中国股市汽车板块及相关行业风险与收益的实证研究

股票投资是一种风险投资,股票的投资组合是一种重要投资方式,它可以有效地降低投资风险,增大收益率.本文首先介绍了中国股市的发展和汽车板块及相关行业的近况,然后以2002年3月31日到2003年3月31日为参考时限,选择汽车板块及相关行业(金融、钢铁、石化、汽车零部件)的30只股票作为样本,以季度收益率为指标,计算样本股票的标准差,对汽车板块与其它4个板块投资组合,得到相关系数并进行实证分析,对汽车板块与相关行业的联动性的大小加以分析.     

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ARMA模型与均值-方差模型的我国股市投资组合选择

基于统计假设检验、财务分析以及ARMA预测模型,并采用一个扩展均值-方差投资组合模型,研究了在我国A股市场构建具有实践意义的投资组合的问题.结果表明,由本研究分析框架得到的投资组合是比较有效的,该组合的实际月收益率最小值为8.2%,且在实际的股票投资中具有较强的操作性;同时,投资组合是一个动态过程,需要根据预测和实际运行情况不断进行修正.     

中国股市横截面预期收益解释因子的实证研究

采用Fama和French的组合设计和因子构造方法，对CAPM单因子、Fama和French三因子、公司特征、流通股比例等对中国股市横截面预期收益的解释能力进行了实证研究，结果发现：①市场Beta不具有解释能力；②账面市值比具有显著的解释能力，而公司规模则始终未表现出解释能力；③账面市值比相关因子载量具有一定的解释能力，而公司规模相关因子载量则始终未表现出解释能力；④流通股比例具有一定的解释能力，特别是与公司规模或其相关因子在一起时，其解释能力尤为显著．     

基于修正GARCH模型的中国股市周内效应实证研究

运用总样本区间（1996～2009年）上证综指和深证成指数据,同时以合格境外投资者制度（QFII）实施为分界点,前后分为两个子样本区间（1996～2002年和2002～2009年）,采用修正GARCH模型分别研究三个样本区间中国股市周内效应特征。研究结果表明：1）在不同的样本区间中,中国股市收益率和波动率均存在周内效应;2）中国股市收益率和波动率周内效应在不同的样本区间：表现并不一致,前子样本区间沪深股市收益率和波动率存在更加显著的周内效应。     

沪深股市股价收益的分布与时序分析

将1990至2002年6月的上证综合指数和深证综合指数的走势分成6个阶段，对沪深两市综合指数的走势及其波动情况进行了综合分析，给出了它们的对数收益率的分布特征，并用时间序列模型对综合指数的收益进行拟合和检验，得到了一些富有启发性的结论。     

基于不同误差分布下ARMA—GARCH模型的国债指数实证研究

根据上证国债指数收盘价数据的特征,对其收益率序列建立误差分布为正态、GED和t分布的ARMA—GARCH模型．比较不同分布条件下的拟合效果,得出误差分布为GED和t分布时,模型的拟合效果优于误差分布为正态分布的情况．应用交叉验证法对预测效果进行比较,得出误差分布为t分布的ARMA—GARCH模型预测效果最优．同时,在模...     

中国与海外股指的混沌特征的比较实证

通过深沪综合指数的5天收益率分布规律以及用R／S方法研究收益率序列得出这样的结论,即深沪综合指数的收益率不服从正态分布,并且收益率是负斜,呈现出胖尾和峰态;中国股票市场不是一个有效的市场,其收益率序列均为服从分形概率分布的持久性时间序列,它们遵循有偏随机游动,市场表现出较强的趋势行为;深综指的赫斯特指数H为0．87,非周期循环为16周(4个月),而沪综指的赫斯特指数H为0．85,非周期循环为25周(6个月)。也就是中国股市呈现出长期记忆等非线性的混沌特征。     

中国股票市场信息传递效率实证分析

通过对交易时间在交易时间效应及周日效应的分析,对中国股票市场信息传递效率的问题展开实证研究,对上海、深圳股票市场自１９９０年底开市至１９９８年底以来综合指数的分析表明：上海股票市场非交易时间的收益率显著高于交易时间的收益率,上海股市与深圳股市存在显著的周日效益,周五开盘到收盘的收益率Ｒｏｃ明显高于一周中的其他交易日。     

中国股市波动过程分析

使用一般到特殊的建模方法,建立沪深两市收益率的波动模型.实证分析表明ARFIMA-APARCH-skewed-t过程能有效刻画沪深两市收益率的数据生成过程.     

