我国燃料油期货市场的价格久期与波动性动态关系研究

价格久期与波动性的研究有助于更好地认识市场价格的形成过程与市场微观结构特征。本文构建LACD-EGARCH-M模型进行了实证分析,结果表明:单位久期内收益没有明显的风险溢价,交易量与收益率正相关;成交量、持仓量与价格波动正相关;久期与波动率反向相关;正、负信息作用有非对称性。另外,利用扩展EX-ACD模型研究表明长短久期具有杠杆效应,波动率、交易量和持仓量对价格久期具有负向影响,以上结果皆证实Easley和O’Hara理论具有更好的适用性。     

本次经济危机主要大宗商品期货价格波动性研究

本文在分析本次次债危机以来主要大宗商品价格变动情况的基础上,建立了ARMA和E-GARCH模型及ARMA和TARCH模型来描述本轮经济周期中石油、铜、铝、黄金、大豆和玉米等大宗商品的期货价格收益序列的波动性特征。自相关分析发现不同商品期货市场的有效性略有差异,原油和铜市场更为有效;ARMA和非对称GARCH模型表明,主要商品收益波动均具有积聚效应,原油和铝收益波动具有杠杆效应,坏消息对原油收益波动的冲击大于好消息,好消息对铝收益波动的冲击大于坏消息。     

中国黄金期货量价关系分析

本文采用基于结算价的收益率反映黄金期货市场价格波动,根据收益率序列的统计特征建立ARMA(2,2)-GARCH(1,1)模型,结果表明收益率的过去波动对市场未来波动有着正向而减缓的影响;然后采用ARMA(2,2)-GARCH(1,1)模型、VAR(2)模型等方法研究黄金期货价格波动与成交量、持仓量的关系,结果表明当期成交量对价格波动具有较强的解释作用,滞后1期成交量对于价格波动没有直接影响,当期和滞后1期持仓量对于价格波动没有直接影响;同时考虑当期成交量和当期持仓量时,当期成交量对价格波动有明显的解释作用,而当期持仓量的增加会降低成交量对价格波动的影响程度,滞后1期的成交量和滞后1期持仓量对价格波动没有显著的影响。脉冲响应分析表明价格波动、成交量和持仓量的冲击使其自身产生较强烈的反应,价格波动的冲击对成交量和持仓量的影响相对较弱;成交量和持仓量的冲击对彼此的影响比较明显。方差分解表明价格波动比成交量对持仓量有更大的影响。     

中国黄金期货量价关系分析

本文采用基于结算价的收益率反映黄金期货市场价格波动,根据收益率序列的统计特征建立ARMA(2,2)-GARCH(1,1)模型,结果表明收益率的过去波动对市场未来波动有着正向而减缓的影响;然后采用ARMA(2,2)-GARCH(1,1)模型、VAR(2)模型等方法研究黄金期货价格波动与成交量、持仓量的关系,结果表明当期成交量对价格波动具有较强的解释作用,滞后1期成交量对于价格波动没有直接影响,当期和滞后1期持仓量对于价格波动没有直接影响;同时考虑当期成交量和当期持仓量时,当期成交量对价格波动有明显的解释作用,而当期持仓量的增加会降低成交量对价格波动的影响程度,滞后1期的成交量和滞后1期持仓量对价格波动没有显著的影响。脉冲响应分析表明价格波动、成交量和持仓量的冲击使其自身产生较强烈的反应,价格波动的冲击对成交量和持仓量的影响相对较弱;成交量和持仓量的冲击对彼此的影响比较明显。方差分解表明价格波动比成交量对持仓量有更大的影响。     

EGARCH-SN模型及其实证研究

首先研究了以往GARCH模型对误差项的各种选择方法,并基于Sahu等(2003)和Branco、Dey(2001)等对偏正态分布的研究,提出了EGARCH(1,1)-SN模型;该模型能同时考虑收益序列的"有偏、尖峰和肥尾"特性以及正负新息非对称冲击的杠杆效应,是理论上较为理想的波动模型。选用沪深A股1996-2005年日收益率数据对模型进行了检验,结果发现:EGARCH(1,1)-SN模型对沪深两市收益波动的拟合效果很好;同时",波动序列非对称性"比"收益序列非对称性"更为重要;正负新息均具有增大后期波动之趋势,但负新息对后期波动的影响更大。     

