基于不同分布假设GARCH族模型对上证指数波动性分析的比较研究

股票市场的波动性研究已经成为众多研究者和投资者广泛关注的焦点。以上证股票收益率为研究对象,在三种不同的分布假设下,利用GARCH族模型对上证指数波动性进行了比较研究,分析表明:上证股票收益率具有显著的条件异方差性,且基于GED分布的GARCH(1,1)模型是消除该条件异方差性的最佳模型;上证股票收益率具有正的风险溢价,且基于GED分布的GARCH(1,1)-M模型是反映风险溢价情况的最优模型;上证股票收益率存在着明显的不对称性(杠杆效应),利空消息比利好消息更容易引起大的波动,且基于标准正态分布的EGRCH(1,1)模型是揭示该不对称性的最佳模型。     

涨跌幅限制对股市风险的影响——来自ST股票的实证研究

涨跌幅限制是我国证券市场上重要的交易制度之一,目的在于降低股市风险,提高市场效率,但对其有效性却存在分歧。本文运用Wilcoxon秩和检验和带有涨跌停虚拟变量的GARCH(1,1)模型,对在沪市交易的ST股票在5%涨跌停限制的收益波动进行了实证研究。结果表明,当前ST股票5%的涨跌幅限制不能降低市场的风险,甚至还加剧股市波动,阻碍了股价向均衡价格的回归。     

我国黄金市场波动状况与关联性探讨

本文应用GARCH系列模型,对我国黄金市场的波动状况进行实证研究.结果表明,GARCH(1,1)模型能很好的拟合我国黄金市场波动状况,验证了我国黄金市场具有ARCH效应,收益率不服从正态分布,呈现尖峰的分布特征,具有明显的波动聚集性和波动的非对称性.揭示了黄金市场具有比较大的风险性和不公平性,并提出政策建议,促进中国黄金市场健康、稳定的发展.     

基于Copula-GARCH模型的原油市场和股票市场相关性研究

由于原油市场和股票市场之间的联动性日益增强,因此研究两个市场之间的关联特征,分析原油价格波动对股市的影响,有助于规避风险,保证经济持续平稳地增长.采用Copula-GARCH模型对WTI原油价格的收益率序列和NASDAQ股指的收益率序列进行实证分析.结果表明,GARCH(1,1)-t模型拟合两个序列的条件边缘分布效果最好,时变SJC Copula模型比常相关Copula模型能更好地刻画两个市场之间的相关关系.两个收益率序列之间存在正的相关关系,且相关关系具有时变性,相关结构具有一定的不对称性,上尾相关系数小于下尾相关系数,即两个市场同时出现价格极端下跌的可能性更大.这为中国金融市场风险管理,规避油价波动对股市的冲击提供一定的参考依据.     

金融开放对中国股票市场收益率波动的影响分析

本文研究中国1992年-2012年间金融开放对中国证券市场收益波动的影响。选取上证综指收益率和深圳成指收益率为研究对象,将金融开放作为虚拟变量引入到模型中,运用GARCH(1,1)模型对数据进行分析。结果显示中国的金融开放对股市收益波动有明显的约束作用     

研究美国股市对我国股市的波动溢出效应——基于VAR模型和GARCH(1,1)模型

文章通过借助GARCH(1,1)模型来构建VAR模型,并利用格兰杰因果检验和脉冲响应函数来研究美国道琼斯工业指数波动和纳斯达克指数波动对我国上证指数波动和深证成指波动的影响。研究结论表明,美国股市波动对我国股市波动会造成持久性的影响,但是其影响在逐渐减弱。     

中小企业板市场波动性的实证分析

我国中小板股票市场自2004年启动以来,为中小企业融资起到重要作用。基于中小企业板市场影响因素多、投资风险高、研究不足的现状,文章通过建立GARCH类模型对中小板市场收益率波动性进行实证分析及比较,结果说明GARCH(1,1)模型更适合模拟中小板市场波动性的表现。实证结果表明当前中小板市场处于非理性状态,政府调控无力,众多中小投资者盲目跟风操作,总体投资风险很大。     

基于VaR-GARCH模型的我国股指期货风险管理研究

股指期货风险管理的核心是基于波动率预测的风险度量,波动率可以用价格涨跌率进行描述,而股指期货价格涨跌率时间序列具有波动聚集效应、厚尾效应以及时变方差效应,故可采用对波动性估计精确可信的GARCH模型。在建立VaR—GARCH风险评估模型后,对我国单个股指期货合约IF1006进行实证分析,结果表明VaR—GARCH模型可以很好地预测和控制我国股指期货风险。     

