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。     

基于小波相干的“碳中和”概念股联动研究

选择Morlet小波,使用基于连续小波变换的小波相干和小波相位差同时分别在时频两域定量分析了证券市场碳中和概念股各股间收益率的联动效应。采集2017年9月1日至2021年4月13日5支不同类别有代表性的碳中和概念股各股的日收盘价数据,小波相干和小波相位差的对比分析得到了一致的结论,大部分碳中和概念股间显示出显著的联动效应,深圳能源与华测检测在大部分时频空间上不存在显著的联动效应。并利用连续小波变换功率谱,讨论了各股波动情况。     

基于GARCH族模型的黄金价格收益率拟合分析及波动性研究

运用GARCH族模型对黄金9999近6年的1 500个收盘价数据进行拟合分析。根据数据的正态性检验、ARCH效应检验以及根据AIC准则对模型进行筛选,发现EGARCH(3,3)模型对黄金现货价格的日对数收益率拟合效果最好。通过模型分析可知我国黄金市场存在非对称性现象,坏消息传来时黄金收益率受到的冲击更大。     

人民币汇率收益率厚尾性研究

以2005年7月22日至2015年12月30日的美元兑人民币汇率的每日中间报价作为为研究对象,采用EGARCH模型过滤了收益率序列的非线性特征得到标准化的收益率序列,利用GPD分析方法对标准收益率序列的上下尾部的厚尾性进行了研究.结果表明人民币汇率收益率存在双侧厚尾的风险,且上尾比下尾的尾部风险更大.     

基于Copula模型的沪港通后两地股市的相关性分析

选用自2014年11月17日至2015年3月27日沪港通之后的上证指数和香港恒生指数的收益率为样本数据,采用参数法和非参数法分析了沪港两市日收益率的边缘分布,并利用二元正态copula模型和二元t-copula模型,分析了沪港两市的线性相关性。结果表明,沪港两市收益率存在一定的正相关关系,但相关度较低,表明沪港通并没有较大的缩减两地股市的价格差异。     

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.     

基于上证综合指数的中国股票市场节日效应研究

为研究中国股市是否存在显著的节日效应,本文选取沪市2008年1月2日至2019年3月1日的上证综合指数数据,通过建立ARMA-GARCH-GED模型并选择元旦、春节、清明节、五一节、端午节、国庆节六大法定节日前后一天日收益率数据来研究沪市是否存在显著的基于收益率和波动率的节日效应,研究比较之后发现,沪市具有明显的节前效应,且元旦节前、春节、清明节、劳动节后、国庆节节前存在基于收益率的节日效应;元旦节前、春节、劳动节前、国庆节具有基于波动率的节日效应。     

中国贸促会:围绕“一带一路”开展系列经贸活动

<正>8月下旬在马来西亚吉隆坡举办东亚投资高层论坛;9月10日至13日,将在宁夏银川举办2015年中阿博览会;9月22日至24日,将举办中国(连云港)丝绸之路国际物流博览会;10月29日至31日,将举办2015中国(广东)21世纪海上丝绸之路国际博览会。一系列即将举办的"一带一路"主题经贸活动,将为我国和"一带一路"国家企业带来更多机遇。日前,中国贸促会贸易投资促进部部     

基于GJR模型的中国股市收益率波动性研究

取一段时间的上证指数日收盘价为数据样本,从时间序列分析的角度运用模型重组方法构造带student-t分布的ARMA-GJR-M模型研究中国股票市场收益率的波动性。结果表明,ARMA(4,3)-GJR(1,1)-M模型能够全面描述中国股票市场收益率的非正态性、尖峰厚尾异方差性、强烈的波动集聚性和自相关性以及波动过程中的杠杆效应这四大特征。同时,收益率与风险大小成正比也在模型中得到很好的体现。实证结果显示,ARMA-GJR-M模型的拟合效果比GJR-M模型的更好。     

基于ARMA-GARCH模型的沪深300指数日收益率波动特性研究

以沪深300指数为研究对象,运用R软件建立带正态分布和t分布的ARMA-GARCH模型,对2005年4月8日—2015年4月21日沪深300指数日收益率的波动情况进行了研究。研究表明:沪深300指数股票具有明显的ARCH效应,其对数收益率不具有正态分布的特性,但具有明显的"尖峰厚尾"现象和"长记忆"的特性,存在着波动率聚集现象;基于学生t分布的ARMA(2,3)+GARCH(1,1)模型是最优的拟合模型,可以较好地对沪深300指数的波动情况进行模拟。     

