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。     

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。     

基于带双指数跳跃因子GARCH模型的中国股票市场波动性研究

本文应用带双指数跳跃因子的GARCH模型对我国A股市场综合指数收益率序列进行了实证研究,研究结果表明带双指数跳跃因子的GARCH模型能够比传统的GARCH-JUMP模型更好的刻画我国A股市场收益率序列的动态变化特征.     

基于GARCH模型的上证综合指数收益率波动的实证研究

文章选取上证综合指数2012年1月4日至2012年12月31日的日收盘数据为研究对象,针对其收益率序列,运用GARCH模型对上证综合指数进行拟合和检验。分析结果表明,上证综合指数收益率序列具有明显的异方差性、波动性和持续性,同时上证综指有较高的风险溢价现象。     

基于GARCH模型的上证综指波动性分析

本文针对传统计量方法无法满足对股票收益率波动性大的特点进行分析这一缺陷,提出运用GARCH模型,建立异方差收益率假设,并对异方差的表现形式进行直接的线性扩展,对以上证综合指数为代表的上海证券交易所的股票价格的波动性进行了实证分析,并得出上证综指收益率波动呈现"尖峰厚尾"的特性以及非对称的GARCH模型能较好地拟合我国股市的股票价格序列波动的结论,从而对投资者的预测和决策起到指导作用。     

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。     

中国沪深股市收益率相关性的实证分析

开放的资本市场,不同市场在资金流动、市场运作等方面联系的加强使得市场间的关联度增加。我国的上海和深圳交易所同处中国大陆,所面对的经济、政治和法律环境相同,监管环境、投资者结构、上市公司的质量、治理结构相同或相似。研究这两个股市间的相关性与互动性可以反映资金流向和市场效率。上证综合指数日收益率和深证成分指数日收益率均存在较大的波动,沪深两市日收益率序列均不服从正态分布,尖峰厚尾性显著,波动存在簇族性。可用GARCH模型和EGARCH模型来拟合收益率序列的波动性,通过模型得出沪市的有效性比较强,深市对沪市收益率的溢出效应不显著。     

信用交易对我国股市波动性和有效性影响的实证研究

我国股市于2010年3月正式引入信用交易制度,这是证券交易机制的重大变革,对股票市场的波动性和有效性都产生了深远的影响。本文选取上证50指数和深证成指分别作为上海市场和深圳市场的代表,运用GARCH模型对2006年6月30日至2013年9月30日的指数收益率序列进行实证分析以探究信用交易制度推出以后股票市场波动性和有效性所发生的变化。研究发现：（1）开展融资融券业务显著降低了股票市场的波动性。（2）转融通制度的推出对股票市场波动性的影响尚不明显。（3）新信息对股票市场波动率的影响显著降低了。（4）历史信息对股票市场波动率的影响并不一致。     

基于QRNN模型的创业板市场羊群效应的实证分析

金融时间序列普遍具有非对称性、非线性、尖峰厚尾等典型特征,本文在传统CCK模型基础上,以2013年1月14日到2016年12月20日的创业板指数成分股日收益率数据为样本,运用R软件建立神经网络分位数回归(QRNN)模型对我国创业板市场的羊群效应进行检验,实证分析结果表明:我国创业板市场存在着显著的羊群效应,神经网络分位数回归模型能够更加全面准确地揭示不同分位点处市场收益率对于横截面绝对偏离度的影响.     

我国创业板市场与主板市场联动效应的实证分析

自2009年10月30日首批28家创业板公司在深圳证券交易所集中挂牌上市,标志着中国创业板正式成立,研究创业板市场与主板市场之间的关系,日益成为各学者、投资者研究的重点。利用沪深300指数和创业板指数考察我国创业板市场与主板市场联动性。实证研究证明我国沪深300指数收盘收益率是创业板指数收盘盘收益率的单向Granger原因,而创业板指数收盘收益率不是沪深300指数收盘收益率的Granger原因。     

基于GARCH模型的上证50指数收益率波动性分析

股票的波动性是市场风险管理的重要参考依据,在时间序列研究中引起了广泛的关注.本文以GARCH族模型为基础,选取了代表上海证券市场中最具影响力的龙头企业的上证50指数作为研究对象,并对其日收益率进行了波动性分析.实证结果表明,该序列呈现出尖峰厚尾的特征,波动的突变性与集群性明显,相比于长期投资的方式,短期投机更加受到投资者的青睐,并且该日收益率序列不具有显著的杠杆效应,利好消息与利空消息带来的波动基本上没有太大的差异,并针对这一特点分析其可能的原因.     

