股指期权对股票市场、股指期货市场波动性影响

文章以沪深300指数和股指期货为研究对象,运用组合GARCH模型、TARCH模型分别对沪深300股指期权仿真交易前后沪深300指数和股指期货的波动率水乎变动及非对称性影响效应进行研究.实证结果表明,股指期权交易对股票市场、股指期货市场的波动率水平、非对称性均有显著性影响.另外,开展股指期权仿真交易后,沪深300指数、股指期货的波动率聚类性有明显加强.     

股指期货对A股波动性的影响

鉴于GARCH模型适合研究金融时间序列的方差随时间变化的情况,笔者采用该模型研究股指期货的推出能否减少股票市场的波动性。本文选取股指期货推出前后一年的沪深300指数的日收盘价作为原始数据,通过建立GARCH模型就股指期货对股票市场波动性的影响进行了实证研究,结果显示,股指期货的引入在一定程度上降低了我国股票现货市场的波动性,但不显著。     

股指期货对股票现货市场波动性影响的实证研究

本文选取1984年1月13日至2008年9月10日香港恒生股指期货的日收盘价作为原始数据,建立了GARCH模型与EGARCH模型就股指期货对股票现货市场波动性的影响进行实证研究,得出香港恒生股指期货的引入在一定程度上降低了香港股票现货市场的波动性等结论。     

我国期货市场正反馈交易的实证分析

早期的研究表明,股指期货对于股票市场的正反馈作用主要有四个渠道：第一,信息效率提升减少正反馈交易者的跟风行为;第二,促进正反馈交易者从股票市场转移至期货市场;第三,套利行为限制了正反馈交易的价格空间;第四,正反馈交易的影响随着股市波动的降低而减小。正是基于以上这些观点,本文运用GARCH模型,基于正反馈交易模型对沪深300指数日收益率进行研究分析,研究结果表明：我国证券市场存在着显著的正反馈交易现象。     

沪深300股指期货与嘉实300ETF套期保值效果研究

本文首先对股指期货的套期保值功能进行了量化分析,股指期货选择沪深300股指期货,现货数据选择了与其关联比较紧密的嘉实300ETF。为了使研究结果更加全面,分别选取了长期、中长期和短期三组数据,研究发现短期套期保值操作的效果最好。通过选择OLS、VAR、GARCH三个不同的计量模型分析发现,对于短期操作投资者应选择OLS模型确定套期保值率,而对于长期和中长期套期保值操作应选择动态的GARCH模型。     

我国期货市场正反馈交易的实证分析

早期的研究表明,股指期货对于股票市场的正反馈作用主要有四个渠道：第一,信息效率提升减少正反馈交易者的跟风行为;第二,促进正反馈交易者从股票市场转移至期货市场;第三,套利行为限制了正反馈交易的价格空间;第四,正反馈交易的影响随着股市波动的降低而减小。正是基于以上这些观点,本文运用GARCH模型,基于正反馈交易模型对沪深300指数日收益率进行研究分析,研究结果表明：我国证券市场存在着显著的正反馈交易现象。     

基于波动效应与价格发现的期指仿真交易研究

采用修正的GARCH模型和向量误差修正模型（VEC）将股指期货推出后现货市场波动性的变化和股指期货与现货市场的价格发现功能结合起来进行对比研究发现,期指仿真交易的推出对于现货市场效率的改进确实存在正面的影响。其引入在短期内加大了现货市场的波动,但这一波动正是市场信息流动加速的反映,因而提高了市场信息的传递效率。研究同时也表明,期货价格领先于现货价格,存在由期货市场到现货市场长期的单向因果关系,说明期货价格具有引导现货价格向均衡方向调整的功能,从而在经验上支持了股指期货市场的开放政策。     

人民币汇率预测——基于GARCH模型的实证研究

自汇率制度改革以来,人民币汇率的走势一直受世人关注.运用合适的方法对汇率进行预测研究,具有重要意义.本文首先介绍了广义条件异方差自回归(GARCH)模型,随后对人民币/美元的高频数据进行预检验,发现其存在自相关性和异方差性,之后建立汇率GARCH模型,并进行汇率预测.     

人民币汇率预测——基于GARCH模型的实证研究

自汇率制度改革以来,人民币汇率的走势一直受世人关注。运用合适的方法对汇率进行预测研究,具有重要意义。本文首先介绍了广义条件异方差自回归(GARCH)模型,随后对人民币/美元的高频数据进行预检验,发现其存在自相关性和异方差性,之后建立汇率GARCH模型,并进行汇率预测。     

沪深300股指期货跨期套利策略设计——基于高频量化交易模式下的实证研究

本文基于高频量化交易模式,分析中国沪深300股指期货真实的1分钟高频交易数据,并利用AR-EGARCH模型构筑跨期套利交易模型、设计交易策略,最后验证模型与策略的有效性并得出结论.结果表明:本文建立的跨期套利模型能够较好的反映股指期货合约对数价差波动的时变性特征,交易成功率较高,为实际交易操作提供了一个合理的参考.     

