基于EGARCH模型的中国股市周内效应实证研究

随着中国股市的不断发展壮大,股市收益率的波动性研究正受到越来越多的关注。本文以中国沪深股市为研究对象,在虚拟变量模型的基础上,运用指数广义自回归条件异方差模型(EGARCH)对其进行了实证分析,考察其是否存在周内效应。选取的数据包括上证综合指数、深证成份指数、巨潮40指数和巨潮小盘指数。研究表明沪深股市均表现出显著的周一效应,对于不同规模的公司,研究发现小市值公司的周一效应更为显著。     

沪市股指收益率及波动性研究

应用自回归条件异方差(ARCH)模型对上海股市在2007年4月27日至2008年4月28日股指日对数收益率进行建模分析:结果反映沪市股指收益率具有明显的波动聚集性和尖峰厚尾的特征;均值模型适合ARMA过程,且不符合股市弱有效的特征,回归模型具备预测能力;无条件期望收益率不受到当期风险的影响;条件方差具有明显的非对称性和杠杆效应。     

国内外股市波动溢出效应——基于SSEC、DJI、N225和HIS

该文从时间序列角度出发,对上证综指（SSEC）、道琼斯指数（DJI）、恒生指数（HIS）和日经225指数（N225）进行平稳性分析与ARCH效益检验考虑到股市的杠杆效应,运用EGARCH模型分别拟舍得出收益率方差序列,然后运用格兰杰因果检验研究四个市场之间的相互引导关系得出结论：中国股市对外部冲击有一定的免疫性,对美国股市引导较强,对日本股市一般,对香港股市影响较弱但可以通过美国市场来间接传导美国股市与香港股市具有双向引导关系,但日本股市对美国股市影响较小,日经N225与恒生指数之间互为格兰杰原因,但香港对日本股市的引导强于日本对香港的引导。     

基于GARCH模型的股票收益率波动的实证分析

以上证指数为例,利用GARCH模型对我国股票收益率波动进行研究。在建模中,主要进行了平稳性检验;参数估计和检验;ARCH效应检验并拟合GARCH模型。结果证实了股票收益率的波动存在ARCH效应,且GARCH模型能较好的拟合股票收益率序列数据。     

中国股票型基金收益率波动性研究

针对中国股票型基金收益率的波动现象,利用时间序列理论,通过Eviews6.0软件,对兴全全球视野股票型基金建立EGARCH模型,分析发现该基金收益率序列均是平稳的,存在尖峰厚尾和波动聚集的现象,且其残差具有明显的异方差性和ARCH效应,研究还发现该基金收益率序列的波动是非对称的,存在杠杆效应,因此使用EGARCH模型描述股票基金收益率波动具有实际参考价值。     

中美股票市场间的溢出效应研究

本文采用VAR模型与GARCH-BEKK模型对中国股市铝行业与美国股市铝行业间的均值及波动溢出效应进行研究。通过研究发现,中国股市铝行业指数与美国股市铝行业指数间存在双向均值溢出及波动溢出。     

对深圳股市收益率特征的分析

本文对深圳股市收益率的统计特性进行了讨论,表明股市收益率呈现右偏、尖峰厚尾的分布形态,不服从正态分布且不存在自相关性。根据收益率的这些特征,本文利用基于固定自由度为10的t分布的ARCH模型族来研究深圳股市收益率的特征。结果表明:EGARCH模型和非对称组合GARCH模型可以较好的描述深圳股市收益率特征。深圳股市收益率存在信息冲击曲线的非对称性特征和杠杆效应。股市收益率的长期参数将缓慢地收敛于稳定状态,而短期分量方程中存在非对称性特征。     

我国A股市场航运企业股票收益率波动性分析

本文运用GARCH模型和EGARCH模型对我国航运企业股票收益率波动性进行分析,并将其与上证综合指数的收益率进行对比,探索航运企业股票收益率的波动性特征。实证研究结果表明:航运企业股票的收益率序列存在着较为显著的异方差性,航运企业股票的波动性与市场风险性较大,并且其收益率序列的波动具有较强的持续性和非对称性,航运企业股票市场总体上存在着杠杆效应,利空消息较利好消息更容易引起较大的波动。     

中国大豆期货收益率GARCH效应实证分析

本文分析发现大豆期货收益率序列分布具有尖峰厚尾特征,有记忆效应。大豆期货收益率存在较强的条件异方差,而GARCH模型能较好的消除条件异方差。相对于利好消息而言,利空消息对大豆期货收益率的冲击要大,总体上存在较为明显的杠杆效应。     

中国股市杠杆效应分析——基于非对称ARCH模型

ARCH模型在具有群集性和条件异方差的数据中有着良好的适用性,本文对上证综指收益率进行实证研究,以探讨其收益率波动中的条件异方差性和非对称性以及杠杆效应的正相关作用。     

