基于GARCH模型的认购权证与认沽权证波动率比较研究

波动性是经济和金融研究的热点问题。本文分别采用无条件波动度量方法和条件波动模型对我国权证市场上具有代表性的六支权证的波动性进行估计,得出以下几个结果:1、六支权证基本上都存在不同程度的波动聚类现象。2、认沽权证的市场有效性弱于认购权证。3、认购权证的波动持续性大于认沽权证,说明认沽权证投机性更强,风险更大。4、认购权证的风险收益补偿大概是认沽权证的6倍。最后,结合本文研究,将给广大投资者一些投资建议。     

中国债券市场的可预测性和分割性研究

本文研究了中国债券市场综合收益、长短期债券收益差异、银行间市场和交易所市场收益差异的样本内和样本外可预测性。本文选取宏观、中观（市场）、微观3个层面27个变量以及利用主成分分析法生成6个主成分变量作为预测变量,发现中国债券市场综合收益率在剥离了特殊品种债券之后具有一定的样本内和样本外可预测性。基于主成分提取的预测变量的预测能力更强,部分宏观经济指标和市场层面指标都可以预测债市风险溢价。基于27个指标提取的第一主成分对期限溢价、场所溢价在样本内均有较强的预测能力,而样本外可预测性较差。本文结论表明,我国债券市场容易受到宏观经济影响,银行间市场和交易所市场在市场功能上并没有很大的差异,两个市场的分割随着债券市场的波动而加剧。     

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.     

我国股市波动预测的非线生研究——来自GARCH族模型的对比发现

选取上证综合指数数据(SSEC),分别运用四种GARCH模型对股市波动性的拟合优度及预测精度作比较研究.实证结果表明,EGARCH(1,1)模型是描述市场波动性的一个很好的工具,能够对投资者在市场风险度量与预测以及投资决策时有所帮助,而GARCH(1,1)模型不是预测股市波动的有效工具.     

我国上市公司股价波动率与公司基本面风险关系研究

本文分析了公司经营风险、财务风险与股权价值波动性的关系,基于结构模型推导了三者之间的数量关系.但股票价格变动和股权内在价值变动未必一致,因此股价波动率反映公司基本面风险的程度是需要检验的.本文以制造业A股上市公司为样本进行了实证,研究发现,我国上市公司股价的波动性与公司基本面风险的相关性受股票市场环境的影响:在股价急剧上涨的牛市中相关性低,在股价缓慢下跌的熊市中相关性较高.从交易制度和交易者行为对实证结果进行了分析和阐释.     

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。     

股市杠杆效应与溢出效应实证分析-GARCH模型之应用

通过使用广义自回归备件异方差GARCH模型对我国股市收益波动性的非对称性及波动性之间的互动性进行分析发现;在我国股票市场上，两效应在扩充样本区间内与国内文献构成一定的差异，与国外文献趋近一致。从此意义上说，我国股市正逐渐趋于理性，走向成熟。     

运用ARCH类模型研究上证基金市场的波动性

2006年基金业表现辉煌,但基金市场的收益率也呈现出一定的波动性.选取上证基金指数为研究对象,运用ARCH模型族对指数收益率的波动性进行实证分析,并对波动性进行了预测,结果表明,GARCH(1,1)模型对上证基金指数的波动具有很好的拟和效果;指数收益率表现出非正态性和波动的集聚性的特征;在未来一段时期内,基金收益率的波动性会减小.     

机构投资者持股与股票收益波动性——基于机构重仓股的分阶段实证研究

以2003年第4季度至2011年第2季度机构投资者持股比例超过5％的上市公司为样本,根据证券投资基金总资产净值变动的状况把机构投资者发展历程分为平缓发展期、高速发展期和调整发展期,运用面板数据模型研究机构投资者持股对上市公司股票收益波动性的影响.研究发现,在平缓发展期,机构投资者持股比例与股票收益波动性无关,持股比例变动降低了股票收益波动性;在高速发展期和调整发展期,不管是机构投资者持股比例还是持股比例变动,均与上市公司股票收益波动性正相关.     

异质交易者并存股票市场波动分析

笔者通过建立和推导异质交易者并存的市场收益模型,用以解释证券收益分布特征以及证券市场过度波动性与非理性交易行为之间的关系.通过对模型的仿真,证明具有多期滞后项的市场收益模型能够更好地揭示现实收益率的形成过程.同时,在该模型的基础上探讨了理性预期均衡的波动性边界和异质交易者并存的市场均衡的波动性边界,进一步阐明了股票市场过度波动性与非理性交易者的交易行为之间的关系.     