GARGH模型在上海股票市场波动性中的应用

研究股市波动性,有利于投资者的决策,同时有利于有关部门制定相关政策,来规范证券市场。本文以1997年1月2日至2010年8月5日的上证指数每日收盘价数据为样本,运用GARCH模型对其进行实证分析。第一部分简单介绍以往的关于股市波动性的研究,第二部分介绍了GARCH模型,第三部分运用GARCH模型进行实证分析,第四部分是本文的结论。     

股指期货的推出对现货市场影响的实证研究——基于新华富时A50的分析

股指期货的推出对现货市场波动性的影响一直备受学术界的关注,本文通过GARCH模型,分析了新加坡证券交易所推出的新华富时A50股指期货对沪深300指数的影响,发现股指期货的推出轻微地增大了现货市场的波动性,同时信息对现货市场的冲击更强;通过TARCH/EGARCH模型发现,股指期货的推出增大了现货市场的非对称效应。     

GARGH模型在上海股票市场波动性中的应用

研究股市波动性,有利于投资者的决策,同时有利于有关部门制定相关政策,来规范证券市场.本文以1997年1月2日至2010年8月5日的上证指数每日收盘价数据为样本,运用GARCH模型对其进行实证分析.第一部分简单介绍以往的关于股市波动性的研究,第二部分介绍了GARCH模型,第三部分运用GARCH模型进行实证分析,第四部分是本文的结论.     

基于GARCH模型的核证减排交易期货价格波动性研究

采用GARCH簇模型对欧洲气候交易所核证减排交易（CER）期货价格数据进行特征分析,发现虽然仅仅经过了三年多的发展CER期货价格收益率的波动与其他较为成熟的表现出了相似的特征,并从法规、市场构成、制度等方面对中国碳排放交易中心的建设提出建议。     

股指期货对现货市场的信息传递效应分析

本文研究了股票指数合约的交易对现货市场的影响以及股指期货是否有助于现货市场在信息传递速度与效率方面的提升.利用了GARCH模型,修正GARCH模型,TGARCH模型及极端值模型,通过对香港恒生H股指期货合约引入前后样本的实证分析发现,在期货合约未上市前,波动性干扰反应在时间上的持续性效果较持久.反之,在股价指数期货合约推出后,可以观察到波动性干扰因子的影响会更快速的反应到经济体系中,显示此时的波动过程更趋稳定.由此推论出期货交易的进行加速了信息传递的效率.亦即开放期货合约的交易,对于其标的现货市场的信息传递以及市场波动性,皆具有正面的贡献.     

上证180指数的GARCH族模型仿真研究——对上证300指数的间接实证建模分析

本文旨在运用GARCH族模型对即将作为股指期货标的物——上证300指数进行间接实证建模研究。本文使用上证180指数研究上证300指数具有可行性。分析结果表明:上海股市股价波动确实存在显著的GARCH效应和冲击持久效应,并存在较弱的杠杆效应;收益率条件方差序列是平稳的,模型具有可预测性,GARCH-M(1,1)模型可以很好地拟合与预测上证180指数。该仿真模型可以较好地实现点对点的长期高精度预测,克服了传统预测模型只能进行短期预测的缺陷。这不仅对于投资者规避风险,开拓利润空间,而且对于我国资本市场的稳健发展,都具有重要的理论与实践指导意义。     

基于沪深300股指期货的统计套利模型实证分析

选取沪深300股指期货真实交易的数据,并选择沪深300指数中权重排名前十五的一揽子股票组合作为现货组合。采用成对交易的方法,主要运用协整技术对股指期货的统计套利进行实证研究,同时利用GARCH模型对以前的研究方法进行改进,论证利用股指期货进行统计套利的可行性。     

基于ARIMA与GARCH模型的国际油价预测比较分析

在分析影响油价波动因素的基础上,利用1986年1月至2010年12月的WTI国际原油价格月度数据,分别建立ARIMA和GARCH模型对油价进行预测。并通过对2011年1月至2012年4月WTI原油价格进行外推预测,检验模型的预测效果。比较分析发现,在短期预测中,ARIMA和GARCH模型对油价的预测均比较准确,但当油价由于受到重大事件的影响而有较大波动时,模型的预测精度下降;在长期预测中,GARCH模型的预测效果优于ARIMA模型;整体来看,GARCH模型预测的精度高于ARIMA模型。因此,在国际油价预测中,用GARCH模型是比较合适的。     

美元指数收益率波动的比较分析——基于单因素GARCH族模型

美元在世界货币体系中占据首要地位,选取适当的方法对美元汇率波动性进行解释和预测,具有重要意义。首先介绍了四种广义自回归条件异方差(GARCH)模型,然后运用2007年6月1日到2014年5月1日的美元指数收盘价数据,基于GARCH族模型对美元指数收益率进行分析,将对称GARCH与非对称GARCH模型的预测效果进行对比,发现对称GARCH模型中历史波动情况对当前波动的影响较非对称GARCH模型更显著。     

基于GARCH模型的中国股市研究

文章主要研究了2005年沪深证券交易所联合发布沪深300指数以来,中国股市的波动性。通过分析沪深300指数2005年4月11日至2011年5月18日1484个日交易数据,利用SAS9.1软件建立了GARCH统计模型,研究了中国股市的收益率波动性。