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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
孙亚辉 《商业时代》2012,(14):80-81
股指期货的推出是我国资本市场深化改革的重要措施。为研究其对股票市场波动性的影响,利用沪深3 0 0指数期货合约交易数据,采用GARCH族模型分析了股指期货推出前后股票市场波动性的变化。分析结果表明期货市场的引入一定程度上扰乱了股票市场的稳定性。股指期货的引入使得股票市场波动性增强,而且这种波动性的增强是由信息流动速度的加快而导致的。  相似文献   

2.
《商》2015,(27)
随着股票市场规模的不断扩大,股票市场的不确定性也随之加剧,为了研究股票市场的发展状况。本文选取上证180指数1996年7月4日至2015年6月18日的日收盘数据为研究对象,针对其收益率序列,运用GARCH模型、对其进行拟合和检验。结果表明,GARCH(2,2)模型能够较好的拟合上证180指数收益率序列,且具有明显的异方差性和波动性。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
王会军 《商》2012,(22):89-89
股票市场的波动性一直是金融界研究的热门问题,也是衡量市场发展状况的重要指标,而我国创业板市场作为新兴市场,其波动性尤为引人关注。本文采用GARCH(1,1)模型,以创业板股票日收益率为研究对象,研究其波动性特征。  相似文献   

5.
股指期货与股票市场波动性关系的实证研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
以日本的N225指数期货、韩国KOSPI200指数期货和我国台湾地区证交所加权指数(TWSE)期货作为样本,通过GARCH模型的序列建模,从样本总体和分阶段子样本分别对其股指期货推出与股票市场波动性的关系进行实证检验。结果表明,台湾地区的股票市场引入股指期货后现货市场的波动性并未受到影响,而日本和韩国股票市场在引入股指期货之后其波动性加剧,但这种波动性的加剧仅仅是短期性的,长期内并无影响。  相似文献   

6.
许爱霞 《市场论坛》2006,(3):108-109
文章中通过基于正态分布和t分布的GARCH模型对沪市行业指数的波动性进行了比较分析,实证结果表明基于t分布的GARCH模型能更精确的描述股市的波动性。此外,文章还用EGARCH模型检验了市场波动的不对称性,实证结果表明沪市行业指数除地产指数外都存在明显的“杠杆效应”,做出市场冲击曲线也能直观说明股票市场的“杠杆效应”。  相似文献   

7.
本文应用添加了外生变量的GARCH模型研究股指期货市场投资者结构对股指期货市场波动性的影响,为了研究股指期货市场与股票市场间的波动溢出效应,本文在GARCH模型中加入交叉ARCH效应项和交叉GARCH项,直接研究了股指期货市场与现货市场的双向波动溢出效应,间接研究了股指期货市场投资者结构套期保值强度增加对股票市场风险波动有抑制作用,并建议政府在权衡市场流动性和稳定性后制定鼓励套期保值者的规则和政策。  相似文献   

8.
叶展 《现代商贸工业》2011,(12):131-133
以2005年4月8日至2011年4月1日沪深300指数的收盘价作为原始数据,在借鉴国内外学者研究成果的基础上,采用GARCH模型实证研究我国推出沪深300股指期货对股票市场波动性的影响,得出股指期货的推出在一定程度上减小我国股票市场的波动性但这种影响较小等结论。  相似文献   

9.
《商》2015,(30)
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。  相似文献   

10.
《商》2016,(7)
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。  相似文献   

11.
创业板市场的波动性研究,对于完善我国证券市场机制、危机风险管理有着重要的意义。本文从研究对象、杠杆效应、长记忆性、模型拟合的角度描述股票市场的一些国内研究成果,即GARCH模型的发展和应用。  相似文献   

