基于ARMA-GARCH模型的沪深300指数回报率波动性研究

收益率是衡量金融资产价格的一大重要指标,而其波动性能很好地对资产价格的波动进行描述。投资者通过对收益率及其波动性的研究,可以对未来资产价格波动情况进行预测,获得关于资产波动情况的有效信息。本文选取2012年～2021年沪深300指数的指数回报率序列,基于ARMA-GARCH模型对其波动性进行分析。实证结果表明：资产冲击虽对序列存在影响,但ARMA(2,2)-N-GARCH(1,1)模型仍是有效拟合沪深300指数回报率波动特征的最优模型。对收益率序列进行预测时,静态预测结果下,收益率的波动程度具有显著的过滤效果;动态预测结果表明沪深市场中收益率序列围绕正值（约5%）波动,投资者在整体情况下能得到正向反馈,沪深市场是非零和市场。     

基于GARCH模型的股票市场波动研究——以沪深300指数为例

我国股票市场长期波动剧烈,波动风险较高是我国股市最具代表性的特点。股市过度波动对我国金融体系甚至国民经济影响巨大。本文通过分析当前股市现状,发现其中波动性特点,并选取能够反映我国证券市场股票价格变动的主要概貌,以及我国股票市场运行的大体状况的沪深300指数作为研究对象,运用GARCH模型实证分析,从经济计量的角度刻画沪深股票市场波动性特征,根据此结果对于我国股票市场提出政策建议。     

基于GARCH模型族的沪深300波动研究

本文针对沪深300指数2008年6月到2013年7月共1241个样本数据,运用GARCH模型族理论,分别建立GARCH,GARCH-M及T-GARCH模型,发现其收益率波动具有显著的聚集效应及收益不对称性。并通过比较,发现T-GARCH(1,1)模型能够较好地描述沪深300指数波动的规律。     

基于投资者情绪的沪深300指数期货现货波动性关系研究

本文对投资者情绪、沪深300指数期货和沪深300指数之间的关系用EGARCH模型进行检验,研究发现,沪深300指数期货和沪深300指数的波动性均具有非对称性,利好消息对沪深300指数收益率波动性的影响要小于利空消息的影响,而沪深300指数期货刚好相反,利好消息的影响要大于利空消息的影响;指数期货的波动对指数的波动具有较强的影响作用,长期而言,指数期货有稳定指数的功能;投资者情绪增加了指数期货以及现货的波动性。     

沪深300指数的ARCH效应

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。通过对即将推出的股指期货的标的指数-沪深300指数的收益率序列进行AR-CH效应分析．采用ARCH模型及其扩展形式对沪深300指数的波动性进行实证分析,结果表明沪深300指数的收益率序列是有偏的,并具有尖峰厚尾的特点。同时也具有波动的群集性和不对称性的特点。     

基于BP神经网络模型的沪深300指数预测

采用BP神经网络模型,利用MATLAB软件,通过沪深300指数2011年1月4日到2012年3月30日的开盘价、收盘价、最高价、最低价四组数据建立三层的BP神经网络模型,用前290天的数据对模型进行学习和训练,然后用后12天的数据对模型进行检测,最后对2012年3月15日的开盘价进行短期预测。结果表明,BP神经网络模型具有良好的泛化能力,在沪深300指数的预测方面有很好的预测能力,有很强的现实意义。     

基于GARCH族模型的沪深300指数波动性模拟研究

本文运用GARCH族模型模拟沪深300指数收益率波动情况,得出结论:沪深300指数波动性的模拟,从简洁性出发应使用GED分布假设下的GARCH(1,1)模型;从精确度出发,即考虑其非对称性时应选择GED分布假设下的EGARCH(1,1)模型。企业和投资者可借助此模型相机投资;行业工作者和相关领域学者可参考本文方法展开进一步研究。     

沪深300指数的走势分析及预测——基于ARIMA模型

为研究上证指数的变化规律，利用时间序列分析方法建立了预测模型，模型对沪深300指数的周收盘数据作了预测分析，结果表明，预测值接近真实值，并为指导投资者在证券投资市场上的正确投资战略决策提供有效依据。     

利用ETF复制沪深300指数研究

与构造篮子股票的方法相比,利用ETF复制指数可以明显降低交易成本.文章对ETF复制股价指数的方法进行了理论分析,并根据这些方法,利用我国ETF基金对沪深300指数进行了复制,求解出了最优组合比例.     

