我国沪、深股市的波动性研究——基于GARCH族模型

金融市场的波动性不仅是投资者关注的焦点之一,而且也是被研究的热点之一。中国股市还非常年轻,股票市场的价格常常表现出大幅波动的特征。本研究以上证综合指数和深圳成分指数为研究对象,分别运用GARCH模型、TARCH模型和EGARCH模型同时拟合,并对比分析了中国股市日收益率波动的动态特征;结果显示,EGACH模型能更有效拟合股市的波动性。     

基于GARCH族模型的股价波动性分析

运用GARCH族模型对上证综指进行建模研究,结果表明:上证股市收益率序列不服从正态分布,有"尖峰厚尾"特征;存在一定的杠杆效应,即利空消息比等量利好消息带来冲击更大;股市受外部影响时间较长,短期内难以消除。     

GARCH族模型计算中国股市在险价值(VaR)风险的比较研究与评述

如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题。VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法，具有简洁、明了的特点，而且相对于方差来讲，更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。但是在用参数法计算VaR时，关于分布假设、模型的选择，具有一定的主观因素，很多是靠经验来进行判断。文中用当前金融领域刻画条件方差最典型的GARCH模型及其几种最新衍生模型如EGARCH、PARCH等，分别在正态分布以及能刻画收益厚尾特性的分布(t-分布、GED分布)假设下，再结合上证指数、深圳综指与上证180指数进行实证分析，并对结果作了比较，分析各种模型的优缺点、与分布假设的关系以及与指数序列数据的关系，得出一些新的结论。作为对比，也用Riskmetrics模型计算了VaR值，分析其与GARCH族模型的不同。     

基于GARCH族模型的中国股市通信板块收益率波动分析

文章运用GARCH族模型分析中国沪深股市通信板块指数日收益率的波动特性,发现信息通信板块收益率是一个平稳过程,其波动具有＂聚集＂和＂非对称效应＂的特点。而GARCH（2,1）模型比GARCH（1,1）模型更好地消除了收益率序列的异方差,其中非对称模型TARCH（2,1）模型的拟合效果最好;GARCH-M模型和非对称的CARCH（1,1）模型都不适用于描述其收益率的波动特征。     

基于GARCH模型的上海股票市场波动性研究

研究股市波动性,有利于投资者的决策,同时有利于有关部门制定相关政策,来规范证券市场.简单介绍以往关于股市波动性的研究,并对GARCH模型进行了简要介绍,随后运用GARCH模型进行实证分析,最后得出TGARCH模型能更好的拟合上证指数相对收益率序列.     

基于GARCH族模型的黄金价格收益率及波动性研究

文章应用GARCH族模型对黄金现货价格的收益率及波动性进行实证研究,实证结果表明黄金价格日收益率具有"尖峰厚尾"和"波动聚类"的特征。通过TGARCH及EGARCH模型发现我国黄金市场存在非对称性现象,正的冲击对黄金价格波动影响更大。     

上海股市收益率GARCH模型族的实证研究

利用GARCH模型族,实证分析了上海股市收益率的波动特征,指出上海股市收益率不仅具有条件异方差性,而且具有“杠杆效应”。     

GARCH模型族在沪深300中的比较研究

风险测量一直是金融研究领域的热门话题,而如何构建合适的模型来衡量风险自然而然成为众多学者研究的关注点.VaR方法是当今应用最广泛的衡量金融风险的方法之一,其核心又在构建良好的波动率估计模型.GARCH模型族能很好地描述股指波动率呈现的重尾、波动性聚集、杠杆效用等,是当前效果比较好的条件异方差性的模型.本文着重研究基于GARCH模型族(GARCH、EGARCH、PGARCH)在不同分布假定下(高斯分布、t分布、广义误差分布)的表现,从而计算出沪深300的在险价值( VaR),比较分析模型拟合效果,选出适合的模型,对规范国内沪深300的风险管理提供了理论依据.     

我国股市波动的阶段性特征研究——基于ARCH模型族的实证研究

以上证综合指数为代表,根据我国股市交易制度的两次转变,把我国股市自1991年至2006年的15年发展历程分为三个阶段,利用ARCH族模型,从股市波动的集聚性、持续性、"杠杆效应"几个方面,研究了我国股市15年间的波动特征的变迁,得出了一些富有现实意义的结论。     

基于ARIMA模型和GARCH模型的美元指数波动性分析

美元指数在金融危机前后出现了耐人寻味的变化,其波动影响着国际经济、政治格局。本文运用自回归单整移动平均时间序列(ARIMA模型)和广义自回归条件异方差时间序列(GARCH模型)的方法分析美元指数,采集大量历史样本数据,对其波动特性进行实证研究。运用ARIMA模型对未来短期美元指数走向进行预测,表明美元指数的波动有一定的规律。同时,对美元指数建立用于描述大量金融时间序列的GARCH(1,1)模型,通过模型的定阶、检验、预测发现GARCH模型有较好的预测较长期整体走势的能力。     

