我国股市股指波动“杠杆效应”的实证分析

在股票市场中,我们经常可以看到这样的现象:预期的看空或利空消息出台等负面冲击要比预期看多或利好消息出台等正面冲击对大盘股指波动的影响更为剧烈,即股市下跌的反应要比股市上涨的反应更为迅速,表现出一种非对称效应,这种效应也被称为"杠杆效应"。     

对房地产行业股市波动性的实证研究——基于GARCH模型

股票市场的收益率波动性一直是资本市场的研究热点之一，本文选取了从2006年8月25日到2009年5月25日房地产行业的收盘价数据，通过运用GARCH模型对房地产行业股票指数收益率进行分阶段分析，发现在牛市利好消息对股指波动影响比利空消息的影响大，在熊市则利空消息比利好消息的影响大，而且在熊市股指由于受金融危机影响波动性加大，从股指数据中分析得出房地产行业存在复苏迹象。     

基于ARCH族模型的上证指数研究

本文利用Eviews软件,以2004年1月2日—2013年4月25日沪市股票的收盘价格指数日数据为样本序列,运用ARCH族模型对上证综指的波动性进行实证分析,结果表明上证综指对数序列具有较为显著的ARCH现象和"杠杆效应",通过EGARCH模型拟合预测上证综指并给出若干小结。     

我国股票市场波动非对称性的研究

本文采EGARCH模型分析我国1998年1月5日至2007年12月28日的上证综合指数及深圳成分指教的日收盘价,考察利好消息和利空消息对我国股市波动的非对称性影响程度的差异.研究结果认为同等程度的利好消息比利空消息对我国股票市场的波动影响更大,最后从投资者特征、投资者心理、市场结构和交易机制等方面阐述这一结果形成的原因.     

我国股市波动的非对称性和杠杆效应研究

本文选取2006年1月4日到2008年12月31日期间上证综合价格指数日收益率和收益波动率的数据,建立二者变量指标的GARCH模型、AGARCH模型、EGARCH模型,对我国牛熊市轮替过程中股票市场波动的非对称性和杠杆效应进行实证分析。结果发现,股改后牛熊市期间我国股票市场的波动表现出显著的长记忆性、非对称性和杠杆效应,股票市场波动性对"利好"和"利空"消息呈现出不平衡性反应,我国股票市场出现了强市恒强、弱市恒弱现象。最后,从投资者心理预期、过度反应与反应不足、投资者构成和交易机制等方面对该结论进行了分析。     

上证指数波动性的实证研究——基于EGARCH模型

衡量一个国家股票市场风险指标的关键在于股指的波动性,这对股市甚至整个宏观经济有着重要的影响.本文以上证指数2004年01月02日～2016年2月29日的日收益率的波动情况为数据样本,利用EGARCH模型进行实证分析.     

上证综指收益率波动性的量化研究

本文首先建立上证综指随机游走模型,明确股价的影响因素,进而建立上证综指残差序列ARCH模型,提取残差序列中影响股价的信息.最后,建立上证综指收益率序列GARCH模型,揭示收益率序列的波动性特征.研究表明上证综指序列遵循零漂移随机游走过程,上证综指序列及其收益率序列均表现出波动聚集性.     

成交量与股价波动ARCH效应的实证研究

本文通过建立增广GARCH-M模型,选用1998年1月5日至2004年2月26日间上海证券交易所的交易数据,对我国股票市场波动的ARCH效应与股票成交量之间的关系进行了实证研究.结果显示:(1)股票市场波动性与同期股票成交量之间存在较强的正相关关系,并且股票市场波动的持久性特征在考虑成交量这一因素后而明显减弱;(2)股票成交量中含有有关市场波动的信息,但成交量的引入并没有消除股价波动的ARCH效应,从而说明还有其他因子影响着股票市场的波动特征.     

2016年美国总统大选对中美股市的影响效应分析

本文紧密结合2016年美国总统大选背景,选取上证综指、深证成指、道琼斯工业指数、标准普尔500指数和纳斯达克综合指数作为样本数据,采用GARCH (p,q)模型与主成分分析(PCA)方法,考查中美股市是否会受到美国总统大选影响.研究发现:在竞选前后的这一短时期内,美国三种指数日收益率的波动与上证综指、深证成指日收益率的波动具有高度的相关性.美国总统竞选对美国股市产生较大波动性影响,这种影响又引起了中国股市的共同波动溢出效应.     

我国股票市场波动非对称效应的反转——基于VS-GARCH模型的实证研究

本文应用VS-GARCH模型对我国沪深两市的波动非时称性及非对称效应的反转进行了实证研究,结果显示,我国沪深两市波动性总体特征趋于一致,两市都存在非对称效应,两市都存在波动非对称效应的反转,表明我国股票市场的非对称效应不仅随时间变化,而且还随冲击程度的大小而变化.另外,非对称效应的反转现象还随股票市场发展逐步显著.     