汇率传递与原油进口价格关系——基于非对称性视角的研究

本文在国外理论研究的基础上,深化和拓展了汇率传递效应非对称性理论,分析了1995年1季度至2009年4季度期间人民币汇率变动对原油进口价格的动态影响以及人民币汇率变动对原油进口价格传递效应的非对称性。结论表明,第一,人民币汇率变动对原油进口价格存在较强的传递效应,部分时间存在超传递现象和逆传递现象。第二,汇率变动对原油进口价格的传递效应总体并未出现下降趋势,而呈现时大时小的特征,汇率变动对原油进口价格的传递效应与通货膨胀两者之间存在一定的负向关系,这与以往研究从宏观层面得到的结论截然不同。第三,无论本文单独考察升值和贬值条件下人民币汇率对原油进口价格传递的非对称性,还是加入汇率变动幅度这一约束条件来分析,本文均得到贬值的传递效应大于升值传递效应的结论。同时,汇率波动幅度大于某一特定临界值时,传递效应显著;反之,则不存在传递效应。     

股指期货推出对股票市场波动性影响的实证研究——基于沪深300股指期货的实证分析

运用GARCH模型分析表明:股指期货的推出虽然加大了股票市场的波动性,但从长期来看,随着期货市场的日趋成熟,波动性将逐步减小;股票市场的波动性加剧,并非是由于加速了信息流动所导致的,而是由期货市场加剧了股票市场的不稳定性所导致的;通过TGARCH、EGARCH模型检验非对称性效应发现,股指期货的推出增大了股票市场的非对称效应;利空消息引起股票市场价格的波动大于同等程度利好消息引起的波动.     

交易成本调整能够改善期权市场质量吗?——来自上证50ETF期权市场的经验证据

为了考察境内交易所交易经手费政策对期权市场的影响机制,本文以上证50ETF期权为研究对象,选取成交量、成交持仓比和波动率作为期权活跃度、投机性和波动性的度量指标,利用期权历史交易数据实证分析上证50ETF期权交易经手费的调整对期权市场质量的影响。结论表明,交易经手费对市场成交量和投机性具有反向影响,对波动性具有非对称的正向影响;下调交易经手费提高了市场信息效率和投机性水平,平抑了市场的过度波动,从而提升了期权市场的整体质量。     

上海股票市场波动的非对称性和杠杆效应研究

基于人们对股票市场波动"利好""利坏"消息反应程度的不同,本文利用国外证券市场比较成熟的非对称ARCH族理论,对我国上海股票市场建立了ARCH、TARCH、EGARCH模型进行实证检验分析,得出上海股票市场的波动具有非对称性和杠杆效应,坏消息会导致比好消息更大波动性的结论.     

上海股票市场波动的非对称性和杠杆效应研究

基于人们对股票市场波动"利好""利坏"消息反应程度的不同,本文利用国外证券市场比较成熟的非对称ARCH族理论,对我国上海股票市场建立了ARCH、TARCH、EGARCH模型进行实证检验分析,得出上海股票市场的波动具有非对称性和杠杆效应,坏消息会导致比好消息更大波动性的结论。     

小麦期货市场交易量与收益波动性关系探讨

本文通过采用AR-EGARCH(1,1)模型对小麦期货市场的交易量与收益波动性关系进行了实证研究,并得出以下结论:小麦期货市场的收益波动性具有集聚性和持续性,但没有杠杆效应;当期期货交易量对收益波动性具有显著的影响,而滞后一期的交易量对收益波动没有影响;将交易量分为预期交易量和非预期交易量后,发现非预期交易量对收益波动地影响大约是预期交易量的8倍.     

沪港股市收益波动性的实证研究

由于受地理位置、经济文化等因素的影响,沪港股票市场在收益率波动性上存在相关性。本文利用ARCH族模型及Granger非因果检验对沪港股市收益波动性进行了实证研究,结果表明:沪港股市的收益率波动存在中等程度的正相关性;港市收益率对沪市收益率具有一期前导作用;两市的收益波动仅存在显著的港市对沪市的单向"溢出效应";而且两市的收益波动均存在明显的"杠杆效应"。     

沪港股市收益波动性的实证研究

由于受地理位置、经济文化等因素的影响,沪港股票市场在收益率波动性上存在相关性。本文利用ARCH族模型及Granger非因果检验对沪港股市收益波动性进行了实证研究,结果表明:沪港股市的收益率波动存在中等程度的正相关性;港市收益率对沪市收益率具有一期前导作用;两市的收益波动仅存在显著的港市对沪市的单向"溢出效应";而且两市的收益波动均存在明显的"杠杆效应"。     

原油价格与经济政策不确定性对大宗商品市场非对称冲击效应研究

利用面板分位回归模型,考量不同市场环境下原油价格与经济政策不确定性对大宗商品市场非对称性冲击效应。结果表明：油价冲击对中国大宗商品收益的影响具有非对称性,正负油价冲击对其均有促进作用,但随着市场环境好转,正油价冲击的作用逐渐增强,负油价冲击则逐渐减弱;政策不确定性对大宗商品收益有促进作用,但在牛市环境下有抑制作用;且危机前后,油价冲击对大宗商品收益的影响存在非对称性效应。     

