基于Matlab的股票市场收益率波动分析实验

针对金融风暴背景下的股票市场价格的波动特性,应用数学分析、经济统计与计量知识,对中国上海、深圳股票综合指数2007~2009年的数据进行实验分析,并利用Matlab金融分析工具箱以及广义自回归异方差模型编程建模,实现对股票市场收益率的分析和预测。结果表明,股票市场收益率序列的波动有显著的异方差性。     

深市股指波动性的实证研究

运用GARCH类模型对我国深市的两个股指日收益率的波动性进行研究,主要回答了中国股票市场是否存在GARCH效应,对于所选的两个股指的波动率,最适合的GARCH模型是什么2个问题。计算结果显示,对深证综指日收益率的波动而言,EGARCH-M(1,1)模型的拟合效果较好,而GARCH-M(1,1)则能较好地拟合深证成指日收益率的波动。同时,还对这两个股指日收益率的波动率进行了预测。     

半参数门限随机波动率模型及其实证研究

为了描写金融资产收益率波动率非对称性,以及充分刻画金融资产收益率偏态厚尾等典型特征,将门限效应和非参数分布引入到标准的随机波动率(SV)模型中,构建半参数门限随机波动率(TSV-DPM)模型对金融资产收益率的波动率进行建模。利用基于贝叶斯的MCMC算法估计模型参数,使用对数预测尾部得分(LPTS)比较不同模型在极端事件中的预测能力。以欧元/美元汇率日度数据对TSV-DPM模型进行实证分析,结果表明TSV-DPM模型不但能够有效的刻画欧元/美元汇率收益的波动率的动态特征,而且对极端事件的预测能力优于SV-DPM模型,同时验证了欧元/美元汇率收益率具有较强的波动率持续性和较弱的波动率非对称性。     

中国电影市场和股票市场的相关性研究

研究了股票投资市场和电影市场的关联性,揭示了股权投资市场收益率的波动和中国电影票房收入变动率之间的关系.我们收集了2006-2012年中国股票市场、人均可支配收入、国内电影票房的数据,在数据平稳性和格兰杰因果关系检验的基础上,建立了相关的计量经济学模型,对我国股市和电影票房的关联性进行研究.结果显示:中国电影市场有明显的季节效应,股市的变动对电影票房存在直接和间接的影响.中国电影产业存在与美国电影产业类似的“口红效应”,股票收益率对电影票房的影响是前导性的,滞后一个月的上证综指收益率,滞后两个月的城镇居民人均可支配收入波动率对电影票房波动有较为显著的影响,金融市场产生的财富影响电影市场需要一定的时间.     

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.     

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。     

中美股市波动的联动性的实证分析

用二元GARCH模型的方法建立了中美股票市场的波动模型,考察了中美两个股票市场从2002-2007年间的股指波动的联动性问题。结果显示：随着中国经济的不断开放,中国的股票市场的波动和美国股票市场的波动存在递增的联动性,且中国股票市场的波动对美国股票市场的波动的单方面影响尤其显著。分析了产生这种结果的原因,并提出相关的建议     

基于混合Copula和ARMA-GARCH-t模型的股票指数风险度量研究

针对近期中国股票市场的剧烈波动给投资者带来的影响,本文选取中国沪深股市和香港股市中具有代表性的3种股票指数的日收益率数据进行建模分析。选用ARMA-GARCH(1,1)-t模型拟合其边缘收益率序列,利用Gumbel、Clayton和t-Copula的线性组合函数刻画其相关结构,再运用蒙特卡罗模拟方法计算不同置信水平下各股指的风险价值、预期损失和中位数损失,其中中位数损失是最近才提出的一种新的风险度量指标。本文的研究结果可以为有着不同风险偏好的投资者和管理者监管系统性风险提供借鉴。     

广义误差分布下CVaR模型的股市风险研究

以沪深300指数数据为样本,首先利用广义误差分布与正态分布假定下的GARCH模型对我国股票市场收益率波动特征进行定量分析,然后运用CVaR模型对股票市场的风险进行实证研究,并与基于VaR模型的风险测度值进行比较.研究结果表明,广义误差分布假定下的GARCH模型能够更好地反映出我国股票指数收益率尖峰厚尾的特性,而使用CVaR模型则有利于提高金融市场风险测度的准确性.     

基于Copula-GARCH的投资组合风险度量的实证应用

通过Va R模型对我国的上证指数和深成指2010年1月25日至2012年12月28日的收盘价的波动性加以实证分析,进行模型检验,从而得出模型有效的结论。用Copula函数刻画上证综指和深成指之间的相关结构进而得到投资组合收益率的联合分布,建立了GARCH(1,1)-t模型,利用各项资产收盘价、成交量的历史数据,通过Monte Carlo模拟生成具有Copula相关结构的收益率分布,得到组合的风险价值。应用Copula-Va R-GARCH模型通过Monte Carlo模拟计算投资组合的Va R值,对探讨股票市场波动(风险)以及与预期收益之间的关系具有重要的理论意义和实用价值。     

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.     