信息对波动性的影响：基于上海股市的实证检验

股票市场上的信息通过改变交易者的预期，使股票价格发生变化，从而对波动性产生影响。本文以上海股票市场为例，选择合适的ARCH族模型检验了市场上每一天的所有信息对市场波动性总的影响。研究结果表明，不论是基于总样本还是各个子样本，信息对市场波动性均有统计上显著的影响。但是，在各个子样本期间，信息对波动性的影响是有差异的。在早期实行严格的涨跌幅限制期间，信息对波动性影响的持续时间较短，不存在波动性的非对称效应，即“好消息”与“坏消息”对波动性的影响没有显著差异。而在放开涨跌幅限制和重新实施＋-10％的涨跌幅限制期间，信息对波动性的影响会持续相当长的时间，而且出现集中而强烈的新信息冲击的概率很大。但是前者仍然不存在波动性的非对称效应，后者却存在“杠杆效应”，即“坏消息”比“好消息”更能增加市场波动性。     

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。     

中国股票市场过度波动的实证检验

文章运用动态戈登模型和均衡预期收益率模型对1994年1月～2009年6月期间我国股票市场的过度波动和有效性进行研究。结果表明,我国股票市场表现出显著的过度波动性,实际股价的变化远远超出了未来可能的股息和折现率的变化,我国股票市场中基本面因素仅能解释股价变化的1/3。同时未来预期现金流消息和投资者未来预期收益率消息对股票价格变化的影响相差不大。     

双因子模型的行业板块指数波动性研究——基于中国上市公司2006-2008年的实证数据

利率和汇率水平变化是导致一国股票市场资金供应量变化的两个主要因素.然而,行业板块指数对利率和汇率水平变化的敏感性如何?通过构建双因子理论分析模型,并对2006年10月8日至2008年4月8日中国股票市场行业板块指数波动性进行的实证研究结果表明,不同行业板块指数对利率和汇率变化的反应存在不同程度的"超调"或"惯性"现象,而且各自的反应速度也有明显差异.行业板块指数波动对利率和汇率变化的反应特征表明,要实现中国股票市场的长期整体有效,就必须提高各行业板块的有效性.     

沪深300股指期货上市后对中国股市影响分析

股指期货是股票现货市场衍生出的金融避险工具,是一种金融创新.它的推出是促进中国证券市场体制变革的里程碑,使我国证券市场告别单边市时代并趋向功能完整.但股指期货对中国股票市场的影响学术界存在不同观点.为此,本文通过收集股指期货推出前后相关数据,实证分析了其对标的股价指数系统风险影响以及对股票市场价格波动的影响.研究发现:股指期货的推出短期内确实造成了中国股票市场系统性风险增加;股指期货的推出使现货市场波动性减小;引入期货市场后,“旧信息”对波动性影响减小,其快速被市场吸收、反应,即信息流速加速;样本期内我国股市中不存在冲击影响的非对称性,没有杠杆效应.     

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.     

中国和印度股市波动性的比较研究

作为“金砖四国”中的成员,中印两国股票市场具有较强的可比性。比较分析金融危机发生后两国的股市波动性特征,对中国股市发展具有理论和现实双重借鉴意义。文章利用ARCH族模型对上证综合指数和印度孟买30指数日收盘价数据展开实证研究,比较解析金融危机发生后中印两国的股市波动性特质,分析表明可变性和波动集簇性是两国收益率波动均呈现出的明显特质,而且印度比中国有更强的显示度;此外,中印两国股市收益正的风险溢价表现不显著;杠杆效应在上证综合指数收益率和印度孟买30指数收益率中均有体现,而且杠杆效应在印度股市的影响要高于中国股市。这对于确保中国股票和证券市场持续、稳定、强劲发展具有显著的理论说服力及重大的实践意义。     

中国股市的波动性及国际比较

本文通过描述性统计和基于GARCH模型族的计量分析,对上证A股综指、道指、富时100指数和日经225指数收益率序列有关波动性的基本特征进行了概括和比较,并得到基本结论：1998年7月至2008年7月期间,上海股市的总体波动性水平要高于其他三个股票市场：上海股市较高的波动性表现在日收益率序列、周收益率序列以及月收益率序列等多个时间维度上;同时,上海股市较高的波动性还表现在波动的幅度上和波动的频繁程度上。本文还指出,中国股票市场较高的波动性不能简单地从宏观经济波动性或对外金融开放角度来解释。     

基金投资行为与股票市场稳定性研究——基于VAR模型和MGARCH模型的实证分析

笔者基于VAR模型和MGARCH模型,利用总量数据,对基金投资活动与我国股票市场波动性及其溢出效应进行实证研究。研究结果发现:基金的投资活动与股票市场波动之间存在双向影响机制,基金投资活动已开始对股票市场的波动形成影响,但基金没能起到稳定市场的作用;从波动溢出效应看,基金投资活动与股票市场波动存在双向的波动溢出效应,但溢出效应较小。     

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。