基于GARCH模型的创业板指数收益率分析

本文选取了从2011年12月2日到2015年6月19日共计859个创业板指数日数据,并利用GARCH模型来检验市场有效性和整个股市的波动特征。通过对几种GARCH模型的比较可知GARCH(1,3)能够较好的对创业板指数进行检验和拟合。     

非参数GARCH模型、参数GARCH模型估计波动性对比综述

本文综述了非参数GARCH模型及GARCH模型的发展及其在股市和其他领域的应用,以及其在研究基金收益波动的可行性分析。     

GARCH模型对研究股市交易量与股价关系的作用

本文运用Granger因果检验和扩展GARCH模型实证研究了深圳A股市场交易量与股价之间的关系。得到了如下结论:交易量变量和收益率、波动率存在双向Granger因果关系;交易量只能在有限程度内解释波动率的持续性,深圳股市还存在其他影响波动率持续性的因素。     

基于深证综合指数的GARCH模型实证分析

用波动率模型研究深证综合指数2008年以来的变化,结果表明深证综合指数日收益率符合GARCH过程。该模型很好地刻画了深证综合指数日收益率的波动特点,同时也表明了2008年突发的金融危机对我国股票市场的冲击。     

基于GARCH模型族的人民币基准汇率波动率的实证分析

本文基于GARCH模型族,通过对2005年7月20日至2008年12月31目的人民币对美元的高频日汇率数据的实证研究,分析了我国汇率体制改革三年以来人民币对美元汇率的波动特征,并充分结合当前金融危机背景下对我国汇率市场的影响,以说明人民币对美元汇率的基本趋势变化,为制定人民币对美元汇率政策提供了参考。     

中国物价指数CPI波动分析——基于GARCH类模型的实证分析

CPI是经济生活中的＂晴雨表＂,一般市场经济国家认为CPI在2%～3%属于可接受范围,CPI过高对整个社会经济发展的负面影响较大,而高速度的经济增长同样也会拉高CPI,因此,在国家宏观经济分析中,CPI起着至关重要的作用。文章选取了1990年1月～2013年4月CPI月度数据作为研究对象,通过利用GARCH类模型对进行了实证CPI的波动规律进行了实证分析,以期为国家宏观经济研究提供依据。     

中国证券投资基金市场收益与波动的实证研究——基于GARCH和GARCH-M模型

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。     

初探我国沪市股价波动性——基于ARCH模型和GARCH模型

金融市场的波动一直是经济研究人员和投资者关注的焦点。在计量经济学领域,自回归条件异方差模型(ARCH模型)和广义自回归条件异方差模型(GARCH模型)经常用在金融时间序列分析中。特别是GARCH(1,1)模型在金融资产的波动性研究中得到广泛的应用。以沪市综合指数为研究对象,分别运用ARCH模型、GARCH模型进行初步研究,分析我国沪市股价波动的动态特征。     

基于GARCH模型的比亚迪收益率研究

在世界汽车行业由传统汽车向新能源汽车转型的时代背景下,以比亚迪为代表的中国汽车类公司生产新能源汽车的业务发展前景受到投资者广泛关注。比亚迪汽车公司已在A股上市,而在A股市场中,股票价格频繁波动是其最明显的特征之一,科学、合理分析比亚迪股票收益率的波动变化情况对资产持有者如何选择具有重要意义。本文基于2015-2019年1220个日收盘价数据构建关于比亚迪股票日收益率的时间序列,结果显示出,受市场和政策条件影响,比亚迪公司的股票收益率波动变化起伏较大。由于主营业务推陈出新,市场不确定因素增加,2016年间收益率具有波动最大的特征;因市场对新业务反馈良好及国家补贴政策利好的影响,2017年间波动较小;受宏观车市略微下行影响及补贴政策收紧影响,2018年起收益率波动变大但随后基本保持不变。     

基于GARCH模型的沪市地产股波动性研究

本文在对沪市地产指数和五只代表性股票的波动性进行统计描述的基础上,通过建立GARCH和TGARCH模型,对沪市地产股的波动性做进一步分析,结果表明我国沪市地产股收益率序列的波动具有显著的异方差性,股价波动存在集群性和持续性,以及非对称性等特征。     

中国大豆期货收益率GARCH效应实证分析

本文分析发现大豆期货收益率序列分布具有尖峰厚尾特征,有记忆效应。大豆期货收益率存在较强的条件异方差,而GARCH模型能较好的消除条件异方差。相对于利好消息而言,利空消息对大豆期货收益率的冲击要大,总体上存在较为明显的杠杆效应。     

GARCH模型、非参数GARCH模型及SV模型的比较综述

本文就GARCH族、非参数GARCH模型以及SV模型的发展及其在金融时间序列中的应用进行了对比综述,并指出了各种模型的优劣,为以后的实证分析提供了指导。     

基于GARCH族模型的深圳股市波动性分析

通过对深证成分指教的研究,采用GARCH模型族对2000-2008年中国深圳股票市场的波动情况进行了实证分析.研究表明,深圳股市具有明显的ARCH效应,股指收益率具有显著的"尖峰厚尾"特点.存在波动的集群性,市场"杠杆效应"显著,期望收益与期望风险之间存在正相关关系.     

