信息对股票收益率波动非对称性影响的研究

分别采用TARCH和EGARCH模型，从实证的角度分析了上海股市收益率的波动特征，验证了信息对股票收益率非对称性的影响，并指出了杠杆效应的存在。     

基于波动反馈效应下的棉花期货市场非对称性研究

在构造郑州棉花期货合约数据的同时运用EGARCH模型和TARCH模型在非正态分布下拟合了该合约数据,进而得出郑棉期货市场价格存在对信息反应的非对称效应的结论,即＂利空消息＂对价格的冲击大于＂利多消息＂对价格的冲击,而产生该现象的合理解释就是价格波动的反馈机制的存在。     

基于GARCH模型的上证综指日收益率波动特征研究

文章以上证综指为研究对象,运用GARCH模型对2005--2007年上海A股市场日收益率的波动情况进行了实证研究。研究表明：上海A股市场具有明显的ARCH效应;股指价格的一阶差分并不具有正态分布的特性股指收益率具有平稳性特征,具有显著的“尖峰厚尾”现象,存在波动的集簇性;市场具有“长记忆”的特征。同时,经过比较得出EGARCH（1,1）模型最能模拟上证综指日收益率波动实际。另外,收益率波动并不具有明显的“杠杆效应”,且不支持风险溢价理论。     

中国股票市场波动非对称性的行为金融学解释

本文采用EGARCH与TARCH模型,以2003年6月30日至2008年6月27日的上证综指和深证综指日收益率为研究样本,对中国股票市场价格波动的非对称效应进行了检验,证实了中国股票市场存在对信息反应的不平衡,即:"利空消息"对股票价格的冲击大于"利多消息"对股票价格的冲击。鉴于国内研究对这种不对称的解释仅限于宏观层面,本文基于行为金融学理论,从投资者非理性行为出发,研究得出投资者的损失厌恶与反应过度的认知偏差是导致其对"利空消息"反应过度的根本原因。     

中国股票市场波动非对称性研究

文章首先利用TARCH模型分析了中国股票市场不同时段波动的非对称性;接着对比了不同时段TARCH模型的结果后发现:中国股票市场存在显著的波动非对称性和杠杆效应,以及杠杆效应随着时间的推移逐渐变小;最后通过分析证券市场的微观要素及其相互关系,得出了杠杆效应逐渐变小的原因。     

企业债券市场波动性研究—基于ARMA-GARCH模型的实证分析

基于交易所企债指数,利用ARMA-GARCH模型分析市场波动性。结果表明ARMA（1,1）-GARCH（1,1）模型可以合理解释企业债券市场波动存在的持续性、丛集性和杠杆效应。场外冲击对条件方差的影响具有持久性,反向冲击比等量的正向冲击会导致更高的下一期的条件方差。EGARCH（1,1）-M模型回归结果表明,市场存在正的风险溢价,但是预期条件波动对预期收益仅有微弱补偿。     

企业债券市场波动性研究——基于ARMA-GARCH模型的实证分析

基于交易所企债指数,利用ARMA-GARCH模型分析市场波动性。结果表明ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型可以合理解释企业债券市场波动存在的持续性、丛集性和杠杆效应。场外冲击对条件方差的影响具有持久性,反向冲击比等量的正向冲击会导致更高的下一期的条件方差。EGARCH(1,1)-M模型回归结果表明,市场存在正的风险溢价,但是预期条件波动对预期收益仅有微弱补偿。     

股指期货推出对股票现货市场波动性的影响

利用2007—2014年的沪深300股票指数数据,可建立GARCH模型、TARCH模型进行实证研究,分析股票指数期货上市对股票现货市场价格波动的影响。研究表明：股指期货的推出能够有效降低股票指数的价格波动;同时,股指期货的推出有利于降低股市的非对称“杠杆”效应,即利好、利空消息对股市的冲击有所降低。     

基于GARCH模型的原油期货价格波动性分析

运用GARCH模型和EGARCH模型，分别在正态分布、学生t分布及广义误差分布下对纽约商品交易所WTI原油期货合约价格进行拟合，结果显示误差分布设置为学生t分布的模型较其它模型能更好地描述原油期货价格的波动．同时原油期货市场波动的非对称性显著，即此期货市场上存在杠杆效应。     

中国股票市场成交量与价格波动关系

利用个股数据资料和非对称成分GARCH-M模型对中国股票市场的量价关系进行了实证研究。结论显示:股价的短期波动主要由非预期交易量解释,即非预期交易量所揭示的新信息是产生价格波动的根源;中国股票市场部分个股存在明显的杠杆效应,利空消息对市场波动的冲击大于同等程度的利好消息对市场波动的冲击;非预期交易行为对市场波动的冲击存在显著的非对称特征,正的交易量冲击(交易量放量冲击)比同等程度的负交易量冲击(交易量缩量冲击)对市场波动的影响更大。     

