股指期货推出对现货市场影响分析——基于宏观变量剔除的实证研究

通过剔除国内经济形势、国际经济形势、投资者情绪及周内效应的影响,基于GARCH(1,1)和EGARCH(1,1)模型,对股指期货推出前后对中国现货市场价格波动性、信息效率以及现货市场非对称效应进行了实证分析。研究结果表明:沪深300股指期货的推出减小了现货市场的波动性,改善了现货市场的非对称效应,投资者对利好信息和利空信息的反应更趋理性。这表明沪深300股指期货已经初步发挥了现货市场稳定器的作用,股指期货的推出改善了信息传播的速度与质量,信息的变化能以更快的速度反映在现货市场价格上,增强了现货市场的信息效率。     

人民币汇率与股市收益的动态关联性实证研究

利用基于广义误差分布（GED）的多因素TGARCH模型,实证分析了2005年7月21日汇改后人民币汇率与中国股市收益的动态关系。估计结果显示：人民币汇率对股市收益有显著的价格扩散效应,汇率上升会引起上证指数收益率较大幅度的上升;股市收益波动存在显著的ARCH效应和GARCH效应,并且等强度的正向或负向新息的冲击会引起股市波动的非对称反应,正向冲击比同强度的负向冲击能带来股市更大的未来波动。     

我国股市泡沫实证研究

股市泡沫是指股票价格相对于由经济基础条件决定的市场基础价值的向上偏移。利用因素模型，可成功地把基础价值从市场价格中分离出来。这一全新的股市泡沫度量方法，对监测我国股市泡沫有十分重要的借鉴意义。     

信息对波动性的影响：基于上海股市的实证检验

股票市场上的信息通过改变交易者的预期，使股票价格发生变化，从而对波动性产生影响。本文以上海股票市场为例，选择合适的ARCH族模型检验了市场上每一天的所有信息对市场波动性总的影响。研究结果表明，不论是基于总样本还是各个子样本，信息对市场波动性均有统计上显著的影响。但是，在各个子样本期间，信息对波动性的影响是有差异的。在早期实行严格的涨跌幅限制期间，信息对波动性影响的持续时间较短，不存在波动性的非对称效应，即“好消息”与“坏消息”对波动性的影响没有显著差异。而在放开涨跌幅限制和重新实施＋-10％的涨跌幅限制期间，信息对波动性的影响会持续相当长的时间，而且出现集中而强烈的新信息冲击的概率很大。但是前者仍然不存在波动性的非对称效应，后者却存在“杠杆效应”，即“坏消息”比“好消息”更能增加市场波动性。     

沪深股市交易量与收益率及其波动的相关性:来自实证分析的证据

本文使用上海和深圳两个市场的大盘指数和 A股交易量序列 ,主要借助于指数 GARCH模型探讨中国股市收益率和交易量之间的相关性。结果表明 :交易量与同期的收益率水平明显正相关 ;虽然总体来看 ,交易量对收益率波动没有确定一致的解释作用和先导作用 ,但将交易量划分为预期和非预期部分后我们发现 :预期交易量不影响股价波动 ,而未预期到的交易量变动不但与同期的波动正相关 ,还可以为下期波动提供有限的预测信息。另外 ,对二阶矩的考察还表明我国股市中收益率的波动存在明显的“杠杆效应”,负的冲击比正的冲击会造成股价更大的波动     

基于GARCH模型的国有商业银行上市对股市波动性影响的实证分析

2006年7月5日和2006年10月25日,中国银行和中国工商银行在A股市场成功上市,在中国股票市场引起了强烈的反响。论文运用广义自回归条件异方差(GARCH)模型对国有商业银行上市前后上证综合指数的波动性影响进行实证分析。实证结果显示,两行上市对股市波动性产生的影响并不一致,中国银行的上市降低了股市的波动性,而中国工商银行的上市却加剧了股市的波动性。     

基于GARCH模型的中国股市研究

文章主要研究了2005年沪深证券交易所联合发布沪深300指数以来,中国股市的波动性。通过分析沪深300指数2005年4月11日至2011年5月18日1484个日交易数据,利用SAS9.1软件建立了GARCH统计模型,研究了中国股市的收益率波动性。     

股指期货对股市波动性及非对称性的影响——基于EGARCH模型的实证研究

运用EGARCH模型,选取2007年2月26日至2020年3月19日沪深300价格指数的日度收盘价格,研究股指期货的推出对股市收益率波动性和非对称性的影响。研究发现:(1)在股指期货推出后波动率会平均减小0.002 845个单位,表明股指期货推出有助于减小现货市场价格的波动性;(2)股指期货的存在下,股票市场1个单位的负"扰动"冲击对市场波动率的影响比相同强度正的"扰动"冲击的影响大29.4%;(3)过去旧信息对股市冲击会更大,且这种冲击是持续的。     

