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。     

基于GARCH族模型的黄金市场的风险度量与预测研究

本文以上海和伦敦黄金市场的现货交易为对象,比较研究了不同分布假定下RiskMetrics、GARCH族及其衍生模型度量VaR值的精确程度,并对超前一天预测的VaR值进行了失败率检测和动态分位数测试。结果表明:两个市场的收益率分布均具有尖峰厚尾、波动集聚和长记忆性等特征;学生t分布很好的刻画了上海黄金市场的风险特征,而正态分布则适合描述伦敦黄金市场特征;上海黄金市场相比于伦敦黄金市场风险更大。     

我国基金风格资产收益长记忆性分析——基于修正R/S方法的研究

证券市场是个典型的非线性复杂系统。本文运用修正R/S分析法对我国基金风格资产收益单一分形的基本统计特征进行检验,并与经典R/S方法进行对比分析。研究结果表明:在日、周、月等三种时间标度下Hurst指数均显著大于0.5,表现为持久相关性特征,说明股市风格具有长记忆性;从经典R/S分析结果看,我国股市风格具有显著的分形结构特征,风格资产指数收益率序列具有长记忆性,不同风格资产的业绩具有不同的周期性。     

中国股指期货市场长记忆性及对股票现货市场有效性影响实证分析

基于股指期货日收盘价数据,我们建立了能够同时测度其收益率和波动率的双长记忆性的ARFIMA-FIGARCH模型,模型估计结果表明我国股指期货的日收益率序列及其波动率序列均出现较显著的长记忆性特性,即我国股指期货市场是非有效市场.进而对股指期货上市前后沪深300指数的双长记忆性行为的进一步研究,发现股指期货的推出有助于促进我国股票现货市场的有效性.     

对亚洲外汇市场的长记忆性研究

本文综合运用标准的分析和修正的分析研究了亚洲外汇市场的长记忆性问题。实证研究结果表明:人民币元、港元、马来西亚林吉特和泰国铢的美元日汇率序列数据中存在着长记忆性现象;其他美元日汇率数据不能拒绝短记忆性的原假设,据此可以推断利用短记忆模型(比如ARMA模型)可以很好地对这些汇率数据进行建模。     

EGARCH-SN模型及其实证研究

首先研究了以往GARCH模型对误差项的各种选择方法,并基于Sahu等(2003)和Branco、Dey(2001)等对偏正态分布的研究,提出了EGARCH(1,1)-SN模型;该模型能同时考虑收益序列的"有偏、尖峰和肥尾"特性以及正负新息非对称冲击的杠杆效应,是理论上较为理想的波动模型。选用沪深A股1996-2005年日收益率数据对模型进行了检验,结果发现:EGARCH(1,1)-SN模型对沪深两市收益波动的拟合效果很好;同时",波动序列非对称性"比"收益序列非对称性"更为重要;正负新息均具有增大后期波动之趋势,但负新息对后期波动的影响更大。     

基于“已实现”波动率的ARFIMA模型预测实证研究

本文采用二次移动平均方法平衡影响"已实现"波动率预测精度的测量误差和市场微观结构误差,利用沪深300指数高频数据实证研究,结果表明"已实现"波动率序列的分布是非正态分布且具有长记忆性,对数"已实现"波动率序列接近于正态分布;最后建立ARFIMA模型,并对波动率进行了预测研究。     

上交所国债市场波动率的实证研究

通过对上海证券交易所国债市场指数收益率序列波动特征的研究发现,上交所国债市场指数收益率不但具有非正态性和条件异方差的特点,还具有长记忆性特征.实证研究表明,FIGARCH(1,d,1)模型能够较好地刻画上交所国债指数收益率波动的特征.     

我国股债汇风险点的长记忆性及关联性研究

本文以2010年6月21日～2019年4月30日期间的上证综合指数、上证国债指数以及人民币兑美元汇率的收益率为样本,基于ARFIMA-HYGARCH模型分别对我国股债汇风险点的长记忆特征进行刻画,并在此基础上构建三元VFIAR-DCC-HYGARCH模型,旨在探究各自间的关联性问题。结论如下:股市收益的长记忆性不显著,而波动存在显著的长记忆特征;债市和汇市的收益与波动存在显著的双长记忆特征;三大风险点间的关联程度均较低,但具有很强的波动时变性,其中股市与债市、债市与汇市表现为正相关关系,股市与汇市表现为负相关关系。基于以上结论,本文为如何有效防范金融风险提出了相应的建议。     

金融危机对中国股市波动影响的实证研究——基于GARCH模型族的分析

针对2008年由美国次贷危机引起的一场全球金融危机,利用GARCH模型族方法对金融危机前后中国股票市场的波动特征进行比较研究。本文首先对GARCH模型误差项的选择进行了比较,然后采用GARCH模型族对上证综指对数日收益率波动性进行分析研究。结论显示:上证综指的日收益率序列在金融危机前后均表现出波动的集群特征和"杠杆效应";金融危机之前,中国股市符合高风险高收益的特征,而金融危机之后,高风险并不意味着高收益;金融危机发生后,股票市场波动的持续性和长期记忆性减弱,意味着股票市场短期波动加大,短期风险增加。     

