异质波动条件下中国股市与国际股市联动性的动态分析——基于DCC—MVGARCH模型的实证研究

在定义与计算异质波动的前提下,使用DCC—MVGARCH模型,对中国股票市场与国际股票市场之间的联动性进行研究．结果表明,首先,中国市场与周边地区市场的联动性最强、新兴市场次之、欧美发达市场最弱;其次,从动态走势上看,金融危机的爆发使得中国市场与周边市场、印度市场以及欧洲市场的联动性发生显著上升,而美国、俄罗斯与巴西市场与中国的联动性则没有显著变化;最后,这种不规则走势为国际投资提供了避险的可能性．     

香港股市与美国、英国股市的联动性

通过多变量协整理论，检验香港股票市场和世界上主要的股票市场一美国、英国股票市场的联动关系。结果表明，在1993年1月至1995年12周期间，香港市场与这些世界主要发达国家市场存在着弱的协整关系；而在1999年6月至2002年5月，香港股市与美、英股市之间不存在着协整关系。这一结果意味着分散投资于美、英市场与香港市场存在着长期的获利机会。     

股市波动的周内效应研究

收益与风险共存，以往对股市的周内效应研究仅集中在收益率上，对股市的另一特征波动性的周内效应进行了实证研究。应用无条件波动的修正Levene检验和条件波动的GARCH模型，研究了上证综合指数，结果显示我国股市存在显的星期一高波动现象，利用混合分布模型对此现象进行了解释，周末信息的积累对星期一交易的影响可能是其高波动的原因。     

中国股市波动集簇性和不对称性研究

利用GARCH类模型，以上证综合指数为对象对中国股市波动进行实证研究。新的证据显示中国股市波动的集簇性和不对称性是显的，并在中国股市的背景下对集簇性和不对称性的几种经济解释进行了理论分析。     

利率变化与股市波动关系的实证分析

利率作为重要的宏观经济调控工具,每一次调整都引发了股票市场的波动。分析我国近几年来股市波动与利率变化的关系发现,利率调整对股市的影响并不总是负相关的,理论上利率对股市的干预效应在实践中难以得到验证,股市的波动更多地受到来自利率以外的因素的影响,利率干预股市在现阶段我国经济实践中还存在着理论与实践的背离。     

基于时变Copula的中美股市联动性

本文应用时变正态Copula函数分析了股票指数之间的联动性变化,并对最近的时间周期细化分段研究,发现中美股市之间有一定联动性但不稳定;内地股票市场与香港股票市场的联动性有较强的正相关关系,其相关程度在近期有增强的趋势。在金融危机时期各个股市之间的联动性都会有上升。在股市运行趋势反转变化时,股市之间的相关性会发生较大变动。     

中国股市和美国股市的联动性分析

为分析中关股市之间的联动性。针对两国主要股票指数,建立VAR模型,运用脉7中响应函数和方差分解进行研究．结果表明：美国股市波动对中国股市有一定的影响,但中国股市波动对美国股市的影响较小,中美股市存在一定的联动性．     

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。     

中美股市投资价值比较研究

股市的投资价值,很大程度上取决于买进股票的价格和股票内在价值的差额,以及市场纠偏所需要的时间,中国的股市是这样,美国的股市也存在这个现象。本文分别从上涨的原动力、经济政策调整周期等几个方面对中美股市的投资价值做了对比分析。     

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。     

基于跳跃厚尾随机波动模型的股市波动研究

通过对4个不同SV模型对比分析,试图了解股市收益序列中具有较大波动幅度的极端实现值能够被解释为一个非高斯分布的尾部行为,还是高斯扩散中一个跳跃组分的叠加,抑或是这两种设定同时起作用.采用两种具有不同波动程度的上证综指日收益数据进行的实证研究发现,我国股市日收益序列不仅存在显著的尖峰(厚尾)特征,而且波动持续性较低,以及受政府政策影响较多.此外,两组收益数据所对应模型的实证比较发现,跳跃设定有助于SV模型描述波动剧烈的收益序列,但却不适合波动平缓的收益序列.     