基于GARCH模型的股市收益与股指波动的实证研究

文章采用四个市场指数建立以来至2010年12月30日止,运用传统的最小二乘法和改进的自回归条件异方差模型( GARCH),从A股市场指数的波动性入手,研究四个市场收益率的特征,对指教序列的分布、序列的平稳性和异方差进行检验,从而对A股市场指教的波动有更深刻的认识和把握.     

沪铝期货收益波动性分阶段实证研究

本文研究了我国上海期货交易所铝期货连续合约2000~2006年收益序列的波动性,并以2004年为铝期货市场发展的临界点,建立了两阶段子序列,采用条件波动模型分别进行了实证分析,结果表明:第二阶段铝期货市场有效性较第一阶段得到了提高;第二阶段铝期货收益波动性存在持续并扩大的现象;两个阶段铝期货收益波动性均存在杠杆效应,且两个阶段的杠杆效应相反,但第二阶段的杠杆效应是显著的。     

我国商品房销售价格指数的波动性分析——基于GARCH模型的实证检验

本文运用ARCH及其推广形式GARCH模型对我国房地产行业销售价格指数的增长率进行分析,发现我国房地产销售价格的波动不仅受到外部因素冲击的影响,同时该市场还具有很强的记忆功能。     

基于不同分布假设GARCH模型对上证指数波动性预测能力的比较研究

本文在四种不同的分布假设(Normal,Student-t,GED和SkewedStudent-t)下,对上证指数波动性进行了GARCH(1,1)模型预测能力实证比较研究,目的在于揭示分布假设对GARCH模型预测能力的影响。研究结果表明,使用厚尾分布假设(Student-t,GED)提高了模型的预测绩效。但引入偏斜student-t分布并未能进一步提高模型预测能力。     

基于不同分布假设GARCH模型对上证指数波动性预测能力的比较研究

本文在四种不同的分布假设(Normal,Student-t,GED和Skewed Student-t)下,对上证指数波动性进行了GARCH(1,1)模型预测能力实证比较研究,目的在于揭示分布假设对GARCH模型预测能力的影响.研究结果表明,使用厚尾分布假设(Student-t,GED)提高了模型的预测绩效.但引入偏斜student-t分布并未能进一步提高模型预测能力.     

上证综合指数与宏观经济变量间的回归分析及预测研究

目的是通过回归的方法,了解上证综合指数与宏观变量之间的线性关系,希望找到预测上证综合指数的方法.收集了从1997年1月到2009年4月中国月度低频数据,包括上证指数,广义货币供应量M2,汇率,居民消费价格指数,国家财政收入,出口额,利率水平.     

内蒙古稀土市场风险中的GARCH模型应用研究

我国是稀土资源大国,但各稀土产业企业对稀土市场缺乏合理的风险管控,导致稀土市场发展缓慢,规模不经济。文章尝试着对目前内蒙古有色金属稀缺资源之稀土市场风险管理系统构建合理的理论模型,并预测稀土价格变化频率,控制价格损失频率在较低范围内,为稀土投资者提供风险管理手段。     

灰色-马尔可夫链模型在股市预测中的应用

用GM(1,1)预测具有良好的精确性和规律性,但对于随机波动性较大的股市行业,它的预测精度比较低,而马尔可夫模型可以克服波动性较大的局限性,弥补灰色模型的不足,因此将两者结合起来对股市进行预测将能提高预测的精度。本文依据上交所20个月末收盘指数预测后四个月的月末收盘指数范围,实证分析表明灰色马尔可夫链模型在股市预测中应用的可行性     

中国股票市场关注度指数及其效应研究 ——基于热点股票的实证检验

本文采用和讯网关注度大数据分析股票市场的热点效应,以观察我国股票市场特定时间下收益率的波动问题。在混合分布假说(MDH)框架下,采用ARMA-EGARCH-M模型对股票进行模拟,发现在特定热点时间段内的和讯网关注度指数与我国股票市场波动有高度的关联性,拟合效果良好。同时,在热点事件发生前后的阶段性关注度解释力差异,也侧面反映出我国股票市场的某些问题。     

基于GARCH模型的A股市场波动研究与危机预警——以中国石化为例

本文以中国石化公司2012年1月至2017年10月30日的股票交易数据为研究对象,采用GARCH模型对中国石化股价的波动特性进行了研究,并结合Var值对其风险进行了预警。