基于R/S分析的上海股市有效性实证研究

以上海股票市场为研究对象,以1995年10月24日至2009年3月16日这一时间段的上证综合指数日收盘价对数收益率序列为研究样本,利用R/S分析方法计算出上证指数的Hurst指数,并对上海股市分形特征加以描述。实证结果表明,上证综合指数日收益率序列的Hurst指数为0.619607,明显偏离0.5,说明上海股票市场具有明显的分形特征,投资者可以通过分析股价的历史数据来获得超额利润,因而市场是无效的。最后,分析了上海股市无效的原因,并提出了政策和建议。     

股指期货对我国股票市场指数结构性变化以及波动性影响的实证研究

文章首先研究股指期货推出是否引起了我国股票市场指数结构性变化。利用Chow检验的实证方法,通过为沪深300指数、上证综合指数、深证综合指数和恒生指数构建自回归模型AR(5)和AR(10),实证检验股指期货推出前后这些指数模型的系数变化。波动性问题一直是股票市场的重要研究问题。文章将利用时间序列建模的方法,对股指期货推出前后沪深300指数、上证综合指数、深证综合指数和恒生指数的波动率变化进行实证分析,进而检验股指期货推出是否能够降低市场的波动水平。     

GJR模型及Monte Carlo模拟法在测定上证综指的VaR中的应用

上证指数收益率的经验分布具有尖峰厚尾特征,本文以广义t-分布假设下的GJR模型为基础,测量了上证指数收益率波动性的杠杆效应,并根据GJR模型应用Monte Carlo模拟方法,测定上证指数日收益率和持有期收益率的风险价值(VaR).结果表明用GJR模型比均值-方差模型和历史模拟方法计算的5%显著性水平VaR值更接近实际收益率.     

上海股市的VaR风险研究

针对上证综合指数收益率分布的尖峰厚尾特征,文章分别用GARCH-正态模型、GARCH-t模型和GARCH-GED模型进行拟合,证明了上海股市具有正的风险溢价,并存在杠杆效应。然后分别用这三种模型估计出的结果计算上海股市的日度VaR值,结果发现GARCH-GED模型比GARCH-正态模型能更好地度量上海股市的风险。     

我国上证综指的波动性研究

本文以上证综合指数为研究对象,通过对2007年至2015年中国上海股票交易市场的波动情况进行实证分析,得出上证综合指数股指收益率具有显著的尖峰厚尾、微弱但持久记忆、波动集群等特点,且具有高阶ARCH效应,为进一步运用GARCH模型对上证指数进行建模奠定研究基础。     

GARCH模型在计算上海股市风险价值中的应用研究

本文主要讨论VaR模型中有关波动率的估计方法.通过研究上证综合指数收益波动特征,发现其收益率服从高阶ARCH过程.然后分别采用GARCH(5,4)模型和RiskMetrics标准法预测上证综合指数收益的VaR值.返回式检验表明,GARCH模型比RiskMetrics标准法能更准确地反映我国上海股市的风险.     

现货组合跟踪指数过程的行业筛选应用研究

主要研究股指期货期现套利中现货组合对目标指数的非完全复制方法。在现货组合的构建过程中创新性提出了与分层抽样法不同的行业筛选方法,目的在于使现货组合获得跟踪指数为正的误差。研究发现,采用权重筛选的现货组合的单日指数跟踪误差较小,指数型基金的单日跟踪误差最大;指数型基金累积跟踪误差效果相对较好,而权重筛选的现货组合波动幅度较大,增加了股指期货期现套利的风险;实证证明,合理进行行业筛选的现货组合可以实现累积收益率差为正,最终可以使套利者获得超额收益。     

基于GARCH模型的证券投资基金VaR计算与实证研究

基于统计技术的度量金融市场风险值(Value at Risk,VaR)已成为测量市场风险的新标准和新方法。鉴此,如何高效、准确地进行VaR的计算将是问题所在。基于GARCH模型,讨论了对数收益率时间序列在正态、学生t和广义误差(GED)三种不同分布下的VaR计算方法,对样本基金的市场风险进行估计,并通过返回检验来检验模型的准确性。研究结果表明,基于GED分布的GARCH模型计算的VaR值最能真实地反映基金风险。     

基于仿真交易的股指期货定价效果研究

本文通过研究我国仿真股指期货和沪深300指数之间的关系,发现仿真股指期货价格与现货价格在一定滞后阶数上构成单向的Granger因果关系:期货价格在统计意义上是现货价格的Granger原因,反之并不成立.另一方面,尽管现货与期货价格之间的基差不稳定,但通过计算现货与期货收益率基差发现其存在稳定的关系,而且收益率基差的异常值有助于预测未来沪深300指数和股指期货的相对趋势.     