中国股市“节日效应”的实证研究

本文选取1997年1月2日到2007年12月31日的上证综合指数作为样本,使用ARMA-GARcH模型对我国股票市场节日效应的存在性和持续性进行了实证分析,结果发现:在节日前后一天,春节具有显著的正节前收益效应和节后收益效应,五一节存在显著的节前收益效应;在节日前后两天仅存在显著的春节节前收益效应;股票波动率方面,两个模型的节前波动率均显著低于其他交易日,而节后波动率均显著高于其他交易日,风险溢价理论并不能很好地解释春节节前效应.     

融资融券对我国股市波动率影响机理研究——基于VAR模型的检验

本文采用VAR模型实证研究了融资融券与我国股票市场波动性的关系,实证结果表明融资融券交易行为与股票市场的波动率呈双向因果关系。相比融券交易,融资交易对股票市场的影响更大,并且能够在一定程度上抑制股票市场的异常波动。总体来看,融资融券交易虽然对股票市场的波动有显著的影响,但影响幅度较小,股票市场的波动更多地受其自身因素及外部冲击的影响。     

基金"重仓股"特征及可预测性研究

基于对1999-2004年我国封闭式基金重仓持有股票的收益结构特征、财务和非财务特征以及重仓股的可预测性研究,结果表明:重仓股在季度末基金持股信息披露前后的累积超常收益(CAR)分化显著,在信息披露之前[-75,-15]内有显著正的CAR,而在信息披露之后[15,75]内有显著负的CAR;重仓股具有明显的可识别特征,基金表现出一定的择股能力;重仓股具有较强的可预测性,Logit模型的预测结果总正确率达到92.9%,通过预测的股票组合可以获得显著正的CAR。     

基于ANN-EGARCH模型的沪深300指数波动趋势预测

风险控制是股指期货操作的首要目标,对指数波动的准确预测直接关系到金融资产的风险控制及衍生产品的合理定价。在对指数波动趋势预测中,EGARCH模型具有精确度高的特点,但是通常的EGARCH模型没有考虑到均值方程中的非线性成分,人工神经网络能逼近任意非线性函数并被引入到均值方程。文章运用混合的ANN-EGARCH模型对沪深300指数进行实证分析,结果证明该模型可以更好的预测指数的短期波动趋势,对于机构投资者提高管理效率,防范投资风险具有现实的指导意义。     

基于ARIMA模型对中国波指的分析及预测

2015年6月26日中国金融市场在上海证券交易所正式公布中国首个波动率指数——iVX指数.它可以作为我国经济发展和金融活动的阴晴雨.在一定程度上为投资者的决策方向提供一些参考信息.本文选择时间序列分析中的ARIMA模型对2015年6月3日-2017年7月20日中国波指进行建模分析拟合,对iVX指数进行短期的预测,进而了解中国波指的未来走势.     

双资产最优投资组合

均值方差模型是在金融中最常用的模型,通过均值方差模型,能够合理地将资金进行投资达到在一定风险下获取最大的收益.本文对双资产均值方差模型进行深入探讨,并且谈论最优权重存在的条件和意义.     

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。     

基于高频数据的波动率建模及应用研究评述

囿于数据可得性,传统波动率模型使用的数据频率最高频率一般为日。随着技术进步,更高频率数据越来越引起研究者们的关注。应用高频数据可以在以下诸方面提升人们对于波动率的认识:(1)更好地了解波动率的动态特征;(2)有助于建立新的波动率模型,更准确地预测波动率;(3)作为一个更精确的波动率度量指标用于评价不同模型的预测结果,并为更复杂的模型提供估计工具;(4)能够识别波动率的不同组成部分,为金融理论和实践提供更多的对象和工具。本文就近年来基于高频数据的波动率建模及应用的研究进行评述和总结。     

融资融券业务对股票价格波动性影响--基于沪深300指数

本文基于沪深300指数每日价格收盘价格,将否开展融资融券业务作为虚拟变量加入到GARCH(1,1)模型和TARCH(1,1)模型,研究融资融券对股票价格波动性的影响。研究结果表明：融资融券在一定程度上能够降低股市的波动性,并且对波动性的影响就有杠杆作用。     

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。