基于GARCH模型对我国创业板波动性的实证研究

本文选取了2014年1月6日至2017年2月14日的创业板指数作为样本,分别运用ARCH模型、GARCH模型对创业板指数收益率的波动性以及波动的非对称性进行了初步研究。实证分析显示:创业板指数存在杠杆效应,其波动表现出集群现象和持久性,而且序列波动具有显著的非对称性。最后,本文根据我国创业板指数的波动特征,提出了相应的应对措施和建议。     

我国开展股指期货交易对现货市场波动性的影响——基于仿真交易数据的实证研究

本文运用GARCH、TARCH模型,通过开展股指期货交易对现货市场波动性的实证研究,发现:并没有证据显示股指期货交易增加现货市场的波动;TARCH项的系数由股指期货交易推出前的0.409441变为推出后的0.117257,表明引入股指期货交易后,信息对市场波动的不对称破影响减弱了,即杠杆效应减弱了,说明股指期货交易的推出提高了现货市场的效率.     

50ETF期权与上证50股指期货推出对50ETF影响的实证研究

股指期货和期权作为证券市场投资者规避系统性风险的工具由来已久。我国自2010年首次推出沪深300股指期货以后一直没有新的金融衍生品种出现,直到2015年初才陆续推出了新的交易品种:50ETF期权、上证50股指期货和中证500股指期货。这些衍生品种带动了交易市场的流动性和波动性,也对我国资本市场产生巨大的影响。这既是金融市场开放的必经之路,也体现了各项制度基础得到了不断的发展和完善。因此深入研究股指期货和期权市场对我国股票市场波动性的影响,不但具有重大的理论意义而且对于金融监管也有重要的现实意义。在当前的市场实际条件下,本研究将以50ETF期权、上证50股指期货和50ETF的高频交易数据为研究对象,采用事件研究法和定量实证研究法(GARCH、TARCH模型),分析它们的价格波动相关性,提出具有可行性的建议。本文分别建立了GARCH和TARCH模型,采用2012年7月6日到2015年7月6日一分钟级50ETF高频交易数据,分析50ETF市场在50ETF和上证50股指期货推出前后价格波动性的变化情况。根据描述性统计分析得出样本数据的对数收益率序列具有尖峰右偏的特征,有明显的波动性集聚特点。根据GARCH(1,1)模型发现:在50ETF期权推出后到上证50股指期货推出前这段时间段内,发现50ETF市场对新信息的吸收速度加快,而旧信息对这个市场的波动性影响减弱了;在上证50股指期货推出后市场的波动性对新信息的反应程度大致恢复到期权推出之前甚至还略小于之前的水平,但是旧信息对波动性的影响略微的升高。根据TARCH(1,1)模型实证结果发现:50ETF市场存在着不对称效应,在期权推出后这种不对称效应发生了逆转,但是在股指期货引入后不对称效应变小了。综上所述,期权的推出使得50ETF的波动性降低,市场中信息传递的速度减慢,然而期货的推出使得其波动性增加,市场中信息传递的速度略微加快。     

基于非对称随机波动模型的人民币汇率波动特征研究

本文使用非对称随机波动模型,对2005年7月22日至2012年9月5日期间美元兑人民币汇率的波动特征进行了实证分析。模型拟合检验结论显示,非对称随机波动模型能够很好地拟合美元兑人民币汇率波动过程中存在的时变性、持续性和非对称性特征。来自MCMC估计结果进一步表明:美元兑人民币汇率波动过程存在的非对称特征不同于在股票市场普遍发现的"放大利空,缩小利好"型的"杠杆效应",而是突出表现为"放大利好,缩小利空"。但波动的非对称效应和强度较弱,这意味着央行在采取措施干预和管理汇率波动时,在时机选择和力度把握上不仅要充分考虑到人民币汇率波动的时变性和持续性特征,而且更应注意汇率波动的非对称性及非对称类型。     

期权波动率指数及其基本应用

波动率指数简介 在现代金融市场中,波动性在衍生品定价、交易以及风险控制中,均扮演着极其重要的角色。芝加哥期权交易所在1973年开始推出股票期权之后,便一直设想通过期权价格来构造波动率指数,以反映市场对于未来波动程度的预期。     

金融危机后中国股市波动研究——基于GJR-GARCH模型的实证分析

根据2008年1月1日至2010年5月31日上证综合股指数日数据,采用GJR-GARCH模型对金融危机后上证股市收益率的统计特性进行研究,并分析了上证股市收益率波动的非对称性现象。结论表明:上证综合指数序列存在冲击的非对称性,同时也存在着杠杆效应;并且,由拟合得到的新闻影响曲线可以看出,GJR-GARCH模型的新闻影响曲线也是非对称的,即同样强度的利空消息较利好消息对未来波动的影响更大。