中国股市波动特征及其影响因素研究

本文实证分析了中国股市波动规律.首先,文章通过GARCH模型研究发现,中国股市的GARCH效应明显,上证指数的模型中GARCH项为0.935126,深成指数模型中GARCH项为0.93546,两个GARCH均超过了0.9,这表明中国股市波动具有一定的持续性;此后,通过脉冲响应分析发现,股市波动对新增开户数和成交量都有正向反应,但反应效果不明显.而方差分解的结果显示,股市波动自身的冲击是其第一位的方差来源,再次说明了中国股市波动的持续性较为明显.     

GARCH模型的深证成指研究

中国股市在2014-2015年间有较大的波动,为研究股市波动和风险之间的关系,选取深证成指2014年1月4日至2015年12月8日的日收盘数据为研究对象,针对其收益率序列,运用GARCH模型对深证成指进行拟合和检验。分析结果表明,深证成指收益率序列存在着明显的异方差性,被动性和持续性,同时深证成指具有较高的风险溢价情况,即股市波动越大,存在的风险越大,收益率也就越高。     

深证综指399106指数收益率波动分析

文章应用GARCH模型分析深证综指收益率波动的变化特征。结果显示:深证综指收益率存在较强的条件异方差,而GARCH模型能较好的消除条件异方差。     

基于ARCH族模型对沪深股市的比较研究

本文首先提出风险的概念,然后由风险管理引出风险度量的概念,介绍了金融风险度量的发展历史,并利用最新的GARCH模型对沪深两市的股市波动进行分析.     

基于GARCH模型的创业板指数收益率分析

本文选取了从2011年12月2日到2015年6月19日共计859个创业板指数日数据,并利用GARCH模型来检验市场有效性和整个股市的波动特征。通过对几种GARCH模型的比较可知GARCH(1,3)能够较好的对创业板指数进行检验和拟合。     

基于GARCH和E-GARCH模型的投资组合波动预测分析:以上证50指数为例

通过借助GARCH模型和考虑数据不对称性的E-GARCH模型,分析上证50指数投资组合波动的预测性,实证结果发现:上证50指数日收益率波动均存在条件异方差,市场收益率的波动随时间的变化而变化,而且经常在某一时刻中连续出现偏高或偏低的情况;另一方面,从GARCH模型和E-GARCH模型对上证50指数的预测比较可看出,选取的上证50指数样本数据具有一定的不对称性,短期来看,GARCH模型和E-GARCH模型都能够很好的拟合上证50指数的日收益率波动轨迹,预测误差较小。但随着样本期的延伸,相对于GARCH模型,E-GARCH模型预测效果的相对误差更小。     

基于GARCH模型族的上证指数波动性研究

本文利用GARCH模型族对上证指数日收益率的波动性和波动的非对称性做了全面的分析。通过实证发现,上证指数收益率具有尖峰厚尾和聚集现象,并且表现出显著的异方差特征,同时其波动存在非对称性,"利空消息"会比"利好消息"使得股市产生更大的波动,另外,通过比较发现EGARCH(1,1)模型能较好地拟合上证指数收益率的波动性。     

基于四因子定价模型的美国股市收益率研究

本文在Fama-French四因子模型基础上,运用Fama-French-修正GARCH模型对次贷危机影响下复苏的美国股市进行分析研究。研究发现:首先,该模型能更好地拟合美国股市的收益率,而且还能消除ARCH效应;其次,每个模型的均值方程与条件方差方程中结构突变点不同,表明不同类型的股票组合在不同时点需要添加不同的虚拟变量来对其收益率进行解释;第三,每个模型中的条件方差方程中均不存在"杠杆效应",表明2009年后股市中未出现重大的不利消息致使股市下跌,但通过研究发现滞后的股票溢价对条件方差有一定的解释力。     