基于GARCH模型族的上证指数波动性研究

本文利用GARCH模型族对上证指数日收益率的波动性和波动的非对称性做了全面的分析。通过实证发现,上证指数收益率具有尖峰厚尾和聚集现象,并且表现出显著的异方差特征,同时其波动存在非对称性,"利空消息"会比"利好消息"使得股市产生更大的波动,另外,通过比较发现EGARCH(1,1)模型能较好地拟合上证指数收益率的波动性。     

基于GARCH模型族对上证指数波动性的实证分析

通过建立GARCH族模型对我国股市收益率波动性进行实证分析,结果发现GARCH族模型可以很好的对我国股市收益率波动性进行拟合,可以减弱收益序列的尖峰厚尾现象;上证综指存在群聚性现象,过去的股市的波动会对未来的走势具有一定的影响,当股指呈现震荡上升时,波动缓解的影响力度最小,但若将整个研究时期分成不同的时间段,则各个时间段的波动力度小整体的力度;风险与收益是正相关的,当股市处于上升通道中时,该现象更明显;股市的信息呈现不对称的特性,当处于下降通道中时,"坏消息"比"好消息"对股市指数造成的波动大;但在上升通道中,"好消息"比"坏消息"带来的波动大,说明股市存在杠杆效应。     

浅谈GARCH模型下股指期货和股票市场的波动性关系

对于沪深300股指期货来讲,近些年来,日益受到关注和青睐,本文主要以2005年4月8日至2011年9月13日沪深300指数收盘价为关键性的时间点,总共选取的数据样本为1606个,来试图对股指期货在上市运行之后,所能够对现货市场的波动性产生的实际影响进行分析,在此研究目标之上,本文主要采用了计量经济学的方式,来对股票指数的波动性特征以及在股指期货推出之后所能够对指数波动产生的影响进行了实证分析,通过GARCH模型的建立,体现了我国股市波动性的具体实际情况。     

基于GJR—GARCH模型的上海证券市场实证研究

根据1998年1月1日-2006年5月1日上证综指数据,采用GJR-GARCH模型对上证股市收益率的统计特性进行讨论,并分析了上证股市收益率波动的非对称性现象。结论表明：（1）上证综合指数序列存在冲击的非对称性,同时也存在着杠杆效应;（2）由拟合得到的新闻影响曲线可以看出,GJR—GARCH模型的新闻影响曲线也是非对称的,同样强度的利空消息较利好消息对未来波动的影响更大。     

基于GARCH（11）模型的股票价格指数波动性分析——以沪市为例

文章以中国股票市场上的沪市价格指数为样本,采用GARCH对沪市价格指数的波动性进行分析.实证研究的结果说明了沪市有着强烈的风险溢价现象,股票价格和风险成正比,当股市波动较大时,风险较大,相应的回报率也较高;股市波动对外部的反应函数以一个相对较快的速度递增,股市一旦出现大的波动在短的时间内很难消除.     

基于GARCH族模型的创业板市场波动性问题研究

创业板的建立对我国实体经济起到了重要作用,但是创业板市场存在着较大的波动性,所以本文以创业板指数收益率为研究对象,构建GARCH族模型对其收益率序列的波动性进行研究。研究结果表明:创业板指数收益率序列的波动具有集聚性、持续性和非对称性,上述分析结果可以为创业板收益率波动的预测提供指导作用。     

基于GARCH族模型的高铁客流量波动特性分析

选取某车站从2013年1月1日至2014年12月31日的日高铁客流量数据,建立GARCH族模型,分析高铁客流量的波动性,并对不同模型的拟合效果进行检验。结果表明,高铁客流量的波动具有明显的季节性;波动幅度受外部冲击影响较小,受前期客流量波动的影响较大;长期波动具有平稳性和持续性;高铁客流量受到正面与负面冲击产生的波动大小具有对称性。GARCH模型是分析高铁客流量波动性的最佳模型。