RVIX指数的构建及其有效性检验

以无模型隐含波动率理论为基础,改进期权选取机制、还原隐含波动率计算方法、利用近期合约和远期合约以及下季合约分类插值构建更为符合中国市场行情的RVIX指数,并利用t-Copula模型和混合Copula模型探究在一般和异常情况下RVIX指数是否能预测未来市场的真实波动率以及对哪个期限的市场真实波动率预测更为合适.实证研究结果表明:RVIX指数相对于中国波指IVX有所改进,且在极端情况下改进效果更为突出.一般情况下,RVIX指数能预测未来市场的真实波动率且对未来一周市场真实波动率的预测最为准确;当异常事件发生时,RVIX指数仍然有效,其暴跌时用于预测未来一周市场真实波动率的暴跌,暴涨时用于预测未来一个月市场真实波动率的暴涨更为合适.     

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。     

注册制改革对创业板股价波动的影响——基于PSM-DID的实证研究

创业板注册制改革是我国资本市场改革的重要举措,对股市有着重大影响。本文以沪深两市A股上市公司为样本,利用创业板实施注册制这一外生冲击,运用倾向得分匹配法与双重差分模型（PSM-DID）考察政策实施前后股价波动的变化。研究结果表明：（1）注册制改革对创业板股价波动有正向影响,但随着时间的推移其影响逐渐减弱;（2）信息披露质量的提升与机构持股比例的增加能够抑制注册制改革对创业板股价波动的正向影响;（3）创业板注册制改革对小规模、低盈利、高换手率公司股价波动的影响更大。因此,在实施注册制的同时,我国证券市场应尽快完善信息披露制度,大力发展机构投资者,重视投资者教育,加大监管力度,推动资本市场平稳健康发展。     

基于中国证券市场的历历史波动率与收益率关系的实证研究

引言波动率是股票价格波动的度量,是标的资产投资回报率的变化程度的度量。通常,有三种波动率：实际波动率,历史波动率和隐含波动率。实际波动率,也称未来波动率,是指期权回报率的波动率。因为投资回报率（ROI）是一个随机过程,所以实际波动率是个迷。换言之,实际波动率无法事先准确计算。     

波动率指数：基本原理和国际经验

随着金融投资全球化，如何提供更完善的风险管理产品成为交易所产品发展的特征之一。目前国际上许多交易所编制了波动率指数（VIX），并以此为标的提供新产品，为投资者提供波动率避险的工具。本文对波动率指数（VIX）的计算原理进行了梳理和比较，并对其表现进行了归纳总结，以供国内相关金融衍生品的设计和发展借鉴。     

低波动率溢价条件下的备兑权证定价

作为对传统期权定价模型的改良，本文将不同的波动率模型导入BlackSchole（1973）模型以及Hull＆White（1987）模型，研究了在低波动率溢价条件下各种波动率模型与定价模型结合而形成的新定价模型对中资股背景的备兑权证定价的能力。根据样本所计算的结果显示，Hull＆White模型与GARCH$波动率模型的结合能够较为精准地对备兑权证进行定价。此外，面对我国证券市场可能迎来的备兑权证即将发行的格局，本文还提出了加强发行商资格审批、发行后风险控制监管相对灵活等建议。     

时间序列模型在金融产品价格预测的效果分析

金融市场的波动率对资产定价、组合投资以及风险管理无论是在理论上还是在实践上都是非常重要的。本文选取两种不同的时间序列模型——实际波动率和 GARCH模型,对不同的金融产品价格进行预测并分析比较各自的效果。     

时间序列模型在金融产品价格预测的效果分析

金融市场的波动率对资产定价、组合投资以及风险管理无论是在理论上还是在实践上都是非常重要的。本文选取两种不同的时间序列模型——实际波动率和GARCH模型,对不同的金融产品价格进行预测并分析比较各自的效果。     

创业板与主板市场股票相对投资价值分析

本文以创业板上市公司神州泰岳（该公司所属行业为信息技术业）和上海证券交易所主板市场信息技术业整个行业为研究对象,应用资本资产定价模型（CAPM）与现金流折现模型,对比分析了上述两个研究对象的相对投资价值,并提出投资建议。此方法能粗略地判断出创业板上市公司与主板上市公司的相对投资价值,可为投资者提供参考。     

由GARCH 模型探讨深圳股市风险价值的应用--基于1997～2013样本数据实证分析

中国自改革开放经济快速成长,人们在追逐高额回报率的背后,高风险也伴随而来。近年来投资者对风险的意识逐渐抬头,如何采用适当模型与方法对风险进行预测,是当前金融研究领域的热门话题。本文采用 GARCH（1,1）模型对深证综指收益率序列进行研究,以VaR方法作为计算风险值的依据,进行波动率探讨。从实证的结果可知,GARCH（1,1）模型虽能预测深证综指的波动情况,但存在低估风险的情况。     

