交易量适合作为股价波动信息的代理变量吗?——来自中国沪深股市的证据

本文利用中国沪深股市日交易数据,采用多元GARCH模型从信息传递的角度进行实证研究,结果表明:股价对交易量具有显著的波动溢出效应,但交易量对股价的波动溢出效应不明显。这种波动的单向溢出说明在应对信息的冲击上股价比交易量能更快地做出反应,其后才通过波动溢出在交易量上得到反映,股价波动对成交量波动具有先导作用。因此,从波动冲击传导和信息传递的角度看,单纯地将交易量视为股价变动信息的代理变量还缺乏稳健的统计证据。     

基于GARCH族模型的中国股市通信板块收益率波动分析

文章运用GARCH族模型分析中国沪深股市通信板块指数日收益率的波动特性,发现信息通信板块收益率是一个平稳过程,其波动具有＂聚集＂和＂非对称效应＂的特点。而GARCH（2,1）模型比GARCH（1,1）模型更好地消除了收益率序列的异方差,其中非对称模型TARCH（2,1）模型的拟合效果最好;GARCH-M模型和非对称的CARCH（1,1）模型都不适用于描述其收益率的波动特征。     

权证市场和基础市场关系研究——基于二元GARCH模型的实证分析

本文首先通过建立ARIMA(p,0,q)模型将交易量变动率分成预期的和非预期的两个变量,然后列入到二元GARCH(1,1)模型的条件均值方程中,来研究股票市场和权证市场之间的信息不对称关系。同时通过使用BEEK模型的设定形式作为GARCH模型的条件方差方程,来研究股票市场和权证市场之间的交易量波动溢出关系。通过实证研究,结果表明我国的股票市场和权证市场之间确实存在显著的信息不对称效应和双向的交易量波动溢出效应,且这种波动溢出现象也具有一定的"不对称性"。     

成交量、持仓量对我国大豆类期货价差波动影响的实证分析

采用GARCH(1,1)模型就成交量、持仓量对大豆类期货价差波动率的影响进行实证分析,结果显示：当期成交量、持仓量对大豆期货价差波动的整体影响是显著的;滞后成交量、持仓量对大豆期货价差波动的整体影响也是显著的;当成交量、持仓量同时进入条件方差方程时,它们对大豆类期货价差波动的影响整体上也是显著的。这一结论揭示了我国大豆期货市场信息传递过程,验证了我国大豆期货市场的信息非有效性,对期货市场投资者以及期货市场监管者具有一定的借鉴意义。     

中国股市收益波动特征分析

在以往文献中发现用传统的GARCH模型估计收益率序列通常表现出波动具有长记忆性特征和较高的方差持续性，这些特征可以由方差的结构性变点造成。本文采用Chow检验对上证综指收益率序列进行了方差结构性变点的检测，证实了这些结构性变点与影响中国股市收益结构的国内外重大的经济和政治事件相符合采用GARCH模型分段建模，发现了国内、国际的重大经济和政治事件对股市的影响作用。分段建模很好地刻画了我国股票市场的发展过程，各阶段的GARCH模型表明股票市场波动逐渐减缓，市场逐步成熟。     

对上证指数波动性的实证分析

股票价格频繁波动是股票市场中最明显的特征之一。ARCH类模型可以成功的预测金融资产收益的方差。通过对我国股价指数的统计描述,表明我国金融资产收益率存在自回归条件异方差,并表现出非正态性。并且应用GARCH、TARCH、EGARCH模型理论,进一步分析了日收益率波动的条件异方差性、非对称性。     

上海股市收益率GARCH模型族的实证研究

利用GARCH模型族,实证分析了上海股市收益率的波动特征,指出上海股市收益率不仅具有条件异方差性,而且具有“杠杆效应”。     

基于非线性相关的最小方差套期保值比率研究

在最小方差套期保值模型的基础上,提出了最小方差套期保值的期货与现货波动非线性对冲原理,利用非线性相关系数代替传统的线性相关系数,提高了套期保值比率的准确性。提出了套期保值的收益率波动预测原理,利用GARCH(1,1)预测期货收益率的方差,利用EWMA模型预测现货收益率的方差,解决了收益率在历史期和套期保值期间因收益率波动发生结构性变化所导致的套期保值效果失真的问题。实证研究结果表明,本研究的套期保值比率的有效性高于现有模型,应用本研究模型进行套期保值,可以有效规避现货价格风险。     

基于交易量和持仓量的期货日内价格波动研究

一、研究背景关于股票价格波动与交易量之间的关系,国内外学者做过很多研究。一个共同发现:波动率呈现出序列相关性,也就是波动率的持续性。用来刻画这种现象的两类最为著名的模型就是GARCH类(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedas- ticity)和SV类(Stochastic Volatility)模型,然而, 这两类模型并未解释波动率呈现出持续性的原因。关于波动率和成交量的关系早就引起了金融经济学者的关注。Clark(1973)首次提出了混合分布假说     

深证成指周收益率波动及预测实证研究——基于ARCH模型

文章以1996—2012年深证成指(399001)周收盘价为对象,就我国股市波动情况进行实证研究。研究结果表明,我国深成指周收益率序列不存在自相关;对比GARCH(1,1)模型和GARCH-M(1,1)模型,不含常数项的GARCH-M(1,1)模型优于捕捉深成指周收益率的波动性。文章最后对其波动性进行了预测分析。