交易成本对我国股票市场价格波动性的影响分析

本文以我国沪深两市的数据为样本,采用单因素方差分析、GARCH模型对印花税调整对股票市场波动性的影响进行了实证研究,实证结果表明,印花税的提高会对市场收益率波动性产生明显影响,而印花税的降低对市场收益率波动性影响则不显著。     

中美大豆期货价格波动特征比较

期货股票等金融市场经常出现波动和集群现象,GARCH类模型是描述这种性质的主要工具。GARCH类模型能够较好地刻画出金融收益率时间序列高峰厚尾、杠杆效应、波动持续性等特征。对于研究期货市场波动性有较好的向导作用,对于研究市场有实际的研究意义和价值。本文以中国大连期货交易市场和美国芝加哥期货加以市场2005年至2012年3月的日收益率作为研究对象。对四段数据进行分析研究建立恰当的GARCH类模型,经过建立多个不同的模型进行对比,选择最佳的模型,最后分别对两个市场两个时段,建立了对应的四个模型,模型均通过了参数检验和残差检验最后进行了两个市场内部和两个市场之间的对比分析。     

股指期货对我国股票市场波动性影响的实证分析

本文在借鉴了大量文献资料、研究成果的基础上,运用实证分析方法,借助沪深300指数日交易数据,用GARCH模型对股指期货推出对股票市场波动性影响进行了实证研究,根据分析结果得出该日收益率序列具有高阶ARCH效应.股指期货的引入在一定程度上增大了我国股票市场的波动性,但是这种影响程度较小;源于参与投资沪深300股指期货的投资者知识水平和经验不足,出现盲目追涨,不关注基本面,造成股指期货的推出增加了市场的投机气氛,对市场的新信息反映过渡.     

基于GARCH模型的美国主权CDS息差收益率波动性研究

本文以美国5年期主权CDS息差2012年9月30日至2016年9月29日的全部日度数据为研究对象。从研究美国5年期主权CDS息差收益率的基本统计特征出发,利用时间序列分析法,构建能够衡量其波动性特征的GARCH(1,1)模型,重点探究美国5年期主权CDS息差收益率的波动特征。实证分析表明,美国5年期主权CDS息差收益率具有异方差性且具有"尖峰厚尾"现象,收益率具有右侧较长尾部。GARCH(1,1)能够很好地拟合序列,适合对主权CDS息差收益率波动性作进一步研究。     

基于GARCH模型的股指期货对现货市场波动影响的实证研究

2010年4月16日中国金融期货交易所正式推出沪深300指数期货。股指期货的推出是否对其标的资产波动有显著影响,至今在经济学界和实践部门都有着很大的争议。有关股指期货对现货市场的影响研究,现有文献大多集中于研究欧美等市场经济比较发达的资本市场,对中国等新兴市场的研究不足;另外国内文献基本上以GARCH族模型进行模拟.本文在借鉴了国内现有研究成果的基础上,以我国沪深300指数为样本,用GARCH模型对沪深300指数期货推出对股票市场波动性影响进行了实证研究。研究结果表明:股指期货在一定程度上减小了股票市场的波动性,总体上发挥稳定市场的功能,但这种影响较小。     

经济转折时期CRB综合价格指数波动性研究——基于GARCH（1，1）模型

本文以CRB综合价格指数时间序列数据为研究对象,通过一系列的检验,运用GARCH（1,1）模型;对其在次贷危机时期的波动性进行实证研究。研究表明,运用GARCH（1,1）模型能够较好的模拟CRB综合价格指数的波动性特征。如果将CRB综合指数在时间序列上表示出来,我们会发现其存在波动从聚性现象。     

股指期货对沪深300指数波动率影响的实证分析

2010年4月16日,股指期货正式推出并在中国金融期货交易所挂牌交易,标志着中国证券市场的进一步发展和完善。一些观点认为股指期货会助长助跌,加大股票市场的波动性;另一些观点认为股指期货的多空双向操作性质将稳定股票市场波动。本文选择沪深300指数作为研究对象,运用GARCH时间序列模型分析研究股指期货的推出对股票市场波动性的影响。     

沪深300股指期货风险管理的实证分析——基于CVaR-GARCH模型族

通过对沪深300股指期货收益率进行实证分析,采用可以更好刻画收益率序列特征的t分布和GED分布,基于GARCH模型族对收益率序列进行波动性建模。根据GARCH模型族的估计结果计算出CVaR值,并对CVaR的准确性进行了检验。由结果可知,GED分布下的TGARCH(1,1)模型是测算CVaR值的最佳模型。     

基于中国黄金期货市场数据的GARCH族模型拟合评价

本文运用GARCH族模型对我国黄金期货市场波动进行拟合情况,以上海期货交易所AU1406黄金期货合约的日收益率为数据来源,并运用损失函数对GARCH,TGARCH,EGARCH三个模型的波动率预测精度进行比较。实证结果表明,对称的GARCH模型是描述市场波动性给出了很好的描述,能够对投资者,特别是我国黄金生产企业在市场风险度量与预测以及投资决策时有所帮助。