我国股票市场的弱式有效性研究

文章在采用游程检验法、符号检验法、序列相关检验法、单位根检验法和GARCH检验法等5种不同检验方法对中证证流通指数日收盘价或日收益率进行检验后得出我国的股票市场已基本达到弱式有效的结论。     

兼具截面相依性和重尾性面板单位根检验方法研究及应用

Block Bootstrap方法因其适用范围广和操作简单等众多优点成为面板单位根检验的理想工具之一。然而,由于要求误差项服从独立同分布的假设条件,该方法仍具有一定的局限性。为此,本文发展Wild Bootstrap方法来解决误差项可能具有截面相依性和重尾性等更一般情形下的面板单位根检验问题。 Monte Carlo模拟结果表明,当重尾性存在时,Wild Bootstrap检验相对Block Bootstrap检验有更小的水平扭曲和更高的功效。最后对中国股票市场的有效性问题进行了实证检验,并得出其为弱式有效性的结论。     

单位根的DF、ADF检验与PP检验比较研究

在检验时间趋势之前，先确定在时间序列中是否存在单位根（unitroot），只有在单位根假设被拒绝后，才能用带趋势的稳定过程。单位根检验之所以引起广泛兴趣，是因为许多经济时间序列被变换为对数形式后都含有单位根。     

中国股票市场弱式有效性的检验

中国股票市场是否达到弱式有效一直备受各方关注和争议,鉴于此,文章提出中国股票市场已基本达到弱式有效,并用两种检验方法对此观点进行了论证。文章介绍了两种检验方法,即ADF检验和游程检验,并运用这两种检验方法对中国股票市场进行了实证检验,最后进行了分析并得出了结论。     

对中国股市有效性及波动性的实证检验

利用最近几年的数据和EVIEWS软件分析了中国证券市场的有效性及波动性,使用经典线性回归方程做了时间序列回归和横截面回归。并且依次放松假设,采用WHITE检验和Glejser检验分析了股票收益率的异方差问题;采用DW检验及Breusch-Godfrey检验分析了股票收益率的自相关问题等;还采用DF检验了时间序列的平稳性。接着对股市的弱式有效假说予以检验,最后使用ARCH、GARCH模型对我国股市做波动性检验。     

沪深300指数影响因素的实证分析

沪深300指数可以较好的代表中国股票市场的价格走势,它选取了在上海和深证两家证券交易所上市的交易量达,流通性好的300只蓝筹股作为样本,以较为科学的统计方法编制而成的指数。通过以GDP累计增长率,通货膨胀率和实际利率作为自变量,以沪深300指数收盘价为因变量,应用各自的季度数据进而建立多元回归模型,可以分析自变量和因变量之间的相关关系以检验假设是否成立。     

单整和协整的检验与再检验及其应用

一、单整的检验与再检验 协整检验的第一步是对所涉及到的变量进行单整阶检验。因此，我们首先讨论单整检验。由于大多数经济变量轨迹具有随时间递增的特征，因此，通常假设数据生成过程（ＤＧＦ）为单整阶即非稳定性可能源于时间趋势或漂移。的显著性，因此，我们首先基于（１）式初步检验时间趋势或漂移。的显著性，在α、β均显著时，变换（１）式为基于（２）式的检验忽视了ｕｔ的自相关性，通常采用添加ｙｔ的滞后项以消除自相关即故原假设Ｈｏ与备选假设ＨＡ为。接受儿时，数据ｙｔ为含有显著时间趋势的单位根过程。基于（３）式的检…     

单位根"伪检验"解析--以GDP时间序列为例

本文基于单位根检验的方法、步骤，结合我国GDP时间序列数据，分析单位根“伪检验”（spurious test）的五种类型，提出了相应改进意见。     

我国股票市场收益率非对称均值回归特征的计量检验--基于ANST-GARCH模型的实证分析

有效市场理论认为股票价格总是可以充分体现可获得信息的影响，股票价格等于其“内在价值”，在一个风险中性的理性投资者构成的竞争市场中，股票的基本价值和价格服从随机游动规律，收益率是不可预测的。本文采用ANST-GARCH模型对我国股票市场收益率序列进行计量检验，发现即使经过风险调整，股票收益率序列仍具有非对称均值回归(mean-reversion)特征，负收益率的均值回归速度和幅度都明显大于正收益率的均值回归速度和幅度，时变理性预期(Time-Varying Rational Expectations)假设不成立。市场投资主体的非理性行为所导致的股票价格的系统偏差是我国股票市场拒绝弱式有效假设的主要原因。     

具有GARCH(1,1)-Normal-errors的单位根过程DF检验的可靠性研究

本文指出了Kim和Schmidt（1993）等在研究GARCH-errors对DF单位根检验有限样本性质影响时存在的方法上的缺陷。通过理论分析和Monte Carlo随机模拟，发现对于具有GARCH（1，1）-Normal-errors的单位根过程采用DF统计量进行检验应遵循以下规律：（1）对于任意给定的初始条件方差h0和条件方差方程的常数项ω，当去掉初始生成的数据足够多时，可以得到相当平稳的误差项序列，并且h0和ω对DF统计量k和r分布的影响可以忽略不计；（2）无论采用DF检验的临界值还是采用统计量的实际分位数，k检验均比τ检验具有较高的可靠性；（3）对于给定的干扰项系数，条件方差方程的系数和越高，k检验和τ检验的可靠性越差。