非参数GARCH模型、参数GARCH模型估计波动性对比综述

本文综述了非参数GARCH模型及GARCH模型的发展及其在股市和其他领域的应用,以及其在研究基金收益波动的可行性分析。     

大连期货市场大豆量价分析

本文运用GARCH模型和多元的GARCH模型对大连期货市场大豆的量价关系进行了分析,发现收益的绝对值较收益率本身与交易量有更大的相关性,收益率的绝对值对交易量的条件方差具有显著的影响,且它们的波动都有很强的持续性。运用多元的GARCH模型发现交易量的条件方差与收益率的条件方差有显著的相关性,但是条件方差的滞后项却对对方的条件方差的解释作用较小。     

基于状态转移波动模型的金融市场动态风险测度研究

测度金融市场动态风险VaR的一个关键在于如何准确刻画金融市场收益波动率。引入马尔可夫状态转移的ARCH（Regime switching ARCH,SWARCH）模型。构建出基于状态转移波动模型的金融市场动态风险测度模型,然后运用其对中国大陆上证综指和伦敦金融时报100指数的市场风险进行测度,并运用Back-testing中的似然比率检验方法（Likelihood Ratio Test,LRT）对金融市场风险测度的准确性进行检验。实证结果表明,基于SWARCH的风险测度模型,不仅能够准确测度不同类型金融市场的动态风险,而且在测度金融市场大风险方面展现出同样具有优越的测度能力。     

基于极值理论的沪综指尾部风险度量

以沪综指为实证研究对象,利用AR-GARCH模型捕获沪综指对数收益序列中的自相关和异方差现象,获得近似独立同分布的残差序列,再利用极值理论中的POT方法对残差序列进行极值分析,并采用给出了极值分布的各参数极大似然估计,进一步计算置信水平下的VaR值,结果表明,根据AR-GARCH-POT方法所得的VaR对沪综指实际损失风险的刻画准确。而基于所得的VaR序列分析沪综指收益率的系统性风险历史波动趋势,结果发现系统性风险历史趋势存在先高后低,且自2006年后逐年升高的特征,目前阶段的总体性风险处于较高水平。     

我国医疗保健行业股指收益率波动特征与杠杆效应

本文运用SWARCH模型分析了我国医疗保健板块收益率的波动,并将医疗保健板块收益率与上证综指、深证成指收益率的SWARCH模型的估计结果进行比较,得出以下结论:医疗保健指数收益率序列呈现出低、中、高三种波动状态,样本区间主要分布于中波动状态,低波动状态的平均持续期最长、中波动状态的平均持续期居中、高波动状态的平均持续期最短,医疗保健指数收益率波动杠杆效应显著;我国股市医疗保健板块收益率波动状态之间的差异高于沪深综指波动状态的差异,医疗保健指数收益率与沪深综指收益率区制转移趋同,但存在着细微差异;医疗保健指数收益率各区制间转移相对频繁,每种波动状态的平均持续期较短,股市医疗保健板块收益率对新信息的反应更为敏感。     

基于极值理论的沪深股市VaR和CVaR分析

将VaR和CVaR结合起来能全面描述金融时间序列与尾部相关的风险。考虑沪深股指收益序列胖尾特性,极值理论方法能够对沪深股市VaR和CVaR进行较好估计,运用基于Boot strap和极大似然估计方法解决极值理论数据不足的缺陷,从而给出对VaR和CVaR的点估计和区间估计。     

中国证券市场波动的区制关联性

应用单变量和二元向量SW-ARCH模型,本文发现我国证券市场收益率波动具有明显的"区制转移"特征,可以将其分为"高波动"和"低波动"两个区制.在"高波动区制"下,沪深两市间具有明显的波动"溢出"和"传染"特征,市场整体风险强;相反,在"低波动区制"下,市场间主要表现"低系统风险"特征,负相关的波动关联性使证券市场具有较强的风险分散功能和较高的资金配置效率.     

