上证综合指数波动研究——基于ARCH模型

证券市场的波动性与证券市场的不确定性及风险紧密相连;同时波动率也是套利定价模型、资本资产定价模型的核心变量。探索证券市场波动特征是市场投资者和理论研究者主要关心的问题之一。为了更好帮助正确认识我国证券市场的波动特征,有效规避市场风险,本文在借鉴国内外诸多研究成果的基础上,通过对我国上证综指的日收益率波动性的实证研究,来检验我国证券市场的波动特征并探索其产生的影响。通过陈述本文的研究背景、方法及目的,介绍本文研究思路和框架。再对2000年1月1日到2015年8月1日期间3768个上证指数日收盘价样本做ARCH效应分析和检验,得出上证指数收益率可以使用ARCH模型的结论。从而观察到上证指数日收益率序列具有聚类特征、尖峰厚尾和长记忆的特征。     

我国深沪股票市场波动的对比分析

金融市场的波动是现代金融学研究的核心问题．而ARCH类模型已经成为国际上最常用的研究金融资产波动的模型。它的一个最大特点就是突破了传统方法中收益与风险线性关系的假定．反应了方差的时变特点。随着ARCH类模型的不断应用，它本身的形式也不断得以发展。出现了非对称的ARCH模型和成分ARCH模型。我国学者近年来也利用ARCH类模型做了许多的研究。陈泽中等（2000）使用GARCH模型指出了我国深市比沪市波动剧烈。王玉荣（2002）使用了ARCH类模型模拟了我国股市收益率波动状况．指出了中国股市波动存在聚类性和非对称性。陈浪南等（2002）也对我国股票市场波动的非对称性做了研究。李丽莎（2004）使用了三种ARCH模型再次描述了我国股票市场收益率波动状况。朱孔来（2005）运用TARCH模型进一步分析了日收益率波动的条件异方差性和非对称性。在上述的研究中．部分文献所采用的时问段过短．这对于最终结论是有一定的影响的．尤其是对于EGARCH模型的使用影响很大。同时部分文献所采用的数据没有经过平稳性的检验．因为早期的中国股市达不到弱式有效。价格指数通不过平稳性的检验。本文使用2000年深沪市的价格指数日收盘序列，都可以通过平稳性的检验．同时，本文还检验了常用的几类ARCH模型．得出了EGARCH可以较好的模拟我国股市波动状况的结论。     

我国上证A股指数收益波动性的研究

本文运用ARCH族模型对我国上证A股股指日收益率及波动性进行实证研究,探索我国A股股指收益率波动特征。实证研究结果发现:上证A股股指日收益率呈现明显的波动集群性特征,因此我国证券市场表现出的波动幅度和风险性要远远大大高于国外成熟的资本市场;我国股票市场存在显著的信息非对称性和杠杆效应,尤其是股票市场好消息导致的市场波动比同等大小的坏消息引起的波动要小。研究结果显示回归模型存在自回归条件异方差,这表明我国股票市场波动具有条件异方差效应。     

我国上证A股指数收益波动性的研究

本文运用ARCH族模型对我国上证A股股指日收益率及波动性进行实证研究,探索我国A股股指收益率波动特征。实证研究结果发现:上证A股股指日收益率呈现明显的波动集群性特征,因此我国证券市场表现出的波动幅度和风险性要远远大大高于国外成熟的资本市场;我国股票市场存在显著的信息非对称性和杠杆效应,尤其是股票市场好消息导致的市场波动比同等大小的坏消息引起的波动要小。研究结果显示回归模型存在自回归条件异方差,这表明我国股票市场波动具有条件异方差效应。     

我国股市ARCH效应的实证研究

采用GARCH-t类模型对我国沪深两市日收益率的波动性进行实证研究,考察我国股市的ARCH现象、风险补偿效应和对信息的反应速度等情况,结果表明,该类模型能较好地刻画股市收益率的ARCH效应:股价变动存在明显的"尖峰厚尾"、波动丛集性、杠杆效应和波动持续性等现象;市场日收益率的方差均对其预期收益产生显著影响;引入日交易量的变化率来考察股价波动性同信息的关系,两者呈现出显著的正相关关系,但股价对信息的反应并非十分灵敏。依据实证结论,提出规范我国股票市场的建议。     