中国科协科普部开展“公众喜爱的科普作品”推介活动

为贯彻落实《全民科学素质行动计划纲要实施方案(2011—2015年)》,扩大科普作品的社会影响和传播范围,向社会推介一批科学健康、品味高雅的优秀科普图书、影视作品和期刊,中国科协科普部于2013年5月30日至12月31日组织开展"公众喜爱的科普作品"推介活动。2013年5月30日至7月14日为作品推荐期。其后将经过作品评议、作品推介,于9月全国科普日期间公布优秀科普图书目     

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。     

用随机漫步模型拟合2000年1月至2010年7月上海证券综合指数

用随机漫步模型拟合2000年1月至2010年7月上海证券综合指数(上证指数)的月收盘价、周收盘价、日收盘价、月均价和周均价.先将十进制股票指数转换成标准随机漫步,再将同等步伐的标准随机漫步扩展为十进制步伐的随机漫步以形成随机指数,最后寻找随机漫步模型中拟合指数的最佳种子.结果显示,上证指数主要呈现随机漫步走势,该模型能...     

股票市场分形特征研究

文章以上证综指日与周收盘价指数的对数收益率序列为研究对象,借助经典与修正R/S分析方法计算Hurst指数,得出上证综指日与周收益率序列具有长记忆性与自相似性的分形特征.同时运用配分函数法得出收益率序列具有多重分形特征.     

证券市场的有效性研究

随机选取沪，深两市各25家上市公司的日收盘价的收益率为样本，通过正态性检验，自相关性检验等各种统计量的分析研究，研究结果：收益率序列呈显著的尖峰厚尾及非正态性分布，并呈现出很高的序列相关性，由此得出结论，沪，深两市还未达到弱式有效。     

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ECM-GARCH 模型的沪深300指数 期货套期保值策略的研究

首先选取沪深300指数日收盘价和沪深300股指期货日收盘价作为原始数据,对其进行描述性统计分析、平稳性检验及协整检验,得出两个日收盘价的对数收益率是平稳的,且两个收盘价之间是协整的.其次,巧妙运用普通最小二乘法、B-VAR、误差修正、GARCH(1,1)和ECM-GARCH模型,研究股指期货最优套期保值比率,得出ECM-GARCH模型最优.最后,分析沪深300股指期货套期保值策略的构建问题.运用动态调整法,从多头和空头套期保值策略进行分析,需要每天计算最优套期保值比率来确定最优股指期货合约份数.     

基于成本“粘性”下的投资组合模型

均值-方差(mean variance, MV)模型及均值-绝对偏差(mean absolute deviation,MAD)模型均为早期经典的投资组合模型.在这2类模型的基础上,考虑上市公司的成本"粘性"特征,建立了适合现代投资理论的成本"粘性"下的均值-方差(cost stickiness MV, CSMV)投资组合模型及成本"粘性"下的均值-绝对偏差(cost stickiness MAD, CSMAD)模型.以中国综合A股市场2004—2015年各资产的年、月平均收益率为测试样本及2006—2015年各资产的年、月平均收益率为检验样本的实证分析表明,成本"粘性"下的均值-方差投资组合模型比传统的均值-方差投资组合模型的收益率表现更好,成本"粘性"下的均值-绝对偏差模型明显优于均值-绝对偏差模型的收益率表现.     

基于ARMA-GARCH模型的北京碳排放权市场价格分析

作为我国经济发展迅速的城市之一，北京碳排放权市场的分析将为我国其他城市碳排放权市场的分析提供重要参考，能够为进一步评估我国碳金融市场提供一定的帮助。因此，本文选取了2013年11月8日—2021年6月4日北京碳排放权市场的日收盘价作为研究对象，并将该数据以2020年1月1日为分界线分为新冠疫情前和新冠疫情后两组数据分别进行建模，采用ARMA-GARCH模型对北京碳排放权市场价格进行分析，刻画北京碳排放权市场价格的变动趋势。结果表明：新冠疫情前碳交易市场的日收盘价用ARMA(0,2)-GARCH(1,4)的拟合效果较好，疫情后碳交易市场的日收盘价用ARMA(0,1)-GARCH(1,4)的拟合效果较好。文中根据ARMA(0,1)-GARCH(1,4)模型对北京碳交易市场碳价未来30天的收益率进行了预测。     

从俄罗斯“政治镇压”牺牲者纪念碑说起

<正>每年的10月30日是俄罗斯"悼念政治镇压牺牲者日"。2015年9月30日,俄罗斯总统普京签署了两项总统令,决定在莫斯科建立国家级"政治镇压"牺牲者纪念碑,设立国家奖金以奖励"护权运动"及慈善活动中的杰出成就。这意味着俄罗斯重新审视"大清洗"或"政治镇压"历史的新开端。苏联"大清洗"运动又称"肃反运动",从1934年底持续至第二次世界大战爆发前,是一场针对隐藏在内部"人民的敌人"的运动。自斯大