上海黄金期货市场波动性实证分析

本文首先对上海黄金期货市场进行了分析,论证其收益率时间序列具有尖峰肥尾、波动率集聚特征以及存在持续的A R C H效应。同时利用EGARCH(1,1)模型对黄金期货的收益率波动进行分析,考察了交易量、持仓量与收益波动的动态关系,以及加入滞后一期交易量和持仓量对收益波动的影响。实证结果显示:上海期货市场不存在杆杠效应和高风险高回报特征;黄金期货交易量和收益率波动没有显著的关系,但是同期和滞后一期持仓量对收益率波动有显著的负向影响。     

基于不同样本容量的创业板收益率比较研究

创业板自上市以来就受到政府及投资者的广泛关注,作为专门为高科技企业融资的平台,创业板背后是更高的收益率和更高的投资风险。文章使用CAPM模型,计算了创业板收益率与市场收益间的关系,证实了创业板确实有超过市场的收益,但同时其波动率受到前3期波动率的影响,收益波动预测难度较大。     

基于不同样本容量的创业板收益率比较研究

创业板自上市以来就受到政府及投资者的广泛关注,作为专门为高科技企业融资的平台,创业板背后是更高的收益率和更高的投资风险。文章使用CAPM模型,计算了创业板收益率与市场收益间的关系,证实了创业板确实有超过市场的收益,但同时其波动率受到前3期波动率的影响,收益波动预测难度较大。     

金融一体化进程下海峡两岸股市波动性特征比较研究

在金融一体化进程下,研究两岸股票市场收益率波动特征成为一个重要课题。本文以2003年1月2日-2012年12月31日期间上证180指数和台湾加权指数为研究样本,利用ARCH族模型对海峡两岸的股市收益特征进行比较分析,发现两岸收益率波动均呈现出明显的可变性和波动集簇性,而且大陆股市波动的类聚性和持续性要强于台湾;大陆股市收益有正的风险溢价,投机氛围浓厚,需要长期依靠政策调节,而台湾股市收益正的风险溢价表现不显著;大陆和台湾收益率均存在杠杆效应,而且台湾股市的杠杆效应高于大陆股市。     

沪深两市收益率特征及波动率相关性分析

以沪深两市A股指数为样本,采用GARCH(1,1)模型,研究收益波动度的性质特征,并探讨两市场波动度的相关关系。实证结果表明,两市收益率存在尖峰厚尾与波动集簇等ARCH特征,它们的波动度存在Granger的因果关系。     

创业板与中小企业板股价收益波动的对比研究

本文选用创业板和中小企业板日收盘价计算收益率,进行描述统计分析,并分别利用GARCH(1,1)-M模型、EGARCH模型对创业板市场和中小企业板市场的股价收益波动进行了对比研究。研究结果表明:创业板和中小企业板市场的收益率均存在明显的风险溢价以及非对称效应,后者的收益波动高于前者。     

互联网金融概念股收益率的统计分析

利用新兴的广义自回归得分(Generalized Autoregressive Score,GAS)模型同时对浙江省三大互联网金融概念股同花顺、生意宝和恒生电子日收益率序列的均值和波动率建模,结合描述性统计分析,得到收益率序列均存在典型的尖峰厚尾非正态性,且收益率序列本身平稳,波动率时变性显著,收益率序列之间具有较强相关性和联动特征。未来可以进一步进行收益和波动率的预测分析,为完善我国,尤其是浙江省互联网金融市场的功能提供参考信息,以利于更好地控制市场风险,稳定市场。     

基于GARCH族模型的深圳股市波动性分析

通过对深证成分指教的研究,采用GARCH模型族对2000-2008年中国深圳股票市场的波动情况进行了实证分析.研究表明,深圳股市具有明显的ARCH效应,股指收益率具有显著的"尖峰厚尾"特点.存在波动的集群性,市场"杠杆效应"显著,期望收益与期望风险之间存在正相关关系.     

股市收益率波动与我国城镇居民消费行为分析

本文采用GARCH——M模型刻画股市收益风险,重点考察股市收益率波动对我国城镇居民不同类型消费行为的影响。表明:股市收益率波动对我国城镇不同类型的居民消费行为均具有不同程度的抑制作用。当前,应有针对性地实施多样化的消费政策并及时进行绩效评价考核,以扩大居民消费需求。     

基于波动率与收益率负相关的量化投资模型

本文在回顾过往各类经典量化模型的基础上另辟蹊径,着重探讨了＂同一股票在不同时间的时变波动率与时变收益率的关系＂这一问题。在经过实证检验后,发现同一标的波动率与收益率呈负相关,即＂高风险≠高收益＂!在构建基于波动率调控仓位的模型时,本文并不像一些经典模型那样复杂,而是力求简洁明了,采取单变量模型策略。在实证检验的过程中,模型选取上证综指为标的,经过模型优化,在六年的模拟操作中共取得了320%的绝对收益,相对指数的累计超额收益率近100%,模型的收益率分布与夏普指数也远远好于同期的上证综指。因此,对于厌恶风险的投资者来说,就可以利用这种现象构造出方差小但收益也不低的组合。本文第二部分回顾了过往各类经典量化模型并作了相应的评价,第三部分重点论述了我们提出的理论与模型,第四部分则总结了我们的结论。     

