基于Garch-M模型的我国沪深300指数研究

本文选取沪深300指数2014年1月2日至2014年12月31日的日收盘价作为研究对象,运用GARCH模型对其波动性进行实证分析,并且进一步引入GARCH-M模型研究我国沪深300指数收益率是否存在正风险溢价。研究表明:我国沪深300指数收益率时间序列存在着明显的ARCH效应,具有明显的异方差性和持续性;模型GARCH(1,1)对我国沪深300指数收益率波动性有较好的拟合性;同时研究发现我国沪深300指数存在一定的风险溢价现象,即预期风险越高,收益率越高。     

沪深300指数收益率实证分析——基于不同分布的GARCH模型

文章采用ARMA模型来描述沪深300指数收益率序列,GARCH(1,1)模型用来拟合误差。文章对深300指数收益率序列分别建立误差分布为正态分布,GED分布和t分布的ARMA-GARCH(1,1)、GARCH(1,1)模型。实证结果表明:我国股票市场具有异方差性、尖峰厚尾的特征。文章讨论了GARCH类模型的参数估计方法和结构形式,实证分析发现,基于GED分布和t分布的模型相比正态分布的模型有一定优越的表现。     

沪深300指数的ARCH效应

股价指数的收益率序列具有时变波动性、厚尾特征、波动性群集等特点,传统的计量分析无法刻画这些特点。通过对即将推出的股指期货的标的指数-沪深300指数的收益率序列进行AR-CH效应分析．采用ARCH模型及其扩展形式对沪深300指数的波动性进行实证分析,结果表明沪深300指数的收益率序列是有偏的,并具有尖峰厚尾的特点。同时也具有波动的群集性和不对称性的特点。     

基于ARMA-GARCH模型的沪深300指数回报率波动性研究

收益率是衡量金融资产价格的一大重要指标,而其波动性能很好地对资产价格的波动进行描述。投资者通过对收益率及其波动性的研究,可以对未来资产价格波动情况进行预测,获得关于资产波动情况的有效信息。本文选取2012年～2021年沪深300指数的指数回报率序列,基于ARMA-GARCH模型对其波动性进行分析。实证结果表明：资产冲击虽对序列存在影响,但ARMA(2,2)-N-GARCH(1,1)模型仍是有效拟合沪深300指数回报率波动特征的最优模型。对收益率序列进行预测时,静态预测结果下,收益率的波动程度具有显著的过滤效果;动态预测结果表明沪深市场中收益率序列围绕正值（约5%）波动,投资者在整体情况下能得到正向反馈,沪深市场是非零和市场。     

沪深股指收益率分布特征拟合检验研究

为更深刻地揭示沪深股指收益率特征,本文提出两成分混合广义正态分布及其退化分布、非对称广义正态分布及其退化分布等8种分布,对上证综指(SSEC)和深证成指(SZCZ)日收益率数据进行拟合对比分析。通过拟合评价和VaR度量发现：对于上证综指,用非对称广义正态分布更好地拟合日收益率数据的尖峰厚尾带偏特征;对于深证成指,用两成分混合广义正态分布更好地拟合日收益率数据的尖峰厚尾带偏特征。在进行沪深股指波动率预测、资产定价和风险度量时,建议选择非对称广义正态分布和两成分混合广义正态分布进行对比分析,进一步提高其准确性。     

股指期货保证金研究——基于参数、半参、非参模型的分析

基于收益率的基本统计特征,采用GARCH-t模型计算VaR值,并以此为保证金比率,对沪深300指数进行分析,建立了GARCH-VaR的股指期货保证金模型,蒙特卡罗模拟法的VaR模型,历史模拟法的VaR模型,通过对比,发现GARCH-VaR模型能更好地捕捉收益率分布特征,得到的保证金水平能更好地覆盖风险.     

沪深300指数对现货股指波动性影响的实证分析

本文选取沪深300指数期货推出前后的两个区间进行分析，观察现货标的指数的波动情况，分析其对现货标的指数的影响。采用沪深300指数的日收益率建立广义自回归条件异方差模型，对模型进行参数估计，得出如下结论：沪深300指数期货推出后，增大了现货市场的信息量，但减慢了信息传递速度；增大了现货市场的波动率。     

基于GARCH族模型的沪深300指数波动性模拟研究

本文运用GARCH族模型模拟沪深300指数收益率波动情况,得出结论:沪深300指数波动性的模拟,从简洁性出发应使用GED分布假设下的GARCH(1,1)模型;从精确度出发,即考虑其非对称性时应选择GED分布假设下的EGARCH(1,1)模型。企业和投资者可借助此模型相机投资;行业工作者和相关领域学者可参考本文方法展开进一步研究。     