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HAR模型的上证50ETF波动率指数特征及应用研究

本文基于HAR模型对上证50ETF波动率指数(中国波指)进行研究。根据2015年2月9日至2017年2月16日中国波指运行的真实数据,构建一般HAR模型和扩展的HAR模型研究中国波指的特征。实证结果表明:中国波指具有显著的正周一效应;中国波指与上证50指数的收益负相关,且这种负相关具有非对称性。根据中国波指的预测结果,结合我国上证50ETF期权进行期权交易模拟发现,基于中国波指构建的期权投资策略能够取得较好的收益。     

允许卖空情况下基于Black-Litterman模型和GARCH族模型的投资组合研究

本文考虑在允许卖空的情况下,结合投资者对未来收益的绝对估计和考虑投资者偏好的马科维茨投资组合模型,对两种模型的结果进行比较,简要描述投资者的主观估计对投资组合结果的影响,发现模型参数估计的偏差会引起结果的较大偏差,进而分别引入TGARCH模型和DCC-GARCH模型对收益率和波动率进行预测比较,运用该模型给出投资者对未来市场收益情况的绝对估计,得到结果发现,对实证采用数据拟合两种GARCH模型,投资组合的相对损失小于原先的马科维茨模型,但两种模型对波动率描述的侧重不同,仍有不同程度的不足。     

基于SEMIFAR模型的我国股市波动率的长记忆性研究

以深圳股票市场1997年1月1日至2011年10月10日深证成分指数行情数据为样本,采用SEMIFAR模型,研究中国股票市场波动率的长记忆特性。首先,对长记忆的统计检验进行计量分析,研究发现对数日波动率序列衰减缓慢并在滞后200阶的情况下依然显著,这表明我国股票市场波动率序列具有长记忆性。紧接着,尝试使用SEMIFAR模型对日波动率序列进行建模和预测,结果发现SEMIFAR模型在对数日波动率序列长记忆建模中效果很好。     

以“市场”为导向，以“出口”定投资没有创业板的中国创生投资退出策略

创业投资的退出在中国创业投资界是一个广受关注的话题，也是创业投资实践中亟待解决的难题，本文在对创业投资退出路径进行分析的基础上，结合作者的创业投资经验，提出了在没有创业板的情况下中国创业投资的退出策略：（1）在投资的时候以市场为导向，以出口定投资，围绕收购的退出方式，在财务型投资的基础上进行战略型投资和产业链投资；（2）利用现有证券市场，探索通过控股上市公司进行资本运作来自我构建出口的途径；（3）改变在创业投资实践中存在的“重投资，轻管理”等观念 ，以增值服务提升项目质量，推动创业投资退出。     

企盼创业板放量

创业板上市公司28家，总市值（11月13日）1270亿元。对比我们常提起的几个国际大公司，比如谷歌市值（11月19日）1829亿美元、微软2673亿美元、苹果1850亿美元，我想说的是，今天创业板的池子还非常小，一个谷歌的市值是中国创业板整个板块总价值的10倍。加之创业板很多股是不可流通的，流通的股票还会更少。这种情况下，股价大幅波动并不奇怪。     

人民币汇率波动的预测——基于损失函数和DM检验的比较分析

随着人民币汇率市场化程度的不断加深,人民币汇率的波动越来越大,对人民币汇率波动的预测显得越来越重要。现有文献都只通过单一的模型来预测人民币汇率的波动,我们无法据此确定哪一种模型对人民币汇率波动有更好的预测能力。本文选取常用的预测金融资产波动率的指数平滑模型、ARCH模型和GARCH模型,采用动态时间滚动窗口技术,对2005年以后的人民币汇率波动进行了拟合和样本外预测,并通过损失函数的计算和DM检验方法比较了各模型对人民币汇率波动的样本外预测能力。结果发现,相对于ARCH模型和GARCH模型,指数平滑模型具有最优的波动预测能力。     

基于单指数模型的投资组合影响因素研究

本文研究在资产的收益率可预测或部分可预测的情况下,资产组合配置的问题。在确定投资组合权重时,资产收益率的期望和波动率是最重要的变量。本文首先寻找对资产收益率的期望和波动率最具有解释能力的预测变量,然后基于这些变量,利用单指数模型,直接探索预测变量和资产组合权重之间的关系。模型中的指数可以帮助投资者决定在做投资决策时各预测变量的重要程度。     

我国创业板市场和主板市场之间风险溢出效应的实证分析

本文利用GARCH-Diagonal BEKK模型、Chi-plot图以及Granger因果检验等方法,对我国创业板市场与主板市场之间的风险溢出效应(均值溢出效应和波动溢出效应)进行了实证分析,以此来分析创业板市场与主板市场之间的波动性、相关性及波动影响程度.研究结果表明:我国证券市场明显存在从主板市场到创业板市场的均值溢出效应;创业板市场与主板市场之间也存在波动溢出效应,两个市场的波动相关性随着创业板的发展而逐步提升;创业板市场与主板市场之间的风险传导强度呈现倒“V”特征(即先增加后减少).为进一步降低创业板市场的波动风险、促进创业板市场健康发展,本文提出强化创业板市场导向、健全创业板规则体系、强化投资者风险意识等政策建议.     

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。