上证综指收益波动性及其VaR风险度量的实证研究

风险估值模型是近年来国内外兴起的一种金融风险管理工具。在对上证综指日回报序列分布做了正态分布的假设基础上,通过指数移动平均方法（正态分布的VaR估计）和反映风险动态性的基于GARcH的vaR估计,得出在各个置信水平上都有效而准确的vaR的估值,度量了上证综指收益的潜在风险和波动性,得出上海股市收益率序列具有厚尾性和波动集聚性特征。     

中国股市长、短期收益率的实证分析

股市是经济的晴雨表,在股票市场上价值规律表现为股票价格围绕企业价值波动。股票价格的波动是投资者对企业未来的期望收益的变化。长期投资增加了投资者的风险,同时降低了资金的流动性,所以投资者期望较高的收益率。那么,长期投资的投资者真的能得到较短期投资者来说较高的收益率吗?下面我们将通过实证分析得到答案。     

基于异质信念的公司特质风险定价模型

文章讨论了加入异质信念后公司特质风险对预期收益率的影响。通过放宽经典Merton模型的假设条件,加入异质信念和卖空限制,重新推导了特质波动率与预期收益率之间的关系。结果表明,在投资者无法多样化投资的前提下,即使考虑了异质信念,公司特质波动率仍然进入资产定价方程,特质波动率与预期收益率之间存在正向关系。     

中小投资者的风险态度与市场环境

按照期望效用理论所揭示的风险厌恶、风险中性和风险追逐的3种风险态度的划分以及前景理论中投资者损失规避风险态度的特征,我们对我国A股市场投资者的风险偏好进行研究,发现在我国A股市场中小投资者风险态度受获得收益的显著影响,当投资者获得正收益时,总体呈现风险追逐,收益越高风险追逐的倾向越明显;当投资者获得负收益时,总体呈现风险中性,收益率与后市判断没有明显关系。我国中小投资者的风险态度不符合损失规避的特征。牛市环境下中小投资者总体呈现风险追逐,熊市环境下中小投资者总体风险中性。     

基于神经网络技术对标普500指数波动率的预测

波动率是对特定证券或市场指数收益分散度的统计量度,可以通过使用证券或市场指数收益率之间的标准偏差或方差来衡量。通常,波动率越高,风险越高。文章运用神经网络模型对美国标普500指数2016年的波动率进行了预测,并得到了优于传统模型的预测结果。     

金融投资风险与收益问题浅析

本文在辨析金融投资风险与收益之间关系,对金融投资风险和收益进行必要理论分析的基础上,具体探讨了规避金融投资风险,提高收益率的措施;以期对保证金融投资者利益,促进我国金融投资市场健康发展有所帮助。     

GARCH模型的深证成指研究

中国股市在2014-2015年间有较大的波动,为研究股市波动和风险之间的关系,选取深证成指2014年1月4日至2015年12月8日的日收盘数据为研究对象,针对其收益率序列,运用GARCH模型对深证成指进行拟合和检验。分析结果表明,深证成指收益率序列存在着明显的异方差性,被动性和持续性,同时深证成指具有较高的风险溢价情况,即股市波动越大,存在的风险越大,收益率也就越高。     

受限股解禁的股价效应分析

股权分置改革后,上市公司大股东持有的非流通股于2007年1月开始陆续解禁流通。本文通过事件分析法研究了上市公司平均超常收益率和平均累积超常收益率,建立了ARMA(1,1)模型,并分析了此事件对平均超常收益率的影响。研究发现:受限股解禁当天存在显著负的超常收益,而非国有上市公司平均超常收益大于国有上市公司,平均超常收益率波动不是很显著,但事件前后7天左右都发生了股价的异常波动。     

互联网理财产品收益性风险分析

2013年以来,互联网金融行业发展迅猛,在全国各地都发展蓬勃、遍地开花。而对于个人投资者来说,他们的理财方式也从传统的产品转为了互联网理财产品。以"京东小金库""余额宝"为代表的新型的货币基金的互联网理财产品的用户群体变得越来越大,而其收益的波动性也就成了个人投资者最为关心的因素。鉴于此,本文选取了代表性的理财产品"京东小金库"为研究对象,针对选取的七日年化收益率进行的统计分析、趋势分析以及ADF检验,分析其收益率序列的波动是符合ARCH效应的,于是就引用了GARCH模型对其进行了收益率波动的分析,了解其收益率的主要影响因素,测定其投资风险,最终是让个人投资者了解互联网理财产品的风险,学会投资理财。     

中美玉米期货的长记忆性检验及其影响分析

本文主要采用修正的R/S分析法对中美两国玉米期货的收益率及收益波动率进行长记忆性检验,结果表明,CBOT玉米的收益率不具有长记忆性,ECD玉米连一收益率具有长记忆性;二者的收益波动率均具有长记忆性的结论。并结合中美市场的差异对我国玉米期货市场的发展提出建议。