上证指数收益率波动的实证分析：基于ARCH族模型

股价指数的收益率序列具有时变波动性、厚尾特征、波动性群集等特点,传统的计量分析无法刻画这些特点。文章利用ARCH族模型,选取2003年1月20日～2013年12月12日上证指数每日收益率共2621个数据对其波动进行定量与定性的分析,结果显示,上证指数日收益率存在高阶的ARCH效应,杠杆效应,波动集聚性特征,条件方差对日收益率有很强的影响,其中EGARCH模型在反映股市波动性方面优于其他模型。     

中国证券市场投资风险研究—基于上海股市2010-2013年数据

利用VaR-GARCH（1,1）模型,对我国上海股票市场2010年6月8日至2013年6月6日的收益率序列进行实证分析的结果表明：上海股票市场的对数收益率时间序列存在显著的ARCH效应,并且考察期的收益波动幅度也较大;VaR值的计算结果也与实际情况相符合。两者来相互配合可以共同刻画证券市场的投资风险。     

沪市股指收益率及波动性的实证分析

文章主要以上证综指日收益率作为研究对象,从实证的角度采用GARCH模型族,研究了2003年至2007年间我国股价波动的统计特征。实证结果表明:在这段检验时间内,上海证券市场股价的波动具有显著的尖峰厚尾特征,且存在波动的集群性、异方差性和非对称性,市场杠杆效应显著。     

基于GARCH模型对上证指数收益风险波动的实证分析

金融市场的不确定性导致价格波动的随机性,而研究波动的随机性不仅可以支持金融理论,也对金融实践有重大意义.本文以上证指数的日收益率为研究对象,采用EVIEWS通过建立ARCH类模型对上证指数日收益率进行实证分析,浅释股指收益率与风险之间的关系.结果表明,GARCH（1,1）模型能够较好的拟合上证股票收益率的波动特征,如“高峰厚尾”、集聚等现象,而GARCH（1,1）-M模型在一定程度上能较好的表现出风险与收益率之间的关系.同时也验证了沪市在中长期内不存在杠杆效应.     

上海股票市场波动的非对称性和杠杆效应研究

基于人们对股票市场波动"利好"利坏"消息反应程度的不同,本文利用国外证券市场比较成熟的非对称ARCH族理论,对我国上海股票市场建立了ARCH、TARCH、EGARCH模型进行实证检验分析,得出上海股票市场的波动具有非对称性和杠杆效应,坏消息会导致比好消息更大波动性的结论。     

股票市场与外汇市场收益率波动溢出效应研究——基于多元BEKK-GARCH模型

用多元BEKK-GARCH模型检验了股票市场与外汇市场收益率的波动溢出效应,结合LR似然比检验和Wald检验,实证研究股票市场和外汇市场收益率的波动关系。研究表明:股票市场与外汇市场收益率序列都存在ARCH效应和GARCH效应,即都具有时变方差特征;且两市的波动具有较高的持续性。股票市场和外汇市场收益率存在单向的,不对称的溢出效应,即汇市对股市有波动溢出效应,反之则不然。     

上海股票市场波动的非对称性和杠杆效应研究

基于人们对股票市场波动"利好""利坏"消息反应程度的不同,本文利用国外证券市场比较成熟的非对称ARCH族理论,对我国上海股票市场建立了ARCH、TARCH、EGARCH模型进行实证检验分析,得出上海股票市场的波动具有非对称性和杠杆效应,坏消息会导致比好消息更大波动性的结论.     

沪港股市收益波动性的实证研究

由于受地理位置、经济文化等因素的影响,沪港股票市场在收益率波动性上存在相关性。本文利用ARCH族模型及Granger非因果检验对沪港股市收益波动性进行了实证研究,结果表明:沪港股市的收益率波动存在中等程度的正相关性;港市收益率对沪市收益率具有一期前导作用;两市的收益波动仅存在显著的港市对沪市的单向"溢出效应";而且两市的收益波动均存在明显的"杠杆效应"。     

我国汇市与股市之间的价格和波动溢出效应实证研究

为了考察我国汇市与股市之间的价格和波动溢出效应,本文利用"汇改后"人民币对美元的汇率与上证综指的日数据建立了多元向量自回归模型GARCH模型.研究发现,我国汇市与股市之间的价格溢出效应不明显,汇率波动率的ARCH效应不对股票市场产生显著的冲击,外汇市场波动的持久性会对股票市场产生显著的影响;股票收益率的ARCH效应不会对外汇市场产生明显的冲击,但股票收益率波动的持久性会显著影响汇率的变化率.     

