基于ARMA-GARCH模型的上证指数短期预测研究

将在处理金融数据易变性方面具有优势的广义自回归条件异方差模型(GARCH)和在平稳时间序列数据预测方面具有优势的自回归移动平均模型(ARMA)相结合,提出ARMA-GARCH预测模型。以2007年10月08日到2011年11月4日997个上证指数收盘价格为样本对综合预测模型进行估计,并用随后五天的上证指数收盘价对综合预测模型进行检验。检验表明模型有效地刻画了上证指数的短期变化。     

中国通货膨胀水平与上证综指相关性的实证研究

2008年金融危机后,中国的通货膨胀率节节攀升,整体趋势持续走高.同时,股市也发生了剧烈波动,对我国宏观经济与金融稳定产生了深远的影响.本文选用1995年至2012年的数据对上证指数与通货膨胀率之间的关系进行了研究,综合运用了单位根检验、Granger因果检验、VAR模型来考察两者之间的关系.实证结果表明两者之间存在长期稳定的均衡关系,基于VAR模型的脉冲响应和方差分解表明,通货膨胀率受自身和上证指数的影响都比较大,而上证指数受通货膨胀率的影响有限.     

基于灰色预测模型与线性回归模型的全国技术市场成交合同金额分析

技术市场成交合同金额的准确预测对于国家相关宏观经济政策的制定具有重要参考价值.而目前对于此类金额的预测研究较为缺乏,故结合实际采用两种模型进行预测,并对两种模型的预测值进行比较,找出两者之间的误差分析.从而判定出较为适合全国技术市场成交合同金额的模型.     

一句话新闻

截止到2005年12月20日，据对全国30个省、自治区、直辖市技术市场统计，2005年度全国共签订技术合同264929项，合同成交金额1551.12亿元，与2004年相比．合同数基表持平．合同金额增长16.24％．平均每份技术合同成交金额58．54万元，比2004年增长17.08％。2005年度全国有5个省技术合同成交金额涨幅超过50％，分别为海南、广东、安徽。     

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.     

上证指数收益率的长相依性分析及其欧式期权定价

对上证指数对数收益率的长相依性进行了统计检验并完成了相应的统计建模以及参数估计.完成了在此模型下的欧式期权定价设计,比较了具有长相依性质的模型下期权定价与经典的Black-Scholes模型下期权定价的不同点,分析了长相依性质对于期权定价的影响.统计检验采用的是经典的R/S分析法和修正R/S分析法,通过对上证指数收益率的时间序列进行了实证分析,发现上证指数体现出长相依性质.数值分析的结果显示分数布朗运动模型下欧式期权定价与经典Black-Scholes期权定价有很大的不同点,主要表现在分数布朗运动模型下的定价从时间的角度来看表现得更为平稳.     

二ОО五年度安徽省技术合同交易快速增长

2005年，安徽省技术市场交易继续活跃，技术合同总成交金额呈现快速增长态势。据全省各级技术合同登记机构登记的技术合同成交情况来看，2005年全省共签订技术合同5113项，技术合同成交总金额142553.09万元，与2004年相比，成交技术合同数和成交金额分别增长了25％和57.2％，成交金额是多年来增幅最大的一年。     

基于ARMA-GARCH模型的上证指数实证分析

研究上证指数收益率过程。本文以2004年9月30日至2011年9月30日期间的上证指数收盘价为基础,验证序列的相关性、稳定性及异方差性,建立ARMA-GARCH模型进行实证分析和预测,分别在误差服从正态分布、t分布、GED分布条件下比较拟合和预测效果,得到t分布的ARMA-GARCH模型最优,表明其更适合上证指数收益率的研究。     

沪深股市收益率的协整与因果关系实证研究

利用协整理论与误差修正模型对上证指数与深证指数对数收益率序列进行了协整分析,并利用Granger因果关系检验理论,考察了两者之间的联动关系.     

广州技术产权交易市场建设与发展研究

一、我国技术产权交易市场概述 1999年12月28日,我国诞生了第一家技术产权交易所——上海技术产权交易所。上海技术产权交易所自成立以来,仅用两年左右的时间就创造了上千亿元的成交额,现在其每年的成交金额就相当于全国整个技术市场的技术合同成交总额。     

成交量与股票收益率关系的实证分析

选取2005年至2015年上证指数数据,对上海证券交易所的股票成交量与股票收益率进行理论分析和实证研究,建立了股票日成交量变化率与日收益率回归模型、周成交量变化率和周收益率回归模型,得出股票收益率与股票成交量变化率呈正相关关系的结论。     

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。     

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。     

变点对状态空间模型预测的影响分析

利用变点理论对上证指数进行了分析,得到了全涨全跌股指的变点个数及其所处位置．根据上证指数变点个数的不同,分别对三个不同时段的上证指数建立状态空间模型,通过比较预测结果,得出变点越少的状态空间模型,其预测精度越高的结论．最后在没有变点的情况下比较了ARIMA、自回归与状态空间模型的预测结果,说明了状态空间模型具有更好的预测效果．     

厦门市技术合同认定登记统计分析报告

一、技术合同成交金额比去年有所上升 2002年厦门市技术合同(经认定登记的)共签订816项,技术合同成交金额达到75057.7万元,技术合同成交金额比上年同期增长11372.7万元,增长幅度为8.5％,成稳定上升趋势(而全省2002年技术合同成交额比去年同期下降5.81％)。厦门市技术合同占全省技术合同成交金额的58.4％,排名全省之首见图1。     

浙江省技术市场:加快改革促发展

<正>浙江省技术市场经过20多年的建设发展,已取得了长足的进步,技术市场各项数据均呈逐年上升趋势。2012年,全省输出技术13551项,合同成交金额81.3亿元;吸纳技术16726项,合同成交金额93.4亿元;成交金额比2007年分别增加了79%和30%。虽然近几年浙江省的技术交易总量基本保持逐年增长,但总量与排名靠前的地区差距逐年拉大,每年全国排名仅居八至十一位,2012年的技术输出     

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GARCH模型的上证指数实证分析

在对GARCH模型进行探究的基础上,针对上证指数收益率的波动特征进行GARCH建模,最后通过对所得模型结果的分析得出了我国股市与其他发达国家的股市具有一些共同的地方,即我国的上证指数收益率序列具有显著的异方差特征,且收益率波动的大小与其自身过去的波动大小有非常明显的关系,因此说我国的大盘指数也可以采用GARCH模型来进行拟合和解释。     

上证指数与纽约综指日经指数及恒生指数的联动性分析

采用VECM模型、协整检验、Granger因果检验以及脉冲响应与方差分解方法,对纽约综指、日经指数、恒生指数和上证指数的联动性进行了分析。结果表明,四大股指之间具有协整关系,纽约综指具有引导作用,亚洲三大股市相互之间影响不大,中国股市主要受自身变动的影响。     

试析上海房市与股市的关系——基于计量模型的实证分析

通过相关性检验、协积检验和格兰杰因果检验对2006年2月-2007年10月的上海中房（综合）指数和月末上证指数的月度数据进行计量分析,得出了股市带动上海房地产市场的结论。