具有结构转换的GARCH模型及其在中国股市中的应用

引入具有结构转换(switching regime)的GARCH模型(简称SW—GARCH)，并利用上海股市收益进行实证研究，通过与GARCH模型下的结果相对比，表明SW—GARCH大大提高了对市场波动性的预测能力，为股价波动的变结构建模问题提出了一个新方法，从而解决GARCH及其他异方差模型的结构变化问题。     

上海股市周日效应GARCH模型族的实证研究

利用GARCH模型族，实证分析了上海股票市场的波动特征，发现存在较为明显的周日效应。     

银行间债券市场回购利率的ARH／GARCH模型及其波动性分析

使用ARCH／GARCH模型对我国银行间债券市场三个月回购利率进行了分析，发现其波动性能够用不对称性GARCH模型得到很好的描述，同时，这种不对称性不同于股票收益率中的不对称性。即利率在向上变动的过程中其波动性反而较大。     

股市风险VaR与ES的动态度量与分析

首先描述金融时间序列的一般特性，从收益率的波动性与分布两方面进行考虑，建立起计算时变风险值VaR和ES的模型，并在多种分布情形下动态测算上证综合指数的风险，结果表明基于GED分布的VaR模型能够较好地刻画高频时间序列的尖峰肥尾性及杠杆效应等特性，而ES模型则有效地弥补了VaR模型的不足之处。     

平稳序列的POT模型及其在汇率风险价值中的应用

经典的极值模型要求数据是独立同分布的，本文考虑平稳序列，引入极值指标，并利用分串方法，建立POT模型，对VaR和CVaR进行估计，最后对日元／美元的汇率进行实证研究。通过比较发现，引入极值指标后，提高了VaR估计的精度。     

GARCH模型在开放式基金中的实证研究

用GARCH模型及其推广模型，分析了我国华安创新基金收益率的波动情况。实证分析结果表明：华安创新基金收益率存在异方兰性和不对称的现象，用EGARCH-M（2，2）模型就能较好模拟该基金收益率的特征。     

机构投资者对中国股市波动性影响的实证研究

以中国股票市场上的上证指数与深证成份指数的日收益率为样本，采用GARCH与EGARCH模型，来研究机构投资者对中国股票市场波动性的影响。实证研究的结果发现，在大力发展机构投资者后，股指收益率波动性数值减小。波动的平稳性增强，波动的杠杆效应减弱，这表明机构投资者能够有效地降低股市的波动性。     

用AR-EGARCH-M模型对中国股市波动性的拟合分析

利用AR（m)-EGARCH(p,q)-M模型，以1996年12月16日－2001年9月28日上证综指和深圳成指数盘价为样本，对我国股市的波动性进行拟和分析，并对实证结果给予了解释，指出了中国股市目前的一些发展现状。     

权证收益率波动的度量:基于GARCH和SV模型的比较

分别采用GARCH模型和SV模型对权证收益率波动进行比较研究,发现这两类模型均能较好地拟合权证收益率的波动,但SV模型比GARCH模型更能捕捉权证收益率的波动信息。在权证总持续期间,通过SV模型计算的V aR值比GARCH模型更加准确;而在权证发行上市时期及最后交易日期间,通过GARCH模型计算的V aR值比SV模型更加准确。     

基于GARCH模型的风险价值蒙特卡罗模拟

讨论用蒙特卡罗模拟（MC）方法计算风险价值（VAR）。分别用样本标准差和广义自回归条件异方差（GARCH）作为参数代入几何布朗运动方程中，并把计算结果进行比较，得出各模型的适用范围。     

外汇风险的极值相关模型

研究在已知某一分量极值出现的情况下,通过多维随机向量的联合条件分布的近似分布,利用半参数方法,给出一个极值相关模型,估计多维随机向量的任意尾部事件概率.应用该方法估计加元和日元资产组合一天的99.9%,99.99%,99.999%VaR值分别为0.0321,0.0439,0.0598.     

基于fattailed-garch的VaR模型

利用Fattail_GARCH VaR模型在不同分布的假设下建模上证综指收益时间序列，并与常用的正态分布下GARCH_VaR模型进行比较，结果表明：广义误差分布及Skewed t分布下的GARCH_VaR模型适合建模上证综指收益时间序列。     

应用半参数方法计算市场风险的受险价值

由于厚尾分布,通常基于正态分布假定的VaR参数法在99%置信水平下计量市场风险时会严重低估风险,文中提出了一种半参数方法。通过对石油市场收益数据的检验,在99%置信水平下,半参数方法的风险计量效果好于通常的参数方法。     

基于VaR-GARCH模型族的我国期铜市场风险度量研究

描述了金融时间序列的一般特性,从收益的波动性与分布出发,组建起计算时变风险价值的VaR-GARCH模型族,并应用该模型族在3种分布假设下对我国铜期货的市场风险进行了实证分析.研究结果表明,基于广义误差分布的VaR-EGARCH模型能很好地刻画期铜收益的尖峰厚尾性与市场风险.同时,对期铜市场风险的变动趋势进行了详细剖析.     

流动性与收益、收益波动的动态关系

研究了我国股市流动性与收益的时间序列的动态关系。通过建立相关模型,发现非流动性与证券收益互为G ranger因果关系,当期收益与当期非流动性呈负相关关系、而与滞后一期非流动性呈正相关关系。进一步把市场日非流动性分解为期望非流动性与预期之外非流动性,发现期望非流动性对于期望收益具有正效用,而预期之外非流动性对于期望收益有负效应,且后者的负效应大于前者的正效应;预期之外非流动性对收益波动有显著影响,而期望非流动性对收益波动影响不显著。     

深市停发新股对我国股市信息引导格局的影响

从信息流的角度,研究了深市停发新股前后我国证券市场信息引导格局的变化.实证结果表明,在深市停发新股之前,深市A股收益、收益波动单向引导着沪市的收益和收益波动;但在深市停发新股之后,深市A股的收益对沪市A股收益的引导关系变得不再显著,沪市A股收益和收益波动开始显著地引导着深市A股的收益波动.研究结论表明,2000年10月深市停止发行新股对沪深两市在中国证券市场中的相对地位有着决定性的影响,投资者弃深投沪的趋势已经开始显现.此外,研究还发现,随着中国股市的逐渐规范,交易量里开始含有未来收益与收益波动的有用信息.     

基于日内价格幅度与回报的随机波动率模型

金融资产波动率测量与建模是金融理论与实践中的一个重要课题，已经有了许多测量与建模方法。本文引入了基于日内价格幅度与回报两个测度指标的随机波动率模型。利用中国股市数据进行的实证结果表明，与单测度指标的随机波动率模型相比．基于两个测度指标的随机波动率模型能更好地描述股票市场波动率和市场波动风险。     

中国股市波动的异方差模型及其SPA检验

以中国股票市场最具代表性的股价指数-上证综指的高频(High-frequency)数据样本为例,实证计算了以GARCH族模型和随机波动(Stochastic volatility)模型为代表的不同异方差模型对中国股市波动率的预测,并进一步运用SPA(Superior predictive ability)检验法,实证检验了不同异方差模型对中国股市波动的刻画能力和预测精度问题.实证结果显示,就中国股市而言,随机波动(Stochastic volatility)模型是预测精度最高的异方差模型,但在某些损失函数标准下,EGARCH模型也具有良好的波动预测表现.