股指期货的推出对现货市场影响的实证研究——基于新华富时A50的分析

股指期货的推出对现货市场波动性的影响一直备受学术界的关注,本文通过GARCH模型,分析了新加坡证券交易所推出的新华富时A50股指期货对沪深300指数的影响,发现股指期货的推出轻微地增大了现货市场的波动性,同时信息对现货市场的冲击更强;通过TARCH/EGARCH模型发现,股指期货的推出增大了现货市场的非对称效应。     

创业板推出对股市影响的实证研究

自从创业板推出以来其对股市的冲击一直备受关注,本文通过GARCH模型,分析了创业板推出以来对中国股票市场的影响,发现创业板的推出不但没有增加其波动性反而减小了股市的波动性,同时信息对股市的影响也变弱了,通过TGARCH模型和EGARCH模型发现,创业板的推出减小了对中国股市的非对称效应.     

我国股市是否是强式有效市场的实证研究

文章对我国股市是否是一个强式有效市场进行了实证研究 ,对有效市场的三种类型进行了定义并加以区分 ,同时在此基础上选择了沪、深股市的 10只股票进行实证分析 ,计算出每只股票在重大消息公开后的 β值 ,并与其历史进行比较 ,最后得出结论 :我国股市既不是一个强式有效资本市场 ,也不是一个半强式有效资本市场     

中国股市小公司效应的实证研究

根据CAPM模型,β成为通常收益率的解释因素,但自80年代以来,许多学者发现β缺乏对收益率的解释能力。1981年班茨和其他学者发现“小公司一月份效应”。即小公司有一系统较高的收益,尤其是在每年的一月从,这一现象与传统的CAPM公式相背。本文以1995－1997年深沪两市286只股票的周均收益率对中国股市进行了检验,得出了中国不存在小公司效应,但数据支持一月份效应,通过这一研究深化了对股市有益性的认识。     

极端值原理对上海股市波动性的实证分析

金融风暴使得股市波动性加剧,需要我们有更高的金融风险管理水平和意识。传统的度量股市波动性的方法,通常是假设价格变化服从正态分布,以方差来度量风险,难以对实际中暴海暴跌等小概率事件进行很好的解释。结合国外的极端值分布理论,从整体和分不同阶段对上海股市波动进行了实证分析。结果表明该理论在统计上对大幅涨跌的统计特征可进行很好的模拟,并提出将该理论与VIR的等风险控制技术相结合,可对风险进行有效的监控。     

中国创业板市场IPO抑价及其影响因素的实证研究

IPO抑价现象在各国证券市场普遍存在,中国创业板市场相对于主板市场而言具有更强的投机性,风险也相对更大。因此,研究创业板市场的IPO抑价现象,就具有了很强的理论和现实意义。从IPO抑价理论入手,综合利用实证分析的方法,针对中国创业板市场的IPO抑价水平以及影响因素进行分析研究,并就如何促进中国创业板市场的健康发展提出相关的政策建议。     

中国创业板上市公司IPO短期后市表现的实证研究

首次公开发行股票长期表现欠佳是IPO研究领域的三大谜团之一，也是近年来学者们关注的热点问题。本文在回顾国内外研究成果的基础上，采用2009年10月至2012年10月上市的340个创业板IPO为样本，使用累积超额收益率CAR测度tPO之后的1月、3月、6月和12月等短期后市表现。研究发现：从IPO后第4个月开始，我国创业板公司表现出明显的短期强势。     

中国股市波动特征的实证分析

波动性是股票市场与生俱来的基本属性,一个成熟稳定的股票市场应该具有适度的波动性。我国股市至成立以来,股价一直处于异常波动之中。本文借鉴ARCH簇来分析我国股票波动性的特征,发现中国股市确实存在非对称性和杠杆效应。     

利用市盈率的长期增长预期测度股市泡沫

本文根据EBO模型建立了与实体经济发展相对应的理论市盈率模型，对模型中各项指标关系的分析可以发现股市是否存在泡沫。进而，利用实际的经济数值就可以测度股市泡沫。     

政策因素对中国股市波动影响的实证分析

中国股票市场从20世纪90年代初建立至今已有十余年的发展历程,然而在这一过程中股市大起大落,牛熊市反复无常。综观中国股市每次大的起伏的背后,我们可以发现其背后闪现着政策推波助澜的影子。因此,通过建立计量经济模型研究政策因素对股价波动的影响,有助于了解中国股票市场整体价格波动的规律,可以为政府规范和发展中国股票市场提供政策的基础,也可以为股市参与者投资（或投机）策略的制定、实现盈利目标提供依据。     

中国股市高风险的根源实证分析及对策研究

我国股市投资者的总体亏损已是不争的事实，本文以2004年6月30日的收盘数据对投资者的亏损状况进行了一个简单的估算，数额惊人，并发现此时的系统风险仍不小。本文认为造成这一现状的原因主要有两个，一是一级市场的高市盈率发行，二是上市公司投资价值的逐步降低。并就这一方面提出了一些降低股市系统风险，减少投资者亏损的政策建议，希望我国股市能长期健康发展。