资本资产定价模型的研究

资本资产定价模型(CAPM)主要研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系,以及均衡价格是如何形成的,它刻画了均衡状态下资产的预期收益率及其与市场风险之间的关系.本文首先阐述CAPM的內涵,β系数与系统风险、非系统风险的关系;随后,通过引用CAPM模型在国内外股票市场的大量实证研究结果,阐述CAPM及其β系数与市场风险的关系,以及CAPM对中国股票市场风险收益均衡关系的解释性和有效性.     

长记忆条件下我国房地产业的风险测量——基于GARCH和FIGARCH模型的动态VaR计算

从股票市场风险管理的角度分析房地产业指数,基于GARCH和FIGARCH模型对房地产业指数日收益率序列进行建模,在此基础上分别计算其VaR的值,并对二者进行比较。实证研究表明:房地产业指数收益率序列的波动具有长记忆性,FIGARCH模型的拟合效果优于GARCH模型;并且基于FIGARCH模型计算的VaR比基于GARCH模型计算的VaR能更有效地度量风险。     

中国A股市场股票投资组合特征分析与Fama—French三因子模型

风格投资在中国越来越受到重视。Fama＆French(1998)指出,在世界范围内,价值型股票比成长型股票具有普遍的较高的收益率。我们采用MorningStar风格分类方法对中国A股市场构造风格投资组合,并就沪深两市分别考察了各风格投资组合的收益率特征,发现在中国市场上,价值股收益率高于成长股收益率的现象仅对沪市小盘股显著;而小盘股超额收益存在于沪市价值型股票和深市价值型、混合型股票。并比较了CAPM和Fama French三因子模型对中国股票市场的解释能力。     

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。     

棉花期货价格波动率分析

针对棉花已成为制约“十四五”规划中纺织行业发展不可或缺的关键因素这一事实,提出通过研究棉花期货价格的波动来体现纺织业成本变化。 基于 2008 年 1 月 2 日到 2021 年 9 月 6 日棉花 CF999 期货价格数据时序图,得到原序列不平稳的结论,处理后得棉花期货价格收益率序列,由 J-B 统计量、ADF 检验 统计量,得到棉花期货价格收益率序列是平稳时间序列,但不服从正态分布,有尖峰厚尾和高阶异方差性的统计特征;然后考虑收益率序列服从 T 分布和广义误差(GED)分布,分别构建 GARCH 类模型,具体利用GARCH、GARCH-M、EGARCH 和 MS-GARCH 4 种模型对棉花价格波动特征进行研究,结果表明:基于 T 分布 的模型比 GED 分布更能描述棉花期货价格收益率序列的波动特征;棉花市场不是“高风险、高回报”产业;收益率序列存在反杠杆效应;MS(3)-GARCH(1,1)模型的拟合效果最优,收益率序列有体制变换现象,各种波动的持续期不同,高波动状态最短,为 2. 12 d;最后提出相关建议。     

中国股票收益率与货币政策目标动态关系的实证分析

运用VAR模型对中国股票收益率与通货膨胀、经济增长等货币政策目标的动态关系进行了实证研究。结果表明，我国股票收益率、通货膨胀率以及经济增长率各自受其自身的影响最大。股票收益率和通货膨胀率相互之间有一定的影响，而股票收益率与经济增长率之间的影响十分微弱，这表明，我国股票市场在一定程度上可以充当通货膨胀的避险器，但我国股票市场并不具备较强的经济预测功能。     

上证综指收益率波动性的非线性方法研究

以上证综指日收盘价为样本建立了对上证综指收益率波动性的非线性模型.实证结果表明我国上海股市的价格波动具有异方差性及显著的左尖峰厚尾的特征;收益率的波动不服从正态分布;具有集聚性和记忆性;波动持续时间较长.通过分析比较GARCH模型拟合效果较好,并预测结果有一定的稳定性.同时对收益率建立了EGARCH（1,1）和TARCH（1,1）模型,表明收益率波动存在一定的杠杆效应.     

Shibor对大中小盘股收益率影响的实证研究

针对一直以来被忽略的特定时段下上海银行间拆放利率(Shibor)正常交易而股市休市这一不对称交易实际情况,将该情况对股市具有的影响效应加入VAR-MGARCHBEKK模型进行改进,以分析Shibor对大中小盘股收益率的影响。结果表明,Shibor对大中小盘股具有信息传导效应。相较于大中盘股而言,小盘股对Shibor的持续波动反映得更强烈。因此中国货币政策的制定对股票市场的运作具有重要的参考意义。