12.
章雅洁  钟意 《中国商论》2024,(4):117-120
本文使用四种多元GARCH模型分析中国绿色债券市场与传统能源行业股票市场之间的动态条件相关和波动性溢出效应。实证结果表明,DCC-GARCH模型拟合样本数据最好,并且能够利用该模型构建套期保值比率和最优投资组合权重。此外,在绿色债券和传统能源产业的股市之间,有着显著的动态关系,并且呈现较为明显地双向波动性溢出效应。最后,本文利用DCC模型中的条件波动率来估计套期保值比率,为投资者在绿色债券市场和传统能源股票市场上投资提出套期保值建议,以规避投资风险。  相似文献   

13.
中国股市波动的CARR模型分析   总被引:5,自引:0,他引:5  
ARCH/GARCH模型在波动性的预测已被学者广泛使用并在实证上得到良好的效果。本文以上海股市为研究对象,分别运用CARR模型和GARCH模型进行波动性预测,进而对两种方法的预测能力进行比较,实证结果表明CARR模型在拟合波动性方面优于GARCH模型。  相似文献   

14.
台湾股指期货收益波动性与交易量、持仓量考察   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用VAR模型和扩展的GARCH族模型,研究台湾股指期货收益波动性、交易量和持仓量三者之间的动态关系,同时检验交易量和持仓量在GARCH模型中的预测作用。结果表明:台湾股指期货交易量对收益波动性的直接影响存在着滞后效应,波动性间接地依赖于持仓量的变化,交易量和持仓量之间存在明显的双向因果关系。交易量和持仓量的引入能否有助于基础GARCH模型预测收益波动性取决于样本观测期的选择,从均方误差来看三个最好的非样本收益波动性预测模型都是扩展后的GARCH变形模型。  相似文献   

15.
本文以2006年11月1日至2010年12月27日的沪深300指数收盘价为原始数据,建立GARCH及EGARCH模型,进行实证研究,探究我国推出股指期货对股票市场波动性的影响。通过对该模型的分析,得出结论:股指期货在我国的推出,一定程度上降低了我国股票现货市场的波动性,对我国股票现货市场的健康发展起到了维稳作用。  相似文献   

16.
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。  相似文献   

17.
张俊杰 《市场论坛》2006,(12):100-102
国内外利用ARCH类模型对股票价格变化的研究较多,而国内对于我国证券投资基金市场收益与波动的研究尚处于空白状态,文章是这个方面的一个尝试。结果表明,跟股票市场不同,基金市场的收益率不存在自相关,收益波动性也较股票市场小得多,收益与其条件方差之间不存在线性关系,GARCH-M模型不适合我国的基金市场,GARCH(1,1)模型则较好的描述了我国基金市场的收益与波动特征。  相似文献   

18.
四万亿投资计划对股市影响的实证研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为应对国际金融危机,中国政府于2008年11月5日公布了四万亿投资计划来提振经济.本文运用GARCH模型,通过考察该经济刺激计划公布前后中国股票市场不同的波动性特征,分析政府的投资承诺对市场有效性的影响.本文的数值分析表明:四万亿投资计划有效地降低了中国股票市场的异常波动,恢复了投资者信心,使得投资行为回到理性的轨道.  相似文献   

19.
一、GARCH(p,q)模型的种类(一)非对称的GARCH模型国外的一些研究者在对股价波动的研究过程中发现,当股价下跌和上涨的幅度相同时,股价下跌产生的波动性往往要比股价上涨产生的波动性剧烈,即股价波动的非对称性。为刻画这种现象,他们在标准GARCH模型的基础上构造出了非对称的GARCH模型,  相似文献   

20.
芮丽萍  ;于德淼  ;宫厚森 《商》2014,(22):178-179
随着时间序列计量经济学研究的快速发展,越来越多的模型被用到资产市场的研究中来,国内外都有大量的文献对股票市场波动率的建模,其中最常用的便是GARCH族函数了。本文运用TARCH和EGARCH模型分析了股权分置改革对上证综指波动性的影响,在得出沪市具有明显的杠杆效应的同时,也得出了股权分置改革轻微的增加了股指波动性,得出了与国内其他研究文献不同的结论。  相似文献   

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