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"。     

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。     

中国利率与股市间波动溢出效应的实证研究

采用多变量EGARCH模型分别对中国利率与沪深股市间的波动溢出效应进行的实证研究表明,股票收益率对利率收益率有着显著的短期动态影响;利率与沪深股市间存在着显著的双向波动溢出,除了利率对深圳市场的方向外,其他方向的波动溢出均存在着不对称性.     

中国股指期货市场长记忆性及对股票现货市场有效性影响实证分析

基于股指期货日收盘价数据,我们建立了能够同时测度其收益率和波动率的双长记忆性的ARFIMA-FIGARCH模型,模型估计结果表明我国股指期货的日收益率序列及其波动率序列均出现较显著的长记忆性特性,即我国股指期货市场是非有效市场.进而对股指期货上市前后沪深300指数的双长记忆性行为的进一步研究,发现股指期货的推出有助于促进我国股票现货市场的有效性.     

东亚危机中金融传染的研究——基于香港、日本和新加坡股票市场的实证

本文选取香港、日本和新加坡股票市场指数,建立GARCH(1,1)模型刻画其波动性;然后采用相关分析、Granger因果检验和脉冲响应分析,分别对三个市场的收益率序列和波动率序列是否发生传染进行研究。研究结果表明,东亚危机中存在日本和新加坡股票市场之间收益率和波动率的溢出效应,即存在金融传染,传播路径为新加坡到日本;而日本、新加坡与香港市场间不存在传染机制,只存在依存关系。     

我国证券投资基金、股票市场和债券市场的溢出风险测度——来自上海证券市场的证据

本文基于VAR-DCC-MGARCH模型分析了沪市基金指数与股票指数和国债指数的波动相关性和溢出效应,估计了三个市场的VaR,并通过失败检验法进行了验证,研究发现:基金市场与股票市场的条件相关系数一直呈现正向相关关系;股票市场与国债市场以及基金市场与国债市场的动态条件相关系数具有很强的时变特征,而且走势呈现相似性,但是统计检验显示基金市场与国债市场的相关性不明显。基金市场对自身和股票市场存在显著波动溢出效应,股票市场对国债市场和基金市场存在一定显著的波动溢出效应。在给定期望损失概率下,发现基金指数收益率的VaR波动最为剧烈;股票指数收益率的VaR变动风险与均值的比值是最高的;结合剔除其他市场波动影响的VaR发现,三个市场的风险承受度更高,可以接受更大的损失收益率。     

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。     

基于GARCH模型对上证指数收益风险波动的实证分析

金融市场的不确定性导致价格波动的随机性,而研究波动的随机性不仅可以支持金融理论,也对金融实践有重大意义.本文以上证指数的日收益率为研究对象,采用EVIEWS通过建立ARCH类模型对上证指数日收益率进行实证分析,浅释股指收益率与风险之间的关系.结果表明,GARCH（1,1）模型能够较好的拟合上证股票收益率的波动特征,如“高峰厚尾”、集聚等现象,而GARCH（1,1）-M模型在一定程度上能较好的表现出风险与收益率之间的关系.同时也验证了沪市在中长期内不存在杠杆效应.     

中国国有商业银行股票收益率的利率敏感性研究——基于OLS-GARCH-M模型的实证分析

除去市场风险,银行股票还受到利率风险的影响,因为银行的盈利能力是现行利率的函数。本文基于中国国有商业银行、沪深300指数2010年8月18日—2015年8月21日的收盘价数据,以及此样本区间内中债国债短期、中期和长期的到期收益率数据,应用OLS-GARCH-M模型对银行股日收益率、市场日收益率与日利率波动进行研究。结果表明,银行股日收益率与市场日收益率存在着显著的正相关关系,此外,尽管日利率波动没有直接显著地影响银行股日收益率,但是银行股日收益率的波动对于日利率波动却显著敏感,从而间接地影响了银行股日收益率。     

人民币汇率与沪市之间的溢出效应研究

通过VECM模型和BEKK模型对人民币汇率与沪市之间的信息传递模式以及人民币汇率收益与沪市收益之间的均值溢出效应和波动溢出效应进行分析,发现在沪市大幅下跌前,存在单向的由汇市到沪市的均值溢出效应,在沪市大幅下跌后,存在单向的由沪市到汇市的均值溢出效应。而沪市大幅下跌前后汇市和沪市间则均存在着双向的波动溢出效应,但汇市对沪市的波动溢出远大于沪市对汇市的波动溢出。     

我国上证A股指数收益波动性的研究

本文运用ARCH族模型对我国上证A股股指日收益率及波动性进行实证研究,探索我国A股股指收益率波动特征。实证研究结果发现:上证A股股指日收益率呈现明显的波动集群性特征,因此我国证券市场表现出的波动幅度和风险性要远远大大高于国外成熟的资本市场;我国股票市场存在显著的信息非对称性和杠杆效应,尤其是股票市场好消息导致的市场波动比同等大小的坏消息引起的波动要小。研究结果显示回归模型存在自回归条件异方差,这表明我国股票市场波动具有条件异方差效应。     

我国上证A股指数收益波动性的研究

本文运用ARCH族模型对我国上证A股股指日收益率及波动性进行实证研究,探索我国A股股指收益率波动特征。实证研究结果发现:上证A股股指日收益率呈现明显的波动集群性特征,因此我国证券市场表现出的波动幅度和风险性要远远大大高于国外成熟的资本市场;我国股票市场存在显著的信息非对称性和杠杆效应,尤其是股票市场好消息导致的市场波动比同等大小的坏消息引起的波动要小。研究结果显示回归模型存在自回归条件异方差,这表明我国股票市场波动具有条件异方差效应。     

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。     

金融市场流动性波动溢出效应的实证分析

金融资产流动性是影响其收益率的重要因素.本文在设计债券市场连续的综合流动性指标和股票市场波动调整的流动性指标的基础上,利用允许均值系统方程间互相关的AVAR-TVGARcH模型,并结合wald检验和LR检验对于股票、债券和人民币汇率市场间的流动性波动溢出效应进行检验.研究发现:三个市场间存在较为显著的流动性波动溢出效应.回归系数显示市场流动性间的波动溢出效应较小.同时,本文发现外汇和股票市场流动性序列间的条件协方差都存在明显的时变特征和程度不一的聚类现象.     

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。     

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。     

基于CVaR-SV-N模型的股指期货风险度量

CVaR-SV-N模型能够更好地刻画股指期货收益率序列尖峰、厚尾和波动集群性的特征。以我国沪深300指数期货合约(IF1012)的日收益率为样本的实证分析表明建立在SV-N模型基础上的CVaR预测收益率涨跌波动与原始收益率的变化趋势比较一致,CVaR准确性检验说明CVaR预测收益的准确性在统计上是显著的,能够较准确地预测风险。     

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。     

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。