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。     

深市波动率特征分析

股价与成交量是股市中的两个重要变量,研究股票市场的波动率,掌握股票市场的主要波动性特征,进而有效管理市场,具有重要的理论意义和实践价值.采用计量经济分析技术,采集深市交易数据,分析了深市日收益率序列和波动率序列的每周不同天效应和记忆性.分析认为,深市日收益率序列不存在每周不同天效应,但存在1～2星期的记忆性;波动率序列则存在每周不同天效应和持续性;同时,交易量对波动率具有很好的解释作用,而波动率则不对交易量具有解释作用.     

改革的社会主义经济中的证券市场——中国上海证券市场的1个实证研究

根据上海证券市场 1993～ 1995年的数据 ,作了一些实证研究 ,研究结果表明 :1)单个股票和市场证券组合均为正相关 ,且随着时间的推移 ,这种相关程度越来越大 ;2 )单个股票之间有负相关情况 ,这使得组合投资成为可能。     

广义误差分布下CVaR模型的股市风险研究

以沪深300指数数据为样本,首先利用广义误差分布与正态分布假定下的GARCH模型对我国股票市场收益率波动特征进行定量分析,然后运用CVaR模型对股票市场的风险进行实证研究,并与基于VaR模型的风险测度值进行比较.研究结果表明,广义误差分布假定下的GARCH模型能够更好地反映出我国股票指数收益率尖峰厚尾的特性,而使用CVaR模型则有利于提高金融市场风险测度的准确性.     

中国证券市场日内流动性实证研究

对中国证券市场独特的连续竞价交易制度流动性问题进行了理论分析，设计了中国征券市场日内流动性的3个重要实证指标．研究结果表明，中国证券市场日内流动性逐时增加；市场深度指标较之市场宽度指标更有价值；流动性与股价绝对值成正比关系．     

中国金属期货市场有效性检验与分析

通过单位根检验、序列相关性检验和游程检验三种统计检验方法对2005年—2011年我国铜和铝期货的弱有效性进行了检验,三种检验方法的结果一致表明,铜、铝期货市场的价格序列并不符合随机游走过程,市场还未达到弱式有效。     

基于GARCH-CVaR模型的我国股票市场风险分析

条件风险值(CVaR)风险度量方法是风险值(VaR)方法的改进，是一种较之VaR更加客观谨慎的风险度量方法。运用CVaR的动态计算模型——GARCH-CVaR模型，对我国股票市场风险特征进行了分析研究，结果表明：我国股票市场具有显著波动聚集性及持续性，股票市场的CVaR值始终比同期VaR值偏大，尤其在市场剧烈波动即风险较大时．     

中国股票市场和房地产市场的财富效应

通过扩展Modigliani的生命周期假说模型,利用我国股票市场与房地产市场(住宅市场)方面的数据,运用单整与协整检验方法及误差修正模型,对股票市场和房地产市场(住宅市场)的财富效应进行了实证研究.研究结果表明,无论从长期还是短期来看,流通股市值是影响消费支出的最主要因素,股票市场的财富效应是收缩的财富效应,而房地产市场(住宅市场)的财富效应是扩张的财富效应.     

中国证券市场“样本股效应”实证研究

用“事件分析法”首次对上证180指数样本股调整所造成股票的交易价格、数量等的波动进行了实证检验。检验结果表明中美股市样本股效应具有不同的特点,并从行为金融学角度给予解释。