国有商业银行股票收益率波动的研究——基于GARCH模型

文章采用GARCH和EGARCH模型,对国有商业银行股票的收益率波动进行分析,结论表明我国商业股票收益率有尖峰厚尾性、异方差性、波动的持续性和非对称性。     

中国A股房地产业股票收益率的实证研究——基于Fama-French多因子模型

本文选取中国A股市场68只房地产企业股票,利用Fama-French三因子模型及五因子模型,对其2007年7月至2021年6月的月度收益率数据进行实证分析。研究表明,五因子模型对于我国A股房地产企业股票的解释效果更佳,加入CMA因子对三因子模型解释能力的提升效果相较RMW因子而言会更好。在A股房地产业股票中,规模效应、账面市值比效应和投资效应较为显著,其效应体现与我国股市以散户为主的投资者结构、房企高周转的运作模式有关。本文为探究多因子模型在我国重要行业的适用性研究提供借鉴意义。     

先行宏观指标与我国资本市场指数的关系检验

本文研究发现,生产者物价指数(P P I)与股市收益率存在某种关系。通过对选取数据上一期的PPI指数和当月股市收益率进行回归分析,发现PPI与股票收益率的回归系数非常显著。由此判断PPI作为一个变量可以很好地对股票收益率进行预测。之后又针对沪深300指数进行详细分析,通过控制变量的方法,进一步验证了本文的判断。研究结果表明,上一期的PPI与当期的股票收益率成显著的负相关关系。     

从突发事件研究中国股市的有效性——基于天津爆炸的事件研究法分析

本文以"8·12天津爆炸"突发事件为股市有效性研究的中心事件,选取事件发生地上市公司、事件涉及的保险理赔上市公司和事件相关行业上市公司为样本,计算事件窗口内的超常收益率(AR)和累计超常收益率(CAR),并对其进行显著性检验,分析股票市场对天津爆炸事件的反应情况,进而研究我国股市的有效性。研究结果发现,事件发生当天样本股票出现负的超额收益率,而在事发当天后的时间段里市场反应各异,其不仅反映中国政府在救灾过程中的政策效应,而且不同行业带有明显的中国特色,研究发现我国股市是半强势有效的。     

中国股市波动特征及其影响因素研究

本文实证分析了中国股市波动规律.首先,文章通过GARCH模型研究发现,中国股市的GARCH效应明显,上证指数的模型中GARCH项为0.935126,深成指数模型中GARCH项为0.93546,两个GARCH均超过了0.9,这表明中国股市波动具有一定的持续性;此后,通过脉冲响应分析发现,股市波动对新增开户数和成交量都有正向反应,但反应效果不明显.而方差分解的结果显示,股市波动自身的冲击是其第一位的方差来源,再次说明了中国股市波动的持续性较为明显.     

中国股市节日效应的行业比较研究

本文以上证综指和证监会行业分类下的零售业、旅游业和交通运输业三个行业指数为例,用ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型就上证综指收益率及三个行业指数收益率是否存在节日效应进行了研究。研究发现中国股市不仅有大多数国家股票市场所存在的节前效应,还有其所没有发现的节后效应。在具体分析不同行业在不同节日所表现出的节日效应中,发现不同行业表现出不同的节日效应。     

关于股票实际收益率与通货膨胀率的实证研究

通过自回归分布滞后模型(ADL)来实证研究2002.1～2008.1我国股市股票实际收益率和通货膨胀率的关系。实证结果表明我国股票实际收益率和通货膨胀率短期呈强的负相关关系,长期呈弱的负相关关系。该结论违背了"费雪效应",但支持了Fama的"代理效应假说"。同时还得出在这段时间内投资股市并不能抵抗通货膨胀率上涨所带来的贬值风险的结论。     

基于GARCH族模型的德国DAX股指的估计及预测

通过对德国DAX股指的特征性分析,发现德国DAX股指是非正态的、平稳的,并且具有自相关性。运用ARCH效应检验发现,残差具有ARCH效应,说明该股指适合用GARCH族模型来建模。通过显著性检验以及AI C值越小越好、极大似然函数越大越好的选取准则,得到扰动项服从学生分布下的TARCH(1,1)对于德国DAX股指的对数收益率波动的拟合效果是最好的。在该模型的基础上对条件方差和收益率进行了预测,发现条件方差最后收敛于0.00001左右的一个无条件方差,而预测的收益率和实际收益率之间的误差很小,说明预测效果较好。     

多因素资产定价模型的实证研究

以上海股市417家A股股票为样本,以2000年2月18日至2001年6月8日的周收益率为样本数据,研究股票组合收益与各种因素之间的关系,建立9个单因素模型和6个四因素模型。结果发现:6种风险度量指标对股票组合收益率的解释能力十分微弱,而平均流通市值的自然对数和平均短期(1年)历史收益率对股票组合收益率的解释能力达到76.2％。因此,在上海A股市场,CAPM失去了有效性,资产定价可以由多因素模型决定。     

大连期货市场大豆量价分析

本文运用GARCH模型和多元的GARCH模型对大连期货市场大豆的量价关系进行了分析,发现收益的绝对值较收益率本身与交易量有更大的相关性,收益率的绝对值对交易量的条件方差具有显著的影响,且它们的波动都有很强的持续性。运用多元的GARCH模型发现交易量的条件方差与收益率的条件方差有显著的相关性,但是条件方差的滞后项却对对方的条件方差的解释作用较小。