基于VaR模型的我国股票市场风险度量研究

本文选取了2008年1月2日到2013年4月13日的上证综合指数的日收益率作为研究对象,对我国股票市场风险度量进行实证分析,得到如下结论:第一,GARCH族模型能够成功地描述收益率波动的时间相关性;第二,我国股票价格收益率波动具有非对称效应,存在"杠杆效应";第三,基于GDE分布的GARCH族模型比基于t分布的模型能够更好地描述我国股票市场的波动性。     

法定存款准备金率的调整对我国股市收益的影响分析

采用理论分析和实证分析相结合的方法,研究我国存款准备金率的调整对股票市场收益率的影响。得出的结论为存款准备金率的调整短期内会对股市产生显著影响。本文创新之处在于采用GARCH模型对上证综合指数收益率进行拟合,并对上证综合指数取对数处理,之后进一步进行移动平均,使数据更加平稳。     

基于GARCH和E-GARCH模型的投资组合波动预测分析:以上证50指数为例

通过借助GARCH模型和考虑数据不对称性的E-GARCH模型,分析上证50指数投资组合波动的预测性,实证结果发现:上证50指数日收益率波动均存在条件异方差,市场收益率的波动随时间的变化而变化,而且经常在某一时刻中连续出现偏高或偏低的情况;另一方面,从GARCH模型和E-GARCH模型对上证50指数的预测比较可看出,选取的上证50指数样本数据具有一定的不对称性,短期来看,GARCH模型和E-GARCH模型都能够很好的拟合上证50指数的日收益率波动轨迹,预测误差较小。但随着样本期的延伸,相对于GARCH模型,E-GARCH模型预测效果的相对误差更小。     

我国A股市场航运企业股票收益率波动性分析

本文运用GARCH模型和EGARCH模型对我国航运企业股票收益率波动性进行分析,并将其与上证综合指数的收益率进行对比,探索航运企业股票收益率的波动性特征。实证研究结果表明:航运企业股票的收益率序列存在着较为显著的异方差性,航运企业股票的波动性与市场风险性较大,并且其收益率序列的波动具有较强的持续性和非对称性,航运企业股票市场总体上存在着杠杆效应,利空消息较利好消息更容易引起较大的波动。     

上证综指收益率实证分析——基于ARMA-GARCH模型

上海证券交易市场在我国资本市场中具有重要地位,其A股股票收益率整体走势可以代表着我国证券市场的整体行情。本文旨在利用上证综指收盘价计算对数收益率,建立ARMA-GARCH模型,进而对上证综指收益率进行预测,并针对其波动提出相关建议。数据选取以2006年6月1日至2015年6月1日上证综合指数收盘价为基础,计算对数收益率,检验序列的相关性,稳定性及异方差性。故本文采用ARMA模型模拟上证综指收益率序列,利用GARCH模型拟合残差序列,以此进行实证分析和预测。     

基于参数与非参数GARCH模型的中国股市波动性预测

本文采用了2003年1月1日——2010年6月30日的上证综合指数和深证成份指数的每日收盘价所得的对数百分收益率为样本,分别运用标准GARCH（1,1）模型和非参数GARCH（1,1）模型[1,3]研究了中国股票市场的波动性,并对这两种模型的估计结果进行了比较,最后利用误差度量指标比较了这两种模型的估计能力,结果发现,非参数GARCH（1,1）模型对股市波动性的预测精度有明显的优势。     

基于Garch-M模型的我国沪深300指数研究

本文选取沪深300指数2014年1月2日至2014年12月31日的日收盘价作为研究对象,运用GARCH模型对其波动性进行实证分析,并且进一步引入GARCH-M模型研究我国沪深300指数收益率是否存在正风险溢价。研究表明:我国沪深300指数收益率时间序列存在着明显的ARCH效应,具有明显的异方差性和持续性;模型GARCH(1,1)对我国沪深300指数收益率波动性有较好的拟合性;同时研究发现我国沪深300指数存在一定的风险溢价现象,即预期风险越高,收益率越高。     

沪深300指数收益率实证分析——基于不同分布的GARCH模型

文章采用ARMA模型来描述沪深300指数收益率序列,GARCH(1,1)模型用来拟合误差。文章对深300指数收益率序列分别建立误差分布为正态分布,GED分布和t分布的ARMA-GARCH(1,1)、GARCH(1,1)模型。实证结果表明:我国股票市场具有异方差性、尖峰厚尾的特征。文章讨论了GARCH类模型的参数估计方法和结构形式,实证分析发现,基于GED分布和t分布的模型相比正态分布的模型有一定优越的表现。     

基于GJR—GARCH模型的上海证券市场实证研究

根据1998年1月1日-2006年5月1日上证综指数据,采用GJR-GARCH模型对上证股市收益率的统计特性进行讨论,并分析了上证股市收益率波动的非对称性现象。结论表明：（1）上证综合指数序列存在冲击的非对称性,同时也存在着杠杆效应;（2）由拟合得到的新闻影响曲线可以看出,GJR—GARCH模型的新闻影响曲线也是非对称的,同样强度的利空消息较利好消息对未来波动的影响更大。     