BP神经网络模型在沪深300指数预测中的应用

文章探讨了神经网络模型在股指预测方面的应用,通过引入宏观经济因素,建立BP神经网络模型来对沪深300指数的走势进行中长期预测,运用MATLAB神经网络工具箱对BP模型预测的准确性和可行性进行了实证检验。     

我国股票市场与国债市场的互动效应研究——基于沪深300指数的VAR模型

在2020年5月召开的第十三届全国人民代表大会第三次会议上,李克强总理指出,在疫情的大背景下,我国依然攻坚克难完成了2019年的主要目标。本文通过建立沪深300指数对数收益率、国债指数对数收益率与确诊日增长率间的VAR模型,通过脉冲响应函数分析得出,国债市场对股票市场产生正面影响,疫情对我国股票市场产生负面影响,而对国债市场产生正面影响。在此基础上,从投资者资产配置及发挥经济政策作用等方面,提出降低公共卫生事件引发的金融风险的政策建议。     

GARCH模型的沪深300指数收盘价波动性

近年来,我国有不少股指挂钩的理财产品推出,但是,股指价格的波动性给投资者带来了较大的风险。该文着力研究我国沪深300指数的波动特征,了解波动的不对称性,掌握我国市场存在杠杆效应等等。该文基于2005～2013年的沪深300指数收盘价的日度数据．采用GARCH（1,1）、GARCH—M、TARCH、EGARCH模型对沪深300指数收盘价的波动性进行分析,对于投资者预测走势以及做出相关决策部具有重大的意义．     

沪深300指数基金跟踪误差多元回归分析

近年来,指数基金由于其自身独特的优势逐渐受到投资者的关注,越来越多的基金公司开始发行指数基金。其中,以沪深300指数作为标的指数的基金最多。由于跟踪统一指数的基金存在同质性,因此普通投资者更多地以指数跟踪误差作为投资依据。无论是先验分析还是统计分析都表明,基金的管理费用、资金规模、股票仓位等因素都会对指数基金的跟踪误差产生影响。     

沪深300与国际股指期货标的指数的比较——基于指数编制

2006年10月30日中国金融期货交易所推出以沪深300指数为标的的股指期货仿真交易至今已经3年多了,3年期间各方呼声一片,希望早日正式推出股指期货产品。2010年1月沪深300股票指数期货即将上市的消息公布后,立即在证券界与期货界炸开了锅。本文通过对沪深300指数和国外股指期货标的指数在计算方法、类型、成分股数量、市值覆盖率和选股标准等技术指标进行归纳总结和比较,进一步审视我国的股指期货标的指数——沪深300指数。     

推出沪深300指数期货对现货市场的影响研究

随着我国股指期货的即将推出,管理层、专家学者以及广大投资者对其可能产生的影响给予了极大的关注。本文回顾海外市场推出股指期货后对现货市场产生的影响并加以综合整理,结合我国证券市场实际,对我国推出沪深300指数期货对现货市场的影响进行分析和预测。     

跑赢沪深300指数的成分股组合构建——基于多因素模型的实证分析

在股票投资实践中,如何构建跑赢沪深300指数成分股组合一直是投资者的期盼,同时也是股指期货期现套利的重要研究课题。本文选取2008年3月1日至2013年3月1日沪深300成分股的行情数据及基本面数据,利用多因素模型对成分股收益率进行预测,并通过WIND咨询提取相应成分股组合在近期的实际收益状况,验证成分股组合是否稳定跑赢沪深300指数。     

沪深300股指期货套期保值效率度量研究——基于沪深300ETF的实证分析

基于沪深300股指期货真实交易数据,选取对指数拟合程度高且可交易的沪深300ETF为现货研究对象,运用静态套期保值比率估计模型（OLS、B-VAR、VECM）和动态套期保值比率估计模型（VECMBGARCH、DBEKK-GARCH、DCC-GARCH、NormCopula-GARCH、tCopula-GARCH）对最优套期保值比率进行估计,并对规避风险效果进行比较。结果表明：无论在样本内期间和样本外期间中,各模型反映出的沪深300股指期货套期保值效率都较高,考虑期货与现货市场动态相关性的NormCopula-GARCH模型套期保值效果最优。     

沪深300股指期货市场风险研究

我国即将推出以沪深300股票指数作为标的的股指期货，因为股指期货具有期货的杠杆效应，风险性极大，所以有必要对股指期货的市场风险进行合理的度量。目前对股指期货市场风险的研究是一个热点也是难点问题。利用近年来专家学者常用的极值理论计算沪深300指数的全尾、左尾（多头）和右尾（空头）的VaR和ES，可以有效的度量沪深300股指期货的市场风险。