上证综指收益率波动性的量化研究

本文首先建立上证综指随机游走模型,明确股价的影响因素,进而建立上证综指残差序列ARCH模型,提取残差序列中影响股价的信息.最后,建立上证综指收益率序列GARCH模型,揭示收益率序列的波动性特征.研究表明上证综指序列遵循零漂移随机游走过程,上证综指序列及其收益率序列均表现出波动聚集性.     

ARCH模型族对上证综指收益波动的实证分析

金融时间序列的波动呈现聚类现象,即方差随时间的变化而变化,而传统的金融计量经济学模型对它的描述较为简单。本文运用ARCH模型族对2005年7月21日人民币汇率改革至2009年10月20日上证综指日收益率序列进行了实证研究,对模型结果分析并提出了相应的建议。     

ARCH族模型在上证指数中的应用与预测

利用ARCH族模型对上证股票指数序列进行拟合和短期预测表明：上证股票指数序列存在ARCH效应,GARCH模型的预测效果要好于其他几种模型,但为了更好地模拟和预测数据,该模型还需考虑其他因素。     

上海出口集装箱运价指数波动研究

2009年10月16日,上海航运交易所推出新版上海出口集装箱运价指数（SCFI）,本文对SCFI进行了分析和检验.首先,运用ADF检验对SCFI的对数序列进行检验,得出SCFI的对数序列是一个单位根过程,是非平稳的;然后,对SCFI的对数序列进行一阶差分,差分后是平稳的,也即SCFI对数序列是一阶单整的;最后,运用ARCH LM检验得出SCFI对数序列存在高阶ARCH效应,并用GARCH（1,1）模型消除残差序列的条件异方差性.     

上证综合指数波动性及VaR度量研究

以中国沪市的风险测量为研究对象,收集了近10年的上证综指每日指数收盘价。在对上证综指收益率序列分布分别作正态分布、卜分布和广义误差分布的假设基础上,分别用GARCH、EGARCH方程来分析和度量沪市的潜在风险和波动性特征,并用返回检验法检验,从而得出了符合沪市波动特征的VaR估值模型。     

上证综指收益波动性及VaR度量研究

基于对上证综指日回报序列分布分别作正态分布、t分布和广义误差分布(GED)的假设基础上,采用(E)GARCH模型和方差-协方差法,度量了上海股票市场的潜在风险和波动性。在验证了三个模型对VaR估计的有效性之后,得出AR(1)-EGARCH(1,1)-M-GED模型对上海股票市场的拟合最优,并得出了有效的VaR估值。     

道琼斯月度价格指数的时间序列分析

本文选择了1980年1月份到2000年1月份共241个月份的道琼斯价格指数数据,通过对其进行进行去除趋势,季节调整等步骤得到了带有周期的yt残差序列,通过对yt进行建模,对道琼斯指数进行了3步预测,得到了基本满意的结果,文章还对残差序列建立了ARCH与GARCH模型,使得道琼斯价格指数的方差得到了预测与控制     

ARCH类模型拟合我国股市波动的实证分析

股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一。在国内外长期的金融时间序列实证分析中，人们发现金融时间序列通常带有一些明显的特征：金融时间序列波动的集聚性，即在某些时间内波动十分剧烈，而在另一些时间内波动又相对平静；金融时间序列的收益率分布存在尖峰厚尾性，即收益率分布的峰度比标准正态分布的峰度高等。虽然大量的事实表明，短期金融资产价格及收益率是不可预测的，但研究表明，ARCH类模型可以成功预测金融资产收益率的方差。本文采用ARCH类模型对我国股票价格指数进行拟合，从而得出一些有益的结论和启示。     

基于GARCH模型族的深圳股市波动性分析

文章以深证综合指数作为研究对象．采用GARCH模型族对1997-2008年中国深圳股票市场的波动情况进行实证分析。研究结果表明,深圳股市具有明显的ARCH效应、深综指收益率序列具有显著的“尖峰厚尾”特点。存在波动聚集效应,期望收益与期望风险之间存在正相关关系。     

道琼斯月度价格指数的时间序列分析

本文选择了1980年1月份到2000年1月份共241个月份的道琼斯价格指数数据，通过对其进行进行去除趋势，季节调整等步骤得到了带有周期的yt残差序列，通过对yt进行建模，对道琼斯指数进行了3步预测，得到了基本满意的结果，文章还对残差序列建立了ARCH与GARCH模型，使得道琼斯价格指数的方差得到了预测与控制。     

沪市股票收益率波动性的实证研究--基于ARCH模型和GARCH模型的分析

在对股票市场的研究中,波动性一直是比较重要的一方面。运用ARCH模型和GARCH模型,对金融危机后2008年到2014年上证指数收益率进行分析,得出上证指数具有集聚性。     

