基于GARCH类模型的中国股市收益率分析

自二十世纪八十年代以来, 金融时间序列的波动群聚性,尖峰厚尾性和长记忆性特征的研究已经成为众多研究的论题, 是当今金融风险管理的核心. GARCH类模型是波动群聚性建模中常用的模型. 作者在简要介绍金融时间序列波动性的GARCH模型的基础上, 运用MATLAB软件包编程, 利用FIGARCH模型、NAGARCH模型和EGARCH模型对中国股市波动特征进行建模, 并比较了正态分布、Studentt分布、GED分布和偏t分布等四种不同分布特征的FIGARCH、NAGARCH和EGARCH模型对中国股市波动特征的拟合.实证结果表明, 偏t分布更适合我国股市波动特征的描述, FIGARCH模型在拟合效果方面要优于其他模型.     

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.     

基于混频数据的投资者情绪与股市波动效应的研究

根据投资者情绪对股市波动具有重要影响这一观点,引入投资者情绪的传统GARCH类波动率模型出现因不同频率数据建模而产生的效率损失问题。文章基于混频数据结构,分别从不同行业、不同情绪状态和不同经济阶段3个角度切入,引入自适应权重形式的广义自回归条件异方差混频数据抽样模型(GARCH-MIDAS-adapt),对中国股市日度波动率进行估计与预测比较。实证结果表明,自适应权重形式融合的混频数据结构可以更好地解释投资者情绪对股市产生的长期波动作用,不同行业表现出有显著的解释力和预测力。此外,在不同行业下,情绪低落时对股市的冲击更大。     

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。     

不同股市情绪下机构投资者与股市稳定性研究

为研究机构投资者对股市稳定性的作用,以证券投资基金为机构投资者代表,引入股权分置改革和深化体制改革作为中国股市两大情绪转换期的分隔点,利用主成分分析法得出个人投资者情绪指数,使用EGARCH模型(exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model,指数广义自回归条件异方差模型)实证研究在不同股市情绪下机构投资者对股市波动性及个人投资者的影响。结果表明:在股权分置改革时期,机构投资者行为系数η_1小于0,杠杆指标β大于0,交互项显著,表明机构投资者减弱了股市波动性,且存在正杠杆作用,此时机构投资者对个人投资者影响较大;在情绪平淡期,η_1值远小于0,个人投资者指标十分显著,表明机构投资者对股市波动性和个人投资者的正向影响最大;在深化体制改革时期,η_1的估计值为30.216,此时交互项不显著,表明此时机构投资者加剧了股市波动,但对个人投资者的影响作用不大。可见,机构投资者并不能在任何时候都起到稳定股市的作用,也不能对个人投资者行为起到持续的正向影响,因此监管当局需根据不同股市情绪灵活制定相应政策。     

基于GARCH类模型和BP神经网络的量价关系实证研究

作者以量价关系相关理论为基础,使用EGARCH模型和BP神经网络对中国股市的量价关系进行了实证研究.EGARCH模型的参数估计结果显示加入交易量的模型更优.然后作者得到了上证指数的如下量价关系特征:非预期成交量与股市波动性之间存在较强的正相关关系且我国股市收益率的波动存在明显的"杠杆效应".因而加入交易量的BP模型具有更小的均方误差.     

后危机时代中国股市波动性解析:基于GARCH模型族研究

波动性是衡量股市风险和稳定的重要指标之一,对股市的健康发展具有重要影响。文章以上证指数为研究标的,利用GARCH族模型对股市的波动性进行了比较研究。结果表明,后危机时代,中国股市收益率波动确实存在非对称现象,EGARCH模型比TGARCH模型更能适合刻画中国股市的特征,但GARCH模型族存在伪持续,尚待改进。     

基于GARCH族模型的我国股市波动性研究

选取1996年12月16日到2015年5月19日期间上证综指和深证成指日收益率数据,建立二变量指标的GARCH模型、TARCH模型和EGARCH模型,对我国股市的波动性进行实证分析.结果发现:EGARCH模型能较好地拟合沪深两市日收益率波动的时间序列,而且我国股市存在显著的非对称性,表现为股票市场上投资者对利好消息的反应小于对同等程度的利空消息的反应.     