Realized Volatility Forecast: Structural Breaks,Long Memory,Asymmetry, and Day‐of‐the‐Week Effect

We investigate the properties of the realized volatility in Chinese stock markets by employing the high‐frequency data of Shanghai Stock Exchange Composite Index and four individual stocks from Shanghai Stock Exchange and Shenzhen Stock Exchange, and find that the volatility exhibits the properties of long‐term memory, structural breaks, asymmetry, and day‐of‐the‐week effect. In addition, the structural breaks only partially explain the long memory. To capture these properties simultaneously, we derive an adaptive asymmetry heterogeneous autoregressive model with day‐of‐the‐week effect and fractionally integrated generalized autoregressive conditional heteroskedasticity errors (HAR‐D‐FIGARCH) and use it to conduct a forecast of realized volatility. Compared with other heterogeneous autoregressive realized volatility models, the proposed model improves the in‐sample fit significantly. The proposed model is the best model for the day‐ahead realized volatility forecasts among the six models based on various loss functions by utilizing the superior predictive ability test.     

农业类上市公司资本结构的核心决定因素——基于随机效应模型的一个实证研究

文章采用1995～2005年上交所与深交所全部A股农业类上市公司的125个样本,提高了实证结果的可靠性,同时,在类似研究中首次采用面板数据的分析方法,并检验确定固定效应模型和随机效应模型在此研究中的适用性问题.根据随机效应模型的实证结果发现,影响农业类上市公司资本结构的核心决定因素为:企业规模LOGA(+)、盈利能力PROF(-)和税收水平TAXR(+).其中,除盈利能力支持融资优序理论的预期外,企业规模和税收水平支持权衡理论的预期:成长性GROW对农业类上市公司的资本结构并没有表现出核心的解释作用,并且税收水平受因变量选取因素的影响比较大.     

股票市场周日历效应传导关系研究

以上证综指、深证成指、恒生指数、日经225指数四种指数为研究对象,实证研究四个股市的周日历效应及其传导关系。研究发现,上证综指在一周中有三天存在周日历效应,周二负效应和周三、周五正效应;深证成指在周三和周五两天存在正效应;恒生指数和日经225指数则分别在周五和周一存在正效应和负效应。上证综指的周三、周五正效应与深证成指的周三、周五正效应互相传导;上证综指与恒生指数的周五正效应互相传导;深证成指与恒生指数的周五正效应亦互相传导;日经225指数与其他三种指数的周日历效应却不存在传导关系。     

A simplified approach to modeling the co‐movement of asset returns

The authors propose a simplified multivariate GARCH (generalized autoregressive conditional heteroscedasticity) model (the S‐GARCH model), which involves the estimation of only univariate GARCH models, both for the individual return series and for the sum and difference of each pair of series. The covariance between each pair of return series is then imputed from these variance estimates. The proposed model is considerably easier to estimate than existing multivariate GARCH models and does not suffer from the convergence problems that characterize many of these models. Moreover, the model can be easily extended to include more complex dynamics or alternative forms of the GARCH specification. The S‐GARCH model is used to estimate the minimum‐variance hedge ratio for the FTSE (Financial Times and the London Stock Exchange) 100 Index portfolio, hedged using index futures, and compared to four of the most widely used multivariate GARCH models. Using both statistical and economic evaluation criteria, it was found that the S‐GARCH model performs at least as well as the other models that were considered, and in some cases it was better. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Jrl Fut Mark 27:575–598, 2007     

制度环境、政治联系与民营企业债务期限结构

以2007-2009年在沪深上市的民营上市公司为研究样本,对制度环境、政治联系如何影响企业债务期限结构进行分析。研究发现:在法律环境较差、地区金融发展水平落后、政府干预较强的地区,民营企业长期债务的比重越大。在考虑企业家政治背景后发现,政治联系有助于民营企业获得更多的长期债务,特别是在制度环境较差地区,政治联系的这种效应更显著。这表明,政治联系是制度环境不完善条件下的一种替代机制。