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。     

上证指数收益率波动研究

各国的资本市场以及大量的统计数据证明,股票价格的收益率波动并不是标准的正态分布,而是具有"尖峰厚尾"的统计特征。收益率的方差出现"时聚性",即具有异方差的特征。且股价收益率具有不对称性,即负面消息的冲击要显著大于正面利好消息的影响。基于股票收益波动率的此类特点,文章首先对上证综合指数进行描述统计分析。针对通过差分得到平稳的收益率时间序列,运用ARCH模型进行实证分析,并选择GARCH类模型中拟合效果最好的进行蒙特卡洛模拟,运用计算机仿真手段得到更加稳健的参数与分析结果。     

中国股市与国际股市动态相关实证研究

文章选取2001年~2009年期间中国股市市场和国际股票市场7个主要股指的每日收盘数据,采用单位根检验与协整检验分别对国际主要股指与我国上证综合指数之间是否存在协整关系进行实证分析,得出结论:各国股票市场收益率之间的存在相关性;英美股市对亚洲各股市产生了重要的影响;中国香港、日本、新加坡在亚洲股市中占主导地位。     

我国股票指数期货和约的设计

一、和约标的股票指数反映了一个假想的股票组合的价值变化。每种股票在组合中的权重等于组合投资中该股票的比例。对股指期货和约中标的指数选择的一般标准是，一是股指期货套期保值的效率。二是指数应有助于在期现市场之间套利，以保证期价能正确反映实际情况。三是必须合理覆盖占绝大部分市值的公司股票，以避免价值被操纵。四是必须可以快速的被计算。目前中国内地仅有上海、深圳两个证券交易所分别以各自的上市股票编制股票价格指数，如上证综合指数、上证３０指数、深圳综合指数、深圳成分指数等等，两市共同的综合指数主要有STAQ指…     

基于树皮特征的计算机辅助植物分类与识别

文章提出一种基于小波变换系数的广义高斯密度分布形状分类算法,利用小波变换系数的统计特性,形成描述彩色图像形状特征的特征矢量,利用支撑向量机分类器进行树皮纹理图像的分类。实验证明,算法提出的描述方式能够有效体现植物树皮纹理图像的形状特征,实验结果验证了模型的有效性。     

宏观因素对股价影响的实证分析

宏观经济与股票市场的关系一直是研究的热点问题。通过运用逐步回归法,建立多元函数模型与双对数模型,对中国的股价指数、货币供应量、价格指数和汇率之间的关系做出了实证分析。得到结果表明,2008年1月至2013年9月,所研究的宏观经济指标与上证综合指数都是正相关。同时,居民消费价格指数和人民币兑美元汇率对上证综合指数的影响都比较显著,而广义货币供应量、狭义货币供应量和工业生产者出厂价格指数对上证综合指数的影响不显著。     

不同分布下中国股市的VaR度量——基于ARFIMA-FIGACH模型

基于正态分布、学生-t分布、GED分布和Skewed-t分布四种不同分布,采用ARFIMA-FIGARCH模型对深圳股市收益率的风险值进行了动态建模。通过模型实证参数估计,发现深圳股市收益率序列存在双长记忆性特征;通过模型预测的VaR值的DQ和LR测试,发现在Skewed-t分布下,ARFIMA-FIGARCH模型能更有效地捕捉深圳股市收益率序列的特性,能够较好地反映金融收益率的实际风险。     

基于GARCH模型族的上海股市波动性分析

以上证综合指数为研究对象,采用GARCH模型族对2000—2006年中国上海股票市场的波动情况进行了实证分析.研究表明,上海股市具有明显的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.     

分形及其在证券市场上的应用

比较了有效市场假设与分形市场假设,也即比较了证券市场的线性与非线性的观点,同时还对沪深股指通过比较周收益率与日收益率的分布发现指数的分形特征。     

沪深300指数期货跨期价差混沌截断分布模型

本文通过对股指期货跨期价差收益率分布特征进行分析,发现了跨期价差市场的系统性混沌特征,并给出了系统性混沌的定义。进一步建立了基于无风险套利和市场过度反应的截断分布模型,同时应用统计市场模拟的手段对真实市场进行模拟,并与真实数据进行了实证检验,取得了较好效果。     

基于稳定分布条件的GARCH模型研究

本文应用GARCH模型对1995～2008年的沪深A股指数收益率序列进行分析,对正态分布、学生t分布、广义误差分布以及稳定分布下的GARCH模型进行对比研究,发现基于极大似然准则和AIC信息准则下,新信息服从稳定分布的GARCH模型优于其他模型。