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。     

我国创业板市场的波动性研究——基于GARCH模型的分析

创业板市场,又称"二板市场",是为具有高成长性的中小企业和高科技企业进行融资服务的市场。2009年10月23日,我国创业板市场在深圳证券交易所正式启动,同年10月30日起正式交易。本文以我国创业板指数收益率时间序列为研究对象,运用GARCH模型对其波动性进行实证分析。研究表明:我国创业板指数收益率时间序列存在明显的ARCH效应;模型GARCH(1,1)对我国创业板市场波动性有较好的拟合性和适用性;创业板市场的波动十分剧烈,总体风险还较大。     

我国股市ARCH效应的实证研究

采用GARCH-t类模型对我国沪深两市日收益率的波动性进行实证研究,考察我国股市的ARCH现象、风险补偿效应和对信息的反应速度等情况,结果表明,该类模型能较好地刻画股市收益率的ARCH效应:股价变动存在明显的"尖峰厚尾"、波动丛集性、杠杆效应和波动持续性等现象;市场日收益率的方差均对其预期收益产生显著影响;引入日交易量的变化率来考察股价波动性同信息的关系,两者呈现出显著的正相关关系,但股价对信息的反应并非十分灵敏。依据实证结论,提出规范我国股票市场的建议。     

随机交易量对收益率的影响——基于上证指数的研究

本文使用上证指数进行研究,将收益率分为预期收益率与非预期收益率,将交易量分为趋势交易量和随机交易量.利用GARCH模型对收益率进行拟合,利用线性模型对交易量进行拟合.发现收益率和交易量在趋势上存在正相关性,这符合市场上所存在的股价上涨和下跌往往具有惯性的现象,也符合处置效应理论(即股票上涨时持有者急于抛售而下跌时惜售),也体现了我国股票市场上人们的价值观趋同,从而存在"羊群效应",说明投资股票重在"选时".而随机交易量却会带来收益率的下降,这意味着随机交易量会增加股票的风险,使股价低于其实际价值作为风险补偿.     

基于GARCH模型的集装箱运价指数及其衍生品波动性研究

建立GARCH族模型对上海集装箱运价指数(SCFI)欧洲航线和美西航线指数、SCFI衍生品(欧洲航线和美西航线)价格的波动特征进行分析。ARCH效应检验发现只有美西航线衍生品价格去均值收益率序列存在条件异方差性,其他三个序列不存在ARCH效应。对美西航线衍生品价格去均值收益率序列建立GARCH模型,发现基于残差服从GED分布假设下的GARCH(1,1)最优,存在较强的波动持续性;美西航线衍生品收益率与风险无关。建立非对称GARCH模型分析美西航线衍生品价格去均值收益率的杠杆效应,TARCH和EGARCH模型均显示序列不存在杠杆效应。     

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"。     

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"。     

深证综指收益率波动集群性的实证分析

本文以深圳股市为研究对象,选取深证综合指数2000.1.4—2008.6.17共2036个交易日的数据,对收益率的波动情况进行统计分析,结果表明收益率分布表现出非正态性并存在波动集群性的特征,随后利用自回归条件异方差(ARCH)类模型,对收益率序列的波动进行了拟合,结果表明,广义自回归条件异方差(GARCH)模型对收益率波动的集群性具有较好的拟合效果。     

沪深300指数收益波动性实证研究

本文应用ARCH扩展模型,基于广义分布假设对沪深300指数的日收益率波动性进行了实证研究,结果表明沪深300指数日收益率波动呈现明显的丛聚性和持续性,序列分布呈现尖峰后尾等特点,同时发现EGARCH(1,1)模型能够较好拟合沪深300指数日收益率波动实际,还发现沪深300指数日收益率的波动并不具有"非对称效应",且不支持风险溢价理论,并对此做了简要分析。     

沪深300指数收益波动性实证研究

本文应用ARCH扩展模型,基于广义分布假设对沪深300指数的日收益率波动性进行了实证研究,结果表明沪深300指数日收益率波动呈现明显的丛聚性和持续性,序列分布呈现尖峰后尾等特点,同时发现EGARCH(1,1)模型能够较好拟合沪深300指数日收益率波动实际,还发现沪深300指数日收益率的波动并不具有"非对称效应",且不支持风险溢价理论,并对此做了简要分析。     

郑州商品交易所棉花期货量价波动传导实证研究

基于郑州商品交易所(CZCE)棉花期货市场日交易数据,构建条件均值方程和条件标准波动方程对交易量、持仓量与棉花期货价格波动关系进行了实证研究。研究结果表明:CZCE棉花期货交易量与价格收益率波动之间存在正相关关系,不可预期交易量的变动对期货价格收益率的信息传导效率明显高于可预期交易量。棉花期货持仓量与价格收益率波动之间存在负相关关系,分解后的可预期持仓量对价格收益率波动存在负向影响,但不可预期持仓量对价格收益率不敏感。就交易量和持仓量对比来看,交易量对期货价格收益率波动的影响更明显。分解后的交易量和持仓量可以更显著地刻画其对期货价格收益率波动的影响。     

