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。     

中国猪肉价格波动分析:基于ARCH类模型

基于2000年1月至2011年12月集贸市场月度猪肉价格数据,利用GARCH、GARCH-M、TARCH和EGARCH等ARCH类模型对我国猪肉价格的波动、波动的非对称性进行分析。研究结果显示,猪肉价格波动表现出明显的集簇性与非对称性,价格上涨信息引起的波动大于下跌信息引起的波动,而猪肉市场没有存在高风险高回报的特点。于此提出,应充分利用价格波动的集簇性对未来猪肉价格的波动进行预测,建立、完善猪肉价格预警系统;应对能引起猪肉价格上涨的因素给予特别的关注,采取适当的措施稳定猪肉价格;推进金融化工具,不断完善猪肉市场。     

基于ARCH模型对上证指数收益率波动的实证研究

ARCH模型是为动态非线性股票定价的一种模型,广泛地应用于金融领域的时间序列分析。本文简要介绍了ARCH模型基本形式,并将在我国股市分析中应用ARCH模型,以上证指数日收益率作为变量,探究其波动性,并进行实证研究。研究结果表明:上海证券市场每日收益率具明显波动集群性特征,滞后期收益率对当前收益率的影响存在时滞性。已有研究表明我国证券市场的风险性和波动幅度均高于国外成熟金融市场。本文旨在从实证结果得出上海股市的波动特征,为我国金融市场进一步发展提供参考建议。     

上证指数波动性影响因素实证分析

本文选取上证综合指数为中国股市的代表,通过分析股市波动的特征,全方位对比,最后选出度量波动性较为科学的指标,即用EARCH模型的方差（σSH）来作为波动性的估计,并采用向量自回归模型（VAR）来分析工业总产值、货币供应量两个存在较大争议的长期因素对证券市场波动性的影响,最终得出了与以往研究不同的结论。     

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。     

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"。     

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。     

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"。     

中国基金市场收益和波动溢出效应实证分析

沪深投资基金市场由于受市场结构、地理区位、经济文化等因素的影响,两市之间逐渐整合,在收益率和波动性上都存在相关性。本文利用ARCH类模型及Granger因果检验对沪深基金指数进行了实证研究,结果表明:沪深基金市场收益率存在显著相关关系,上海基金市场对于深圳基金市场具有一期前导作用,两市波动的溢出效应也是非对称的,仅存在上海对深圳的溢出效应。     

中国基金市场收益和波动溢出效应实证分析

沪深投资基金市场由于受市场结构、地理区位、经济文化等因素的影响,两市之间逐渐整合,在收益率和波动性上都存在相关性。本文利用ARCH类模型及Granger因果检验对沪深基金指数进行了实证研究,结果表明:沪深基金市场收益率存在显著相关关系,上海基金市场对于深圳基金市场具有一期前导作用,两市波动的溢出效应也是非对称的,仅存在上海对深圳的溢出效应。     

中国经济波动特征的研究——基于ARCH类模型

一个国家经济的波动对经济的发展有很大的影响。本文引入ARCH类模型,在简要介绍模型的基础上,基于中国1953~2012年实际GDP增长率的数据进行实证分析,探究我国经济增长的波动特征。结果表明:GARCH(1,1)模型较好地表示了我国经济的波动,该波动具有很强的波动聚集性和波动持续性;我国经济的波动不存在不对称性;经济增长的波动性增加将导致增长率绝对水平的提高,但是该影响效果并不明显。     

Volatility forecasting: Intra-day versus inter-day models

Volatility prediction is the key variable in forecasting the prices of options, value-at-risk and, in general, the risk that investors face. By estimating not only inter-day volatility models that capture the main characteristics of asset returns, but also intra-day models, we were able to investigate their forecasting performance for three European equity indices. A consistent relation is shown between the examined models and the specific purpose of volatility forecasts. Although researchers cannot apply one model for all forecasting purposes, evidence in favor of models that are based on inter-day datasets when their criteria based on daily frequency, such as value-at-risk and forecasts of option prices, are provided.     

亚洲地区股票指数收益率的波动性研究一基于GARCH族模型

为防范股票市场上的不确定性和风险,有效地度量股票指数收益率的波动性显得尤为重要。本文运用GARCH族模型,拟合了股票指数收益率的波动性方程,并实证研究了亚洲地区四个最具代表性国家：日本、中国、印度和韩国的股票指数收益率的波动性。结果表明：亚洲地区股票指数收益率的波动呈现出聚集性和持续性,股票市场存在着冲击的非对称性;中国和印度的股票市场抗风险能力比日本和韩国弱,股票指数收益率的波动性带来的负面影响更大。     

亚洲地区股票指数收益率的波动性研究——基于GARCH族模型

为防范股票市场上的不确定性和风险,有效地度量股票指数收益率的波动性显得尤为重要。本文运用GARCH族模型,拟合了股票指数收益率的波动性方程,并实证研究了亚洲地区四个最具代表性国家:日本、中国、印度和韩国的股票指数收益率的波动性。结果表明:亚洲地区股票指数收益率的波动呈现出聚集性和持续性,股票市场存在着冲击的非对称性;中国和印度的股票市场抗风险能力比日本和韩国弱,股票指数收益率的波动性带来的负面影响更大。     

ARCH and GARCH models vs. martingale volatility of finance market returns

ARCH and GARCH models assume either i.i.d. or ‘white noise’ as is usual in regression analysis, while also assuming memory in a conditional mean square fluctuation with stationary increments. We will show that ARCH/GARCH is inconsistent with uncorrelated increments, violating the i.i.d. and ‘white’ assumptions, and violating finance data and the efficient market hypothesis as well.     

Conditional Volatility of Equity Real Estate Investment Trust Returns: A Pre- and Post-1993 Comparison

We examine the dynamic behavior of Equity Real Estate Investment Trust (EREIT) volatility in a GARCH context 1972–2006 using monthly EREIT returns, and comparing volatility performance for “early” Equity REITs 1972–1992 with that of “modern” EREITs 1993–2006. Consistent with findings for conventional firms, we find that EREIT conditional volatility is time-varying, persistent, and predictable. There is a positive relationship between expected return and expected risk in EREIT stocks pre-1993, but the relationship disappears after 1993. We find no evidence that negative shocks affect EREIT volatility differently from positive ones in either time period. Different from reported results for conventional firms, we find that changes in the conditional volatility of fundamental macroeconomic variables have strong explanatory value for future changes in EREIT volatility. Finally, comparing EREIT volatility performance with volatility in the Russell 2000 Index, a proxy for small stocks, we find that EREIT volatility behaves differently from that of small stocks in many respects, indicating that risks in the small stock index cannot effectively proxy for risks in the EREIT market.