影响;采用交叠样本的方法对各时间段进行检验,发现周五收益始终为正而波动幅度却没有明显增加。     

基于厚尾分布下Realized GARCH模型的中国股票市场波动研究

金融模型的正确选择是估计收益序列的分布和波动率至关重要的一步.本文采用误差项服从正态分布、t分布、偏t分布、NIG分布的Realized GARCH模型,拟合上证综指的收益率分布和波动率,并与误差项服从正态分布、t分布、偏t分布、NIG分布的GARCH模型进行对比,证明厚尾分布下的Realized GARCH模型能够更为精确地描述中国股市的波动性.