复杂金融系统的重现时间间隔分析

依据复杂性科学的思路,研究了金融市场大波动极端事件的重现时间间隔,考察了中国股市高频数据的重现时间间隔分布和时间关联特性,介绍了几种分布检验和关联测度方法,从不同角度进行精确分析.其次,系统介绍了重现时间间隔分析方法在金融复杂系统研究中的应用,对波动率、已实现波动率、收益率和交易量的重现时间间隔进行了实证分析,并在此基础上进行初步市场风险估计.最后,介绍了基于委托驱动的微观模型,通过模拟交易人的委托下单过程模拟市场的价格波动演化,研究大波动极端事件重现时间间隔的动力学机理,为中国股市大波动极端事件的风险估计和规避提供理论依据.     

机构投资者对股价波动率的影响研究——基于2011-2013年沪市横截面数据的实证分析

选取2011-2013年上海证券交易所A股作为研究样本,运用Stata12、Excel软件,通过统计描述分析、多元回归法、虚拟变量回归法分析了机构投资者对股市波动率的影响.实证研究发现,在不同市场环境下机构投资者持股对市场稳定性所起的作用不同,随着机构投资者的壮大,个股流通市值越大,日内波动率和超额波动率越大,股市收益波动率越小;上市公司业绩越好,股价波动率越低.鉴于此,我国应扩大机构投资者队伍,根据市道适度控制基金产品的发行速度,并促进上市公司优胜劣汰、进退有序.     

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     

基于我国上市公司股票回购效应的实证研究

用事件研究法对我国上市公司的股票回购效应进行实证研究,结果表明:我国A股市场的股票回购对市场具有正向效应,且在事件日达到最大化.但同时存在着信息提前泄露的现象.     

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.     

次贷危机前后资产组合的风险度量

为了研究次贷危机对中国股市的影响,本文选取三只股票,分别选用单一的EVT模型和Copula-EVT模型计算资产组合的VaR和CVaR,通过对长期数据和短期数据的计算,总结出次贷危机对中国股市的影响.实证分析表明,次贷危机在短期内会对中国的证券业和房地产业产生一定的影响,但对制造业的影响不大;同时还能看出,引入Copula函数计算的组合风险要优于单一的EVT模型计算的组合风险.     

基于时变VaR的动态套期保值策略研究

套期保值可以规避股市系统性风险,文章研究动态套保策略,以VaR最小化为目标,弥补了现有研究的两点不足．文章建立了ECM—BGARCH模型来拟合市场波动,椎导了基于时变VaR的动态套保比模型,满足每日VaR最小且有效;然后,对我国股指期货的实证研究反映出,相比静态模型,动态模型体现出较好的应用效果：（1）提高了套保绩效;（2）降低了平均VaR,意味着需要更少的风险准备金,节约了套保者的资金成本,也更容易达到资金监管要求;（3）取得了更准确的VaR失效率,时变VaR更准确反映了市场异常．     

金融市场发展的波动性的定量研究与实证分析

近年来,金融市场发展的波动性测度逐渐成为这一领域研究的热点问题,为了准确的描述金融市场发展的变化规律,建立了带有GJR-GARCH波动率的资产定价模型,对金融市场波动率的行为和性态以及波动率的影响因素进进行了定量研究。同时选取国内4家银行的股票价格历史数据作为样本,主要对其对数收益率及波动率进行了计算和分析,对理论结果的合理性进行了验证。结果将作为人们深入了解金融市场及合理投资的重要参考。     

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.     

股票波动率的高频率数据估计及实证分析

用分类方法，直接采用高频率数据来估计股票市场普通个股风险(总波动率)三个组成部分：整个市场水平波动率、特定行业水平波动率和特定厂商水平波动率，对中国股票市场进行了实证分析。     

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。     

对上海股票市场波动性的ARCH研究

在分析上海股市收益波动特征的基础上，利用多种形式的ARCH类模型对上海股市日收益率的波动进行了实证分析，结果表明上海股市具有较为明显的ARCH效应．