VaR在我国证券市场中的应用

VaR作为金融界度量市场风险的主流方法,不仅是各大金融机构量化金融资产潜在风险、调节资产头寸的重要工具,而且在我国证券市场的风险管理中也被广泛运用。本文主要通过对我国沪深300指数的分析来反映我国股市的风险状况,同时基于沪深300指数作为我国股指期货的标的指数,对其分析也可以为我国的期货监管机构确定具体的保证金比率、保证风险可控和提高监管的有效性提供一定的参考意义。     

VaR方法在房地产收益波动性度量中的应用

本文探讨了VaR方法在房地产收益波动性度量中的应用,并对上海二手房指数时间序列的收益率风险进行了实证研究,结果表明此方法对于指数收益率风险的度量具有较强的适用性。     

股指期货在牛市中发挥正当作用了?——基于GARCH模型的实证分析

本文采用GARCH模型,通过对沪深300股指期货推出前的2007年牛市行情和推出后的2015年牛市行情进行对比研究,以确定股指期货在牛市中是否发挥了正当作用。通过实证分析发现:在2015年牛市行情中,股指期货不但没有发挥平抑股票现货市场波动的正当作用,反而推波助澜,加剧了市场波动。     

沪深300股指期货对股票市场的影响研究

沪深300股指期货是以沪深300指数为合约标的物的金融期货合约,并且在交割日期以沪深300指数的现货价格作为基准计算结算价。作为一种具有高杠杆性的金融衍生工具,文章通过对比沪深300股指期货推出前后对股票市场波动性的影响来研究其运行机制,并为投资者选择投资时提供相关的理论支持及建议。     

股指期货对中国A股市场波动性影响的实证研究

本文对广泛使用的GARCH模型进行了修正,以此来检验股指对股市波动性的影响。本文研究采用的数据为沪深300指数,样本数据分为了短期(股指期货上市前后三个月共64个交易日)、中期(股指期货上市前后1年共242个交易日)和长期(股指期货上市前后近3年共690个交易日)三个时间段,并且中期和短期的沪深300指数数据采用了日和分钟两种频率。实证表明,无论是对股市整体还是中小盘市场,股指期货的推出在短期内加大了股市的波动,中期和长期看则没有显著的影响。     

股指期货对中国A股市场波动性影响的实证研究

本文对广泛使用的GARCH模型进行了修正,以此来检验股指对股市波动性的影响.本文研究采用的数据为沪深300指数,样本数据分为了短期(股指期货上市前后三个月共64个交易日)、中期(股指期货上市前后1年共242个交易日)和长期(股指期货上市前后近3年共690个交易日)三个时间段,并且中期和短期的沪深300指数数据采用了日和分钟两种频率.实证表明,无论是对股市整体还是中小盘市场,股指期货的推出在短期内加大了股市的波动,中期和长期看则没有显著的影响     

股指期货推出对我国现货市场波动性影响的实证研究

本文选取股指期货推出前后各两年左右的沪深300现货指数作为研究对象,采用事前事后研究法,利用GARCH模型,对比分析股指期货推出前后沪深300指数收益率的波动性变化情况,并在建模过程中对模型进行改进,加入虚拟变量,最终得出结论即股指期货的推出并没有显著改变股票市场的波动性,同时股指期货的推出并没有提高市场信息的传递效率.     

我国沪深300指数期货最优套期保值比率研究

本文以沪深300指数期货中的IF1509合约为例,运用OLS模型与GARCH模型,对沪深300指数与股指期货合约IF1509进行套期保值,测算出最优套期保值比率。     

沪深300股指期货的推出对现货市场影响的研究

我国沪深300股指期货于2010年4月16日在中国金融期货交易所挂牌交易,它的引入对现货市场的影响成为资本市场以及学术界关注的焦点。本文选取2005.1.4至2012.2.15沪深300收盘指数作为原始样本,用标准GARCH(1,1)模型对全样本和子样本日收益率序列分别进行拟合,得出结果表明沪深300股指期货推出后,沪深300股价指数的总体波动性影响不大,并且使得新近信息对现货市场的冲击效果减弱,而过去的信息对现货市场的冲击效果影响却会增强。换句话说,也就意味着沪深300股指期货的推出,市场中信息传递的速度有所加快,市场波动性有所减弱,起到了稳定现货市场的作用。     

基于EGARCH-Copula模型的VaR方法在投资组合风险分析中的应用

GARCH族模型是金融计量学中用来描述或预测金融资产收益率波动的模型,通过对金融资产收益率波动的建模,可以得出未来金融资产收益率的条件分布。Copula函数可以用来描述多个随机变量间的相依结构,进而得出他们的联合分布。Copula自被引入金融产品分析以来,以取得了很多成果也被广泛使用。运用GARCH族模型进行资产组合中边缘分布的建模,继而使用Copula得到组合资产联合分布的方法来计算资产组合VaR值最早被吴振翔（2006）系统性地提出,但其中有许多问题仍需要完善。本文将继续这个思路,通过EGARCH模型更好地描述资产收益率的杠杆效应,以及考虑Copula函数中参数的时变性,来完善这一方法。     

