基于GARCH(1,1)模型的中国股市收益率预测研究

文章基于GARCH(1,1)模型估计股票未来收益率范围。首先利用此模型求出个股的年波动率,并结合股票价格正态性估计出某时段的收益率范围,然后以实际数据进行验证,经运用和验证后确定此模型的可适用性;最后以此模型估计未来股票收益率范围,基于国内股市易受国家政策影响的特点提出投资意见。     

我国开放式基金市场收益率波动性研究

自从2001年首只开放式基金发行以来,我国开放式基金迅速发展,逐渐占据基金主体地位,但有关开放式基金市场收益率渡动性研究的文献并不多.一般认为,自回归问题是时间序列数据所特有,而异方差性是横截面序列数据的特点,本文通过对2003年以来我国开放式基金市场收益率序列数据进行研究,发现我国开放式基金市场收益率序列不服从正态分布,具有明显的"尖峰厚尾"特征,并且收益率的波动存在明显的集聚性.运用GARCH(1,1)模型较好的描述了这一波动特征.     

运用ARCH类模型研究上证基金市场的波动性

2006年基金业表现辉煌,但基金市场的收益率也呈现出一定的波动性.选取上证基金指数为研究对象,运用ARCH模型族对指数收益率的波动性进行实证分析,并对波动性进行了预测,结果表明,GARCH(1,1)模型对上证基金指数的波动具有很好的拟和效果;指数收益率表现出非正态性和波动的集聚性的特征;在未来一段时期内,基金收益率的波动性会减小.     

美元指数收益率波动的比较分析——基于单因素GARCH族模型

美元在世界货币体系中占据首要地位,选取适当的方法对美元汇率波动性进行解释和预测,具有重要意义。首先介绍了四种广义自回归条件异方差(GARCH)模型,然后运用2007年6月1日到2014年5月1日的美元指数收盘价数据,基于GARCH族模型对美元指数收益率进行分析,将对称GARCH与非对称GARCH模型的预测效果进行对比,发现对称GARCH模型中历史波动情况对当前波动的影响较非对称GARCH模型更显著。     

我国开放式基金市场收益率波动性研究

自从2001年首只开放式基金发行以来,我国开放式基金迅速发展,逐渐占据基金主体地位,但有关开放式基金市场收益率波动性研究的文献并不多。一般认为,自回归问题是时间序列数据所特有,而异方差性是横截面序列数据的特点,本文通过对2003年以来我国开放式基金市场收益率序列数据进行研究,发现我国开放式基金市场收益率序列不服从正态分布,具有明显的“尖峰厚尾”特征,并且收益率的波动存在明显的集聚性。运用GARCH（1,1）模型较好的描述了这一波动特征。     

基于GARCH-VaR模型的股票市场风险度量与预测分析——以新能源行业为例

一个有效的风险测度模型必须能够有效刻画金融市场的典型事实,本文将GARCH模型与VaR方法相结合,以新能源行业股票收益率为对象,比较研究了残差不同分布假定下股票收益率VaR值的精确程度,并做了向前一步的VaR失败率回测检测,结果表明残差正态分布下的GARCH-M(1,1)模型很好地刻画了新能源行业股票市场的风险特征,为预测风险提供了较好的方法.     

股票收益率时间序列模型分析

文章在规范统计与计量检验基础上,建立上证综指收益率的相关的GARCH族模型。分析结果表明:EARCH模型对上海股市股票收益率具有较好的拟合效果,而上海股市收益率存在显著的杠杆效应。     

城镇居民教育收益率的地区差异及其解释

利用中国社会科学院经济研究所"中国城乡居民收入分配"课题组1995年和2002年的家庭抽样调查数据,本文使用分层线性模型重新估计了1995年、2002年我国居民的教育收益率,得到了不同于OLS估计的结果:(1)我国城镇居民教育收益率的地区差异很大,差异主要来源于省内各城市之间,来源于省间的差别并不显著;(2)计算了省内城市劳动力市场化程度对当地教育收益率的边际影响,发现劳动力市场的发育确实有利于提高教育收益率,而且劳动力市场化程度的差异在一定程度上为各地教育收益率的差异提供了解释。     

基于CARR模型对我国股指期货的非对称性研究

本文以沪深300股上证指数日收益率作为研究样本,在EGARCH模型的基础上,运用CARR模型对上证指数日收益率的非对称性进行预测和实证分析.结果表明,在运用CARR模型对波动率数据进行拟合的条件下,收益序列的波动特征呈现出杠杆效应,即收益率波动具有非对称性.     

沪深300指数收益率波动实证研究

波动性是股票市场的重要特征,本文从股票的波动性出发,选取沪深300综合指数为研究对象,采用GARCH模型族对2005到2012年沪深300指数日收益率的波动情况进行了实证分析。实证分析结果表明,沪深300指数具有明显ARCH效应,股指收益率具有显著的“尖峰厚尾”特点,并存在波动的集群效应,表现出明显的波动持续性。