我国商业银行存款保险期权定价的实证研究——基于Merton、RV和Garch模型的比较与分析

文章以发展近四十年的期权定价方法为基础,引入GARCH(1,1)期权定价模型对银行股本收益率的波动率进行了建模分析,并与早期的Merton和RV模型实证分析结果进行比较。研究发现：采取传统求方差算法的费率要低于采取GARCH模型算法的保险费率;同时,Merton方法计算的费率高于RV方法的计算结果。研究结论为我国存款保险的定价提供参考性建议。     

我国商业银行存款保险期权定价的实证研究——基于Merton、Rv和Garch模型的比较与分析

文章以发展近四十年的期权定价方法为基础,引入GARCH(1,1)期权定价模型对银行股本收益率的波动率进行了建模分析,并与早期的Merton和RV模型实证分析结果进行比较。研究发现:采取传统求方差算法的费率要低于采取GARCH模型算法的保险费率;同时,Merten方法计算的费率高于RV方法的计算结果。研究结论为我国存款保险的定价提供参考性建议。     

中国股市收益率与波动率跳跃性特征的实证分析

股票市场收益率通常小幅波动，但是当市场出现重大或者异常信息时，收益率会在短时间内发生大规模的运动．产生跳跃性变化，市场波动率也明显加剧。本文采用Jump—GARCH对沪深两市A股B股的这类跳跃性特征进行实证分析。根据该模型：当收益率小规模变化时，波动率由GARCH（1，1）平稳随机过程产生，但是当收益率发生跳跃性变化，波动率将背离GARCH（1，1）过程．调整到一个较高的水平。实证结果表明，该模型能够有效地估计出沪深两市收益率和波动率的跳跃性变化．比正态分布的GARCH模型更合理地反应了市场收益率和波动率过程。本文同时讨论了A股B股的跳跃性特征。     

恒生股指期货与现货市场波动溢出效应实证分析

本文是针对股指期货市场的波动溢出效应所做的研究。使用香港交易所上市的恒生股指期货和恒生指数作为研究对象，首先利用各种计量检验，探讨了期货市场和现货市场之间的联动关系；其次利用GARCH模型探讨和刻画了期货市场封现货市场的溢出效应，最后得出了相关的结论。     

Investment strategies by foreign automobile firms in China: A comparative study of Volkswagen,Honda, and Hyundai

The paper uses rolling sample tests to investigate time-varying calendar effects in the Chinese stock market, based on the GARCH (1, 1)-GED model. The Friday effect existed with low volatility at the early stage, but it seems to have disappeared since 1997. The positive Tuesday effect began to appear then. There is a small-firm January effect with high volatility. The turn-of-the month effect has also disappeared in the Chinese stock market since 1997.     

基于GARCH模型的上证指数与GDP波动性研究

中国的证券市场与宏观经济关系已进入弱相关阶段,本文通过使用ADF检验、ARCH效应检验、GARCH模型分析以及Granger检验对两者的波动性进行分析和研究。实证结果发现,中国的证券市场与宏观经济都具有非正态分布的特性。其次,证券市场不存在自回归条件异方差效应波动,宏观经济存在自回归条件异方差效应波动,并且GARCH(1,1)最适合描述宏观经济的自回归条件异方差效应波动,上证指数的预测与宏观经济的预测两者之间具有互相印证的关系。     

Examining Volatility Persistence and News Asymmetry in Soybeans Futures Returns

Four alternative generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH), and three asymmetric GARCH models (EGARCH, TGARCH and APARCH) are used to examine the presence of volatility persistence and news asymmetry in soybeans futures data. Presence of fat tails in the data series resulted in applying Student’s-t and generalized error distributions in addition to Gaussian normal distribution. The results reveal that soybean return series exhibit volatility characteristics typical of a financial time series. The findings of this study indicate that the leverage effect was absent for soybeans suggesting that positive news causes more volatility to the commodity than negative news. Results further suggest that the fit of the GARCH models is improved by applying t-distribution errors. The diagnostic tests reveal that GARCH models are correctly specified and among all the competing models, APARCH (1,3) model with t-distribution performed best in capturing the volatility.     

基于期指随机定价模型的A股市场风险度量研究

本文从期权定价模型的理论基础出发,首先介绍我国股指期货市场的发展情况,并引出股指期货理论研究的进展情况,然后从逆向思维的角度,通过运用期货随机定价模型对我国唯一的沪深300指数期货进行实证分析研究,试图推算出股指期货中的隐含波动率,获得该隐含波动率在反映未来市场波动风险方面的特性,为将来构造VIX指标寻找到适合的因子。