基于GARCH模型的VaR方法在上证市场中的应用

VaR(Value at Risk,在险价值)作为市场风险的度量方法之一,能够有效地度量金融市场的风险。本文在介绍了VaR的概念、特点以及计算方法的基础之上,利用GARCH模型估计、预测股市的VaR值,并对上证指数进行风险度量的实证研究。分析结果表明基于GARCH模型的VaR方法能够较好地反映出股市的风险,适合在上证市场进行风险管理。     

基于风险价值VaR模型在外汇市场中的实证分析

本文分别运用GARCH和Cornish-Fisher扩展的VaR模型对外汇市场的汇率价格收益率进行实证比较研究,选取具有代表性的欧元对美元和英镑兑美元的汇率作为变量,并对VaR进行预测。实证结果发现,结合异方差的Cornish-Fisher扩展的VaR模型与仅用波动率描述的VaR计量方法相比较具有较好的修正作用,且所得出的VaR值结果存在也有一定的差异。从而分析不同方法下得到的VaR值对于在外汇市场中不同偏好风险管理者的意义,并对外汇市场汇率波动成因进行初步的探讨。     

基于GARCH模型的VaR方法在证券投资决策中的应用

由于股票市场的收益率具有尖峰厚尾及波动聚集的特性,使得对收益率的分析不能采用一般的方法,可以利用GARCH模型中的条件方差来度量其VaR,以此来消除股票日收益率的ARCH效应。将GARCH模型应用于我国证券市场中股票日收益率风险波动的计量,以民生银行和华夏银行为例,根据预测到的VaR值来计量股票风险波动的大小,从而得到同一行业中的哪只股票更有投资价值,为投资者提供正确的投资决策。     

论沪深300指数期货套利策略设计及应用

我国沪深300指数期货的仿真交易已经推出,指数期货的正式启动也指日可待。这对于丰富我国证券市场交易品种,促进金融工程的发展都有着重要意义。本文对指数期货的套利功能进行考察,并应用于我国市场的实际情况,为投资者利用沪深300指数期货进行实际套利操作提供参考。     

基于GARCH模型族的沪深300波动率实证分析

本文以沪深300日收益率为分析对象,运用正态分布、学生t分布、GED分布下的GARCH、EGARCH、TGARCH,研究了沪深300自2005年4月8日发布以来至2013年3月30日的收益率的波动性,实证表明,沪深300波动具有尖锋厚尾性和高聚集效应;发现沪深300的收益率序列不服从正态分布且具有非对称性,其中基于GED分布的GARCH(1,1)是最优的拟合模型。     

沪深300指数收益率的GARCH效应实证研究

本文基于两种非正态分布的GARCH类模型对我国沪深300指数进行实证研究,同时考虑到收益率条件方差的非对称性,采用GARCH模型中典型的非对称模型中的TGARCH模型对普通的GARCH模型进行改进。研究结果表明,沪深300指数波动有显著的GARCH效应,并且运用GARCH模型进行建模之后,消除了残差序列的异方差,同时运用TGARCH模型的改进也证明了波动存在一定的杠杆效应:即坏消息的出现会带来更大的冲击和波动。     

我国股指期货对股票市场的影响研究

2010年4月16日股指期货正式推出交易,股指期货的推出对股票市场的影响一直人们研究的热点之一。本文通过对沪深300股指期货主力合约IF1406和沪深300指数的对数收益率进行单位根,协整检验来总结股指期货推出对股票市场的影响。     

马尔可夫链在沪深300股指期货中的运用

股指期货定价由诸多因素决定,涨跌相关性微弱,运行规律难以侦测,在极短时间内,运用概率原理及随机过程分析,可以对股指期货价格走势作出有效的判断。目前国内有多篇马尔可夫过程在股票市场的运用分析,本文采用了此类文章思路,加以拓展和完善,运用于沪深300股指期货的预测中。     

中国股票市场波动性的实证分析

本文首先利用沪深300指数建立了基于GARCH族模型的中国股票市场波动性模型,发现:我国证券市场波动性具有很强的持续性,证券收益率一旦受到冲击出现异常波动,短期内很难消除,且股票价格波动存在杠杆效应,即"利空消息"能比等量的"利好消息"产生更大的波动。其次,对沪深300指数和恒生指数基于VAR模型利用协整检验、脉冲响应函数和方差分解进行实证分析,结果表明:内地股市和港股存在一定的相关性。