中国股票市场的流动性与波动性实证研究

通过对中国股票市场流动性指标和波动性指标的分析,发现市场具有较高的流动性,市场波动程度略低于其他国家的股票市场.从上海股市和深圳股市的横向比较来看,近年来两个市场的流动性没有显著的差异,两市波动序列的吻合程度非常高,波动具有很强的同步性,表明在相同市场制度环境下,市场参与者行为的同质性最终决定了两市运行特征的相似性.     

中国股市流动性、波动性和交易特征的实证研究

分析了指令驱动交易机制下中国股市的流动性、波动性和交易特征．研究发现．市场深度、成交量，换手率以及绝对收益等都表现出显著的日内时际模式．另外，流通股本大的股票具有相对较小的流动性，流动性负相关于波动性,正相关于成交量．     

QFII对中国股市的稳定作用研究

诸多文献研究表明机构投资者可以起到稳定股市的作用。在我国,作为第二大机构投资者的QFII是否也能发挥稳定股市的作用是研究核心。对2007年—2010年上半年间QFII持股的相关数据进行了实证分析,研究结果发现QFII持股比例越高的股票,其股价波动性越大。这说明QFII的参股会增大股票的波动性,QFII在我国无法起到稳定股票市场的作用。研究对我国证券市场投资者发展政策和制度制定具有一定的参考意义。     

上海股票市场网络拓扑指标与波动率的相关性

以股票作为网络的节点,股票间关联性作为边,使用最小生成树方法构建上海证券市场股票网络,计算网络的基本拓扑指标,分析这些指标与股票市场波动率的相关性.结果表明:网络的平均路径长度和市场波动率成负相关,当市场波动率越高,节点之间的距离越短,网络收缩越紧密;平均占有层和市场波动率成负相关,当市场波动率增加,网络中的点更趋近于中心节点;节点的最大度和市场波动率成正相关,随着市场波动率增加,网络节点之间的关联性增强,协同运动趋势增强.通过分析股票网络拓扑指标的变化规律从而对股票市场波动的变化进行预测.     

股指极端波动下中国股票市场网络拓扑结构

采用最小生成树方法构建股票市场网络,研究中国股市网络在股指极端波动前、中、后阶段MST结构的演化、拓扑指标与关键节点不同时期的个体行为特征.结果表明:中国股市行业内有很强的聚集性和行业间的匀质性;在极端波动时MST网络收缩,波动后网络又伸展扩张;极端波动中后期,材料业和信息技术业异军突起占据网络重要位置;不同传染源引起的极端波动其风险传播途径不同.股指极端波动加剧了股票市场股票间的联动性,市场中资产发生重新配置,网络结构产生新的调整.     

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。     

中国股市波动率变化特征的实证分析

将体制转换模型与广义自回归条件异方差(GARCH)模型相结合,用以对上证综合指数和深圳成分指数进行实证分析.刻画中国股市的波动持续性和体制变化特征,解决单体制GARCH模型的伪高度持续性问题,识别出两市高低波动体制.从分析结果发现,中国股市存在着明显的体制变化特征,高低波动体制显著相异;引进转换体制之后,持续性系数显著降低;T 1体制和涨跌停板制度对于抑制过度投机起着重要作用.     

股指期货对现货市场日内波动影响的研究

本文使用GARCH及其拓展模型对沪深300股指期货上市前后我国市场的高频数据进行了分析研究,研究发现：股指期货上市后,我国股票现货市场的波动性出现了显著上升,这种上升并不源于现货市场信息效率的提高。研究同时表明,股指期货引入所带来的高时间频率下现货市场的波动上升不仅仅局限于股指期货标的指数,沪深300指数成分股之外的股票波动性也出现了显著上升。研究表明,股指期货并没有提高现货市场的定价效率。