基于深证综合指数的GARCH模型实证分析

用波动率模型研究深证综合指数2008年以来的变化,结果表明深证综合指数日收益率符合GARCH过程。该模型很好地刻画了深证综合指数日收益率的波动特点,同时也表明了2008年突发的金融危机对我国股票市场的冲击。     

ARCH模型族在中小板低碳股市场的实证分析与比较研究

低碳经济作为新兴的行业,其迅速发展必然会为我国能源市场与证券市场带来长远影响,本文选取国内十只中小板低碳股票为研究目标,通过其日收益率序列的统计与分析,利用ARCH模型、GARCH模型对中小板低碳证券市场波动性进行研究与分析,目前在国内用GARCH模型研究股票波动多集中在上证和深证指数,本文创新性地将其运用到中小板低碳股票,研究其波动的特殊性,对于展望能源市场的发展趋势和对于投资者减小投资风险具有一定的意义。     

全球主要股指与我国股指的联动性实证研究

文章利用日本的日经指数、英国的金融时报指数、美国的道琼斯指数、德国的法兰克福指数和中国上证综合指数的日收益率数据,建立向量自回归(VAR)模型并进行Granger因果检验、脉冲响应分析和方差分解分析来对其进行研究。研究表明:全球主要的股票市场与我国的股票市场存在一定的联动关系,但不同市场对我国股票市场收益率波动产生的影响程度和持续时间是不相同的。     

我国上证综指波动率实证研究——基于GAS模型

以上证综合指数为例,首次使用Generalized Autoregressive Score Model(GAS模型)对我国股票市场波动率进行实证研究。实证结果显示,模型很好地拟合了上证综合指数波动率序列,并对后期的波动率具有较好的预测效果。     

基于GARCH模型的股票收益率波动的实证分析

以上证指数为例,利用GARCH模型对我国股票收益率波动进行研究。在建模中,主要进行了平稳性检验;参数估计和检验;ARCH效应检验并拟合GARCH模型。结果证实了股票收益率的波动存在ARCH效应,且GARCH模型能较好的拟合股票收益率序列数据。     

基于GARCH族模型的深证指数波动性研究

GARCH族模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法。本文采用Eviews软件,选取2018年1月2日—2019年12月31日的深圳综指数共465个日收盘价,对数据预处理并转化为平稳的对数收益率序列,检验出ARCH效应之后对其定阶,最后基于建立GARCH和TGARCH模型分析其波动的特征,得出深证指数具有较高的波动集群性特征和杠杆效应,存在极端价格的变动情况,即股票市场还不够成熟并根据变动特征提出相应的政策建议,以供参考。     

基于VAR方法的沪深股市风险的测度

本文根据我国沪深股票市场的实际情况,计算波动率和估计分布临界值,采用GARCH模型拟合预测沪深300综合指数收益率的波动率,并计算日VAR。通过估计分析可以知道,我国股票市场的日VAR值较高,其发展水平与发达国家金融市场相比有较大差距,我国应将提高风险管理意识,提升风险管理能力,更好地防范市场风险作为重点进行把握。     

国民经济和股票市场的研究——一个波动率模型

股票市场被称为国民经济的晴雨表,研究股票市场的波动率对于研究国民经济有着很强的指导作用,本文考察了深圳成分指数从2000年1月到2010年5月的走势,并且对他的日对数收益率进行估计,进行单位根检验以及相关性检验然后对深成指的日对数收益率识别一个ARIMA模型,此模型很好的消除了深成指日对数收益率的任何线性相关关系,最后对ARIMA模型所估计的深成指日对数收益率的残差拟合一个GARCH模型,以充分提取残差中所包含的信息。我们用拟合的模型来预测股市波动的时候发现随着时间的推移,股市的波动最终会趋近于一个具体的数值,这对于国民经济的指导意义是很大的。     

ARCH族模型在上证收益率变动中的实证研究

股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一。利用ARCH模型及其扩展模型对上证综合指数的波动性进行实证研究,结果发现,我国上海股票市场收益率序列有明显的尖峰厚尾性、波动聚类性、非正态性以及存在条件异方差特性,波动的信息不对称性等特点。     

中国股票市场有效性实证分析

论文从理论研究入手,联系我国股票市场的实际情况,通过实证研究的方法对我国股票市场有效性问题进行研究。本文首先对资产资本定价模型和市场有效性相关理论进行介绍并选取选取上证180指数股票池的12支个股从2013.01-2014.01周收益率为研究对象试图通过简单的CAPM模型的实证检验来对中国股票市场的效率水平作一个粗略的描述。并在文章最后简单分析了CAPM模型在中国股票市场的适用程度。     

中国股票市场异常日收益率对投资者长期收益率影响研究

上证综合指数、深证成分指数和沪深300指数投资组合异常日收益率实际出现的次数与收益率服从正态分布的假设相矛盾。投资者如果依据这一假设进行投资将低估股票市场风险。上证综合指数投资组合与深证成份指数投资组合受异常收益率的影响非常大,一旦投资者错过上尾部异常日收益率或遭遇下尾部异常日收益率,其长期收益率将发生较大变化。由于投资者事前几乎不可能预测到异常收益率的出现,其最佳的投资策略应该是长期持有指数投资组合。相比之下,沪深300指数投资组合的收益率受其异常日收益率的影响很小。