人民币汇改后人民币汇率与上证综指波动的实证分析

应用GARCH模型和Granger因果关系检验法分析了我国人民币汇改后人民币汇率与上证综指波动的关系。研究表明,汇改后GARCH（1,1）模型是适用的,它反映上证综指和人民币兑美元汇率波动率具有一定的持续性,同时,上证综指变动率和人民币兑美元汇率变动率之间存在双向线性因果关系,人民币兑美元汇率波动更多引导上证综指的变动。     

2005年以来我国股票市场波动特征研究——基于GARCH族模型

本文选取2005年6月6日至2008年8月1日的上证综指日度收盘数据为样本,使用GARCH和EGAKCH模型实证检验了这段时间内我国股票市场的波动程度和波动的非对称效应.结论表明该期间以上证综指为代表的中国股票市场的波动具有典型的阶段性特征,股市在2007年10月16日以来的大幅下跌过程中,波动水平比前期上涨过程中要大.同时比整个阶段的波动性水平也要大.全样本时间范围内上证综指确实存在非对称性的"杠杆效应",负面消息对股价波动性的影响比正面消息更大,但在其中两个时间段内正面消息的影响却比负面消息更大,而这两个时间段都属于单边行情.     

国内油价市场波动的ARCH模型分析

本文运用1997年1月-2008年8月中国国内原油（大庆）的FOB即期价格周数据,应用ARCH类模型对我国国内油价的波动率进行了研究。研究结果表明,我国国内原油价格收益率序列呈现明显的GARCH效应,国内油价波动受国际油价的冲击性较高,并呈现较长的持续性。为此我国应尽快建立现代石油市场体系,并加强石油利用率,以积极应对国际油价的变化。     

沪深股市波动的多重分形结构分析

利用多重分形消除趋势分析方法,以1991年5月3日至2006年4月20日的上证综指和深成指数日收盘价的收益率序列为样本,研究了我国沪深股市的波动特征。结果表明我国沪深股市均具有多重分形结构,小幅波动具有长程相关性,大幅波动具有反持续性,且上证综指的波动程度比深成指数收益率的波动程度强烈。     

基于混合正态分布的风险价值度量

利用参数方法计算VaR的关键在于对收益率分布形式的假定是否合理.为了充分反映金融收益的统计特性,并更好地刻画厚尾特征,本文在利用ARMA-GARCH模型过滤了收益序列的自相关和波动聚类特性后,采用混合正态分布模型分析资产收益的VaR度量,并对上证综指获得的日收益率序列进行了实证研究.比较分析混合正态分布和正态分布两种假定下的VaR.结果表明:混合正态分布假设能够反映收益分布5%的厚尾特征并准确地刻画1%的厚尾部分.避免了正态分布假设低估风险的缺陷,保证了VaR的准确性.     

人民币汇率与股票价格关系的实证研究

本文以我国2005年7月21日汇率形成机制改革为界,分别分析了我国2001年1月2日～2005年7月20日(Ⅰ段)和2005年7月21日～2007年12月28日(Ⅱ段)人民币兑美元汇率中间价与上证综指收盘价之间的关系。结果表明:实行有管理的浮动汇率制后,人民币兑美元汇率对上证综指有着显著的短期动态影响,且两变量序列之间存在协整关系;人民币兑美元汇率与上证综指间存在显著的双向波动溢出,且波动溢出均存在不对称性。实行有管理的浮动汇率制后,两市场间的波动溢出效应更为显著。     

基于GARCH模型的沪市波动性的实证研究

资产收益率的波动问题是现代金融投资研究的重要问题之一。自回归条件异方差（ARCH）族模型作为近年来兴起的理论模型,由于其在刻画金融时间序列波动特征方面的良好效果而受到广泛关注。文章采用1999年至今的上证指数收益率作为样本数据进行建模实证分析,分析上证指数收益率的特征,结果表明上证指数收益率具有明显的方差聚集性、波动性和尖峰厚尾特征。     

GARCH族模型在我国的应用研究探讨

一、引言自回归条件异方差模型（ARCH模型）是金融领域研究市场波动的基础性研究工具,由Engle（1982）首次提出。研究认为资产收益率的扰动项是序列不相关的,但并非独立,其不独立性表现为能够用其延迟值的二次函数形式进行描述。模型描述了方差随着时间而变化的特点,所以在金融市场预测和决策方面取得了显著的效果。     

小麦期货市场价格波动与到期效应的实证研究

通过对小麦期货市场期货品种收益率的分布与波动性进行实证分析,论证其时间序列存在ARCH效应;运用ARMA-GARCH模型对小麦期货品种进行了拟合分析和统计检验,结果表明小麦期货品种的波动性具有很高的持续性。通过添加到期时间的哑变量,可以证明大多数小麦期货合约存在到期效应。