我国深沪股票市场波动的对比分析

金融市场的波动是现代金融学研究的核心问题．而ARCH类模型已经成为国际上最常用的研究金融资产波动的模型。它的一个最大特点就是突破了传统方法中收益与风险线性关系的假定．反应了方差的时变特点。随着ARCH类模型的不断应用，它本身的形式也不断得以发展。出现了非对称的ARCH模型和成分ARCH模型。我国学者近年来也利用ARCH类模型做了许多的研究。陈泽中等（2000）使用GARCH模型指出了我国深市比沪市波动剧烈。王玉荣（2002）使用了ARCH类模型模拟了我国股市收益率波动状况．指出了中国股市波动存在聚类性和非对称性。陈浪南等（2002）也对我国股票市场波动的非对称性做了研究。李丽莎（2004）使用了三种ARCH模型再次描述了我国股票市场收益率波动状况。朱孔来（2005）运用TARCH模型进一步分析了日收益率波动的条件异方差性和非对称性。在上述的研究中．部分文献所采用的时问段过短．这对于最终结论是有一定的影响的．尤其是对于EGARCH模型的使用影响很大。同时部分文献所采用的数据没有经过平稳性的检验．因为早期的中国股市达不到弱式有效。价格指数通不过平稳性的检验。本文使用2000年深沪市的价格指数日收盘序列，都可以通过平稳性的检验．同时，本文还检验了常用的几类ARCH模型．得出了EGARCH可以较好的模拟我国股市波动状况的结论。     

期货市场的交易量与价格波动

本文检验了美国期货市场WTI原油、S＆P500指数和10年期国债品种的日内、日间价格波动与日内交易量、隔日交易量之间的关系,发现预期的日内和隔日交易量都有平抑期货市场价格波动的作用,非预期的隔日交易量与期货价格波动之间有正相关关系,非预期的目内交易量对价格波动的影响不显著。从信息对称性的角度分析,预期的交易量中含有更多信息,能抑制期货价格的偏离;非预期的交易量主要由信息反馈者提供,他们往往对期货价格的变动做出过度反应,从而加剧价格波动。     

棉花期货交易量与收益率及其波动性的关系研究

期货市场合约的价格反映了投资者对未来的预期,并且期货市场中的买空和卖空机制为套期保值者提供了良好的风险规避工具。针对农产品期货市场特征的研究可以为国内农产品的价格变动提供充足的理论基础。本文以国内棉花期货市场为例,研究交易量、收益率及收益率波动性之间的关系。结果发现,棉花期货交易量与价格收益率之间不存在显著的相关关系,棉花期货的价格波动与收益率、价格波动与交易量之间均存在显著的正相关关系。     

基于GARCH族模型族的创业板指数波动性研究

本文通过GARCH族模型族对44业板指数收益率的波动性以及波动的非对称性进行了相关的实证分析。经过对该收益率序列的实证分析．我们发现该序列具有使用GARCH模型的一些显著特征：尖峰厚尾、集群现象以及明显的异方差性。此外．序列波动的非对称性也比较显著，创业板股市对于负面消息的反应要大于正面消息。即负面消息能够产生更大的股市波动。最后．通过实证比较得出TGARCH（1．1）模型可以很好地描述创业板指数收益率的波动性。     

我国债券市场和股票市场收益率波动溢出效应实证研究

本文通过建立ARCH族模型对债券市场和股票市场的收益率波动进行了处理,并用条件方差进行了Granger因果关系检验,用来衡量波动的溢出效应,最后我们发现以上证指数和企债指数衡量的收益率波动之间存在双向的因果关系,即存在着波动溢出效应.     

上证指数收益率波动的实证分析：基于ARCH族模型

股价指数的收益率序列具有时变波动性、厚尾特征、波动性群集等特点,传统的计量分析无法刻画这些特点。文章利用ARCH族模型,选取2003年1月20日～2013年12月12日上证指数每日收益率共2621个数据对其波动进行定量与定性的分析,结果显示,上证指数日收益率存在高阶的ARCH效应,杠杆效应,波动集聚性特征,条件方差对日收益率有很强的影响,其中EGARCH模型在反映股市波动性方面优于其他模型。     

我国创业板市场和主板市场之间风险溢出效应的实证分析

本文利用GARCH-Diagonal BEKK模型、Chi-plot图以及Granger因果检验等方法,对我国创业板市场与主板市场之间的风险溢出效应(均值溢出效应和波动溢出效应)进行了实证分析,以此来分析创业板市场与主板市场之间的波动性、相关性及波动影响程度.研究结果表明:我国证券市场明显存在从主板市场到创业板市场的均值溢出效应;创业板市场与主板市场之间也存在波动溢出效应,两个市场的波动相关性随着创业板的发展而逐步提升;创业板市场与主板市场之间的风险传导强度呈现倒“V”特征(即先增加后减少).为进一步降低创业板市场的波动风险、促进创业板市场健康发展,本文提出强化创业板市场导向、健全创业板规则体系、强化投资者风险意识等政策建议.     

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.     

新华富时中国A25指数ETF期权多空比值与上证综指关系研究

本文选取新华富时中国A25指数ETF认沽期权、认购期权交易量比值和上证综指日收益率为研究对象,考察这两个时间序列的联动关系及两个市场的波动溢出关系,力图证明该ETF期权认购期权交易量与认沽期权交易量的比值能够在一定程度上预测中国上证综指的走势。向量自回归模型表明,多空比值与指数收益率之间存在长期均衡关系,且多空比值是收益率的格兰杰因。之后提取VECM中的误差修正项,带入双变量EC-EGARCH-M模型,结果表明,两市场存在时间序列波动聚集性、非对称性和波动溢出效应。最后,本文利用前述结果总结并建立指数投资策略。在样本时间范围内,该类投资策略能够获得比大盘更高的收益。