基于ＡＲＣＨ模型的我国股票市场收益波动性研究

运用ＡＲＣＨ模型对我国股指日收益率及波动性进行实证研究,探索我国股指收益率波动特征。实证研究结果表明：上证综指日收益率呈现明显的波动集群性特征,因此我国证券市场表现出的波动幅度和风险性要大大高于国外成熟的资本市场;我国股票市场存在显著的信息非对称性和杠杆效应,尤其是股票市场好消息导致的市场波动比同等大小的坏消息引起的波动要小。研究结果显示回归模型存在自回归条件异方差,这表明我国股票市场波动具有条件异方差效应。     

房地产市场的波动性研究

运用GARCH类模型对中美两国的房地产的收益率的波动进行了分析,指出,房地产市场的收益的方差具有不稳定性,且存在着"波动聚集性";就我国而言,房地产市场的杠杆效应可能存在于短时期的个别地区,在长期全国的范围内,我国的房地产市场做到有效率还尚需时日,全国统一的房地产政策还不能对宏观的房地产市场走势产生杠杆效果。     

论上市公司股权融资和债权融资的协调发展

大量的研究表明我国上市公司存在强烈的股权融资偏好,股权融资和债权融资的发展严重失衡。我国上市公司应协调发展股权融资和债权融资,从而优化资本结构,并充分利用债权融资的杠杆效应。     

基于GARCH类模型的中国股票市场波动性的VaR分析

本文通过运用GARCH类模型对沪深股市收益率的波动性、波动的非对称性,以及波动之间的溢出效应做了较全面的分析;并在GED分布下,采用EGARCH模型估计了沪深股市收益率的VaR值,对两市的各种统计指标进行了比较,得出了相应的结论。     

基于GARCH类模型的中国股票市场波动性的VaR分析

本文通过运用GARCH类模型对沪深股市收益率的波动性、波动的非对称性,以及波动之间的溢出效应做了较全面的分析;并在GED分布下,采用EGARCH模型估计了沪深股市收益率的VaR值,对两市的各种统计指标进行了比较,得出了相应的结论。     

融资融券对标的股票价格变化影响的实证研究

融资融券业务试点的推出,标志着我国"单边市"的结束,它是继股权分置改革后对中国资本市场发展影响巨大的一项金融创新。文章运用融资融券71只标的证券的面板数据,实证研究了融资融券对标的股票价格变化的影响。结果发现,融资融券净额对标的股价波动性和收益率都具有较为显著的正向作用,文章解释了导致这一现象出现的原因,并针对如何充分发挥融资融券价格发现功能,平抑股价过度波动提出了相关政策建议。     

基于GARCH-M模型的中国创业板收益率的实证分析

对中国创业板指数收益率进行统计性分析和残差检验,并建立了AR模型,发现残差序列存在明显的ARCH效应,即过程的方差不仅随时间而变化,而且有时变化很激烈;按时间观察会有＂波动丛集性＂或＂波动聚集性＂;从取值的分布来看有＂高峰厚尾＂的特征.因此,主要借助能够避免过度拟合并且更加简约、在处理金融数据易变性方面和非对称效应方面具有优势的广义ARCH模型（GARCH）消去ARCH效应、分析每日收益率,并利用GARCH-M模型对我国创业板的收益率与风险进行实证分析.最后利用信息冲击曲线来分析正负消息的冲击力差异,即＂杠杆效应＂.     

新三板制度构建视角下科技型中小企业融资问题研究

作为实现创新型国家战略的先锋队和生力军,我国数量庞大的科技型中小企业面临内源融资动力不足、银行信贷收紧、公开上市门槛过高的现实融资困境.新三板市场在提供风险投资退出渠道、增强企业股权流动性、降低融资成本、改善公司治理结构等方面都具有积极意义.扩容后的新三板定位于培育中小板、创业板后备企业的“孵化器”,为急需资金的科技型中小企业开辟了一条通向资本市场的新渠道.因此,我国的新三板市场的制度设计应当从交易制度、转板机制、信息披露规则、监管体系等方面进行完善,以激励科技型中小企业在健康、活跃、低成本融资的市场环境中发展.     

房地产市场的波动性研究

运用GARCH类模型对中美两国的房地产的收益率的波动进行了分析,指出,房地产市场的收益的方差具有不稳定性,且存在着＂波动聚集性＂;就我国而言,房地产市场的杠杆效应可能存在于短时期的个别地区,在长期全国的范围内,我国的房地产市场做到有效率还尚需时日,全国统一的房地产政策还不能对宏观的房地产市场走势产生杠杆效果。     

期权定价理论与公司融资结构分析

公司与其股东、债权人的经济关系具有期权的特性。股东权益是基于公司价值的看涨期权，公司债券是无风险债券的多头和基于公司价值的看跌期权空头的组合。公司融资结构的财务杠杆效应可以从公司价值的看纱期权的角度来解释。当公司资产的收益率大于负债的融资成本时，公司可以通过扩大负债的规模来增加看涨期权的价值。而当公司资产的收益小于负债的融资成本时，公司应扩大股权的规模来提高看涨期权的实值程度。看涨期权与财务杠杆之间存在内在联系，看涨期权的标的资产价格弹性等于财务杠杆。公司的融资结构是否合理，财务杠杆是否适度，可以通过基于公司价值的看涨期权的价格弹性来判别。