沪港股市收益波动性的实证研究

由于受地理位置、经济文化等因素的影响,沪港股票市场在收益率波动性上存在相关性。本文利用ARCH族模型及Granger非因果检验对沪港股市收益波动性进行了实证研究,结果表明:沪港股市的收益率波动存在中等程度的正相关性;港市收益率对沪市收益率具有一期前导作用;两市的收益波动仅存在显著的港市对沪市的单向"溢出效应";而且两市的收益波动均存在明显的"杠杆效应"。     

基于GARCH模型的中国股票市场波动性研究

2015年我国股市经历了大起大落,股市的剧烈动荡使我们有必要对其目前的波动性进行研究,发现其问题所在。本文主要对我国股市近几年的波动情况进行了研究,从股市波动的统计分析入手,再借助GARCH族模型对我国股市的波动特性进行了完整的分析。本文以上证综合指数为研究对象,以2009年4月1日到2016年3月31日共1700个日收盘价数据为样本区间对我国股票市场波动性进行了研究。通过建立GARCH(1,1)模型、TGARCH(2,1)模型和EGARCH(1,2)模型对上证综指的波动特征进行了实证分析,得出上证综指存在ARCH效应且其波动存在聚集性、持续性和非对称性的特点。     

基于GARCH模型对我国创业板波动性的实证研究

本文选取了2014年1月6日至2017年2月14日的创业板指数作为样本,分别运用ARCH模型、GARCH模型对创业板指数收益率的波动性以及波动的非对称性进行了初步研究。实证分析显示:创业板指数存在杠杆效应,其波动表现出集群现象和持久性,而且序列波动具有显著的非对称性。最后,本文根据我国创业板指数的波动特征,提出了相应的应对措施和建议。     

基于GARCH模型的核证减排期货价格波动性研究

近年来全球碳排放权交易市场急速发展,相应的金融衍生产品也相当活跃。本文运用GARCH模型对在芝加哥气候期货交易所上市交易的核证减排期货价格波动性特征进行了实证研究。研究结果表明:核证减排期货同样具有金融资产价格波动性的特征,即收益率分布呈现出波动集聚、尖峰厚尾的分布特征。实证检验核证减排期货收益率序列存在高阶ARCH效应,GARCH(2,1)模型可以对它的这些特征进行很好得拟合和解释另外,通过GARCH(2,1)-M模型发现,核证减排期货市场收益率与波动(风险)密切相关,通常情况下,风险大的收益率也高。     

深证综指收益率波动集群性的实证分析

本文以深圳股市为研究对象,选取深证综合指数2000.1.4—2008.6.17共2036个交易日的数据,对收益率的波动情况进行统计分析,结果表明收益率分布表现出非正态性并存在波动集群性的特征,随后利用自回归条件异方差(ARCH)类模型,对收益率序列的波动进行了拟合,结果表明,广义自回归条件异方差(GARCH)模型对收益率波动的集群性具有较好的拟合效果。     

基于GARCH模型的核证减排期货价格波动性研究

近年来全球碳排放权交易市场急速发展,相应的金融衍生产品也相当活跃。本文运用GARCH模型对在芝加哥气候期货交易所上市交易的核证减排期货价格波动性特征进行了实证研究。研究结果表明:核证减排期货同样具有金融资产价格波动性的特征,即收益率分布呈现出波动集聚、尖峰厚尾的分布特征。实证检验核证减排期货收益率序列存在高阶ARCH效应,GARCH(2,1)模型可以对它的这些特征进行很好得拟合和解释另外,通过GARCH(2,1)-M模型发现,核证减排期货市场收益率与波动(风险)密切相关,通常情况下,风险大的收益率也高。