中国期货市场分形结构的实证分析

在现代金融理论的分析框架中,期货价格、收益率的变动被描述为随机游动模型或者布朗运动。但是,越来越多的经验数据表明价格和收益率序列明显地偏离随机游动假设。一个时间序列,只有当它被许多可能性事件所影响时,它才是随机的。而一个非随机时间序列不一定遵循随机游走,而是遵循有偏随机游走,或者称为分形布朗运动,在时域或空域上表现出有长记忆性和自相似性。     

中外证券市场收益之比较——基于MSCI的经验数据

综述了新兴资本市场与中国股市的收益特征,并选用MSCI全球证券指数数据进行了实证分析,结果发现:(1)所有市场收益率分布均具有"有偏、尖峰、肥尾"的非正态特性,收益具有"长记忆性"自相关,但新兴市场表现更为明显;(2)新兴市场"高风险高收益"明显;(3)新兴市场的分割性特征明显,区域经济一体化而非全球经济一体化特征明显,美、日、欧洲和新兴国家多极发展的态势明显;(4)美国股市表现为"右偏"而中国股市表现为"左偏",可能与MSCI成分股选择标准和美国近期经济发展良好有关。     

深圳股票市场多标度分形特征研究

对股票市场进行定量研究,前提是对于股票市场收益序列的各种分布特征进行准确的刻画,这是分析资本资产定价、金融风险防范等问题的基础,而股市收益序列往往表现出丰富、复杂的特性.运用标度函数和多标度分形频谱等方法对股市收益序列的真实特性进行研究,通过构建资产收益率多标度分形模型,可以发现深圳股票市场呈现出多标度分形特征.     

基于动态条件相关性的跨期资本定价实证研究

跨期资本资产模型提出了风险与收益之间的跨期关系,但是以往在证明跨期关系时普遍使用的是静态条件协方差。动态条件相关性模型能够描述时间序列间动态的相关性,利用动态条件相关性模型验证了跨期资本资产定价模型中的跨期关系,并且得到了资产组合收益率和这些因素间的动态条件协方差,然后测试这些协方差是否能够预测资产组合收益的时间序列变化。通过实证分析发现对于长样本和短样本来说,资产组合和市场组合之间的协方差对资产组合收益的影响是不同的。     

上海股票市场的分形特征实证研究

基于重标极差(简称R/S)分析方法,文章研究了上海综合指数序列在我国实行股市涨跌停政策后的分形特征。通过计算Hurst指数,验证了上证综指的长记忆性的存在性,并得出大约460个交易日的平均循环长度,表明上海股票市场具有明显的分形特征。     

中国股票市场关于股票收益的两个假设的检验

使用方差比方法检验中国股票市场上股票收益服从随机游走的假设，检验结果拒绝了该假设。而使用Geweke和Porter—Hudak(1983)提出的分数差分检验，检验结果却支持股票收益存在长期记忆的假设。长期记忆性的存在使得有可能通过建立非线性经济计量模型以改进价格预测效果。     

我国股市收益率波动性分布特征若何?——基于GH分布的实证分析

金融收益率序列的分布往往表现出厚尾性和不对称性,这与传统的线性框架下的线性参数建模认为资产收益率等时间序列服从正态分布相违背。在回顾比较几种扰动项的常用分布基础上,首先对GH分布族的定义以及相关统计特征作系统介绍,随后运用波动率模型对上证综指和沪深300指数日收益率进行过滤,进而借助GH分布对扰动项分布做进一步的拟合,结果表明GH分布能准确地描述和呈现收益率序列波动状况的分布特征。     

基于灰色序列模型预测知识产权折现率的研究

在知识产权评估中,收益法是颇受青睐的评估方法。但在这一方法中面临着折现率选取的瓶颈,文章从分析确定折现率的基本方法及其影响因素入手,利用资本资产定价模型作为知识产权计算折现率的基础模型,以灰色序列模型构建动态的折现率,并利用实例分析证实了应用灰色序列预测法测算出的折现率的评估结果更加贴近经济现实。     

我国股市收益率波动性分布特征若何?——基于GH分布的实证分析

金融收益率序列的分布往往表现出厚尾性和不对称性,这与传统的线性框架下的线性参数建模认为资产收益率等时间序列服从正态分布相违背.在回顾比较几种扰动项的常用分布基础上,首先对GH分布族的定义以及相关统计特征作系统介绍,随后运用波动率模型对上证综指和沪深300指数日收益率进行过滤,进而借助GH分布对扰动项分布做进一步的拟合,结果表明GH分布能准确地描述和呈现收益率序列波动状况的分布特征     

人民币汇率的管理与浮动:基于Markov分布转移模型的实证研究

以收益分布的尾部差异作为划分管理状态与浮动状态的标准,并结合波动长记忆性,建立基于Markov分布转移的MDS-IGARCH模型,考察人民币汇率市场化的渐进性与阶段性。实证结果显示,随着汇率改革的逐步完善与推进,2006年9月至2008年9月间,人民币兑美元汇率并未受到政府的管理,紧盯单一美元的格局正被扭转,更富弹性且更为灵活的汇率制度已日渐成型。因此,货币当局应进一步增强货币政策的主动性与独立性,减少管理人民币汇率的投入成本,逐步推动有管理的浮动汇率制向目标区域汇率制转变。