多重分形在沪深300股指期货市场的应用研究

本文采用Hurst指数检验法,分析沪深300股指期货市场是否存在多重分形特征。运用MF-DFA法,结合matlab,做出沪深300股指期货收益率序列的多重分形谱f(α)与奇异指数α的关系图,知收益率序列的标度指数也将不同,进而通过多重分形参数△α来初步预测股指期货合约价格走势。     

基于VAR方法的沪深股市风险的测度

本文根据我国沪深股票市场的实际情况,计算波动率和估计分布临界值,采用GARCH模型拟合预测沪深300综合指数收益率的波动率,并计算日VAR。通过估计分析可以知道,我国股票市场的日VAR值较高,其发展水平与发达国家金融市场相比有较大差距,我国应将提高风险管理意识,提升风险管理能力,更好地防范市场风险作为重点进行把握。     

基于投资者情绪的沪深300指数期货现货波动性关系研究

本文对投资者情绪、沪深300指数期货和沪深300指数之间的关系用EGARCH模型进行检验,研究发现,沪深300指数期货和沪深300指数的波动性均具有非对称性,利好消息对沪深300指数收益率波动性的影响要小于利空消息的影响,而沪深300指数期货刚好相反,利好消息的影响要大于利空消息的影响;指数期货的波动对指数的波动具有较强的影响作用,长期而言,指数期货有稳定指数的功能;投资者情绪增加了指数期货以及现货的波动性。     

股指期货套期保值比率的计算及实证研究

股指期赁的一个基本功能是套期保值.本文基于风险最小化模型,利用沪深300指数及股票组合,介绍最小二乘回归模型、向量自回归模型、广义自回归条件异方差模型三种估计方法,并对最优套期保值比率进行了实证分析.     

基于GARCH模型族的沪深300波动研究

本文针对沪深300指数2008年6月到2013年7月共1241个样本数据,运用GARCH模型族理论,分别建立GARCH,GARCH-M及T-GARCH模型,发现其收益率波动具有显著的聚集效应及收益不对称性。并通过比较,发现T-GARCH(1,1)模型能够较好地描述沪深300指数波动的规律。     

沪深300股指期货规避基金价格风险策略研究

本文使用计量经济学模型对基金净值进行套期保值,规避其价格风险。并且选取沪深300股指期货对广发沪深300指数基金进行套期保值,得到套期保值后的基金价格波动性比不进行套期保值的基金价格收益率得到了提高,波动性降低了39.6%,有效降低了价格波动风险。     

我国股指期货推出对股票市场的波动性影响研究

股指期货是成熟的金融市场不可或缺的组成部分,其对股票现货市场的影响也得到了理论界和世界上成熟金融市场的验证。为了准确求证我国沪深300股指期货对股票现货市场的波动性影响,以沪深300股指期货和以沪深300股票指数市场作为研究市场,采用2009年4月16日—2013年2月28日合计1013个日高频数据为样本,运用基本数据特征分析、均值分析和面板模型等实证分析方法展开了全面研究,结果表明:中国沪深300股票现货市场收益率序列存在左偏厚尾的特点,其平均获利能力较低;同时,收益率序列随着股指期货的推出呈现出波动集聚性,规律性更为显著;另外,结果显示沪深300股指期货的推出降低了我国股票现货市场收益的波动性,但是这种降低作用不是十分显著。     

我国股指期货收益波动预警的实证分析

本文介绍了股指期货概念及MS-GARCH模型,选择沪深300指数期货从2011年4月16日到2014年7月22日的样本数据,利用MS-GARCH模型进行实证分析,对其对数收益率波动预警序列不符合正态假定,通过模型结果显示,其在收益率序列的波动预警特征上有更强的说服力和解释力。     

中国股票市场异常日收益率对投资者长期收益率影响研究

上证综合指数、深证成分指数和沪深300指数投资组合异常日收益率实际出现的次数与收益率服从正态分布的假设相矛盾。投资者如果依据这一假设进行投资将低估股票市场风险。上证综合指数投资组合与深证成份指数投资组合受异常收益率的影响非常大,一旦投资者错过上尾部异常日收益率或遭遇下尾部异常日收益率,其长期收益率将发生较大变化。由于投资者事前几乎不可能预测到异常收益率的出现,其最佳的投资策略应该是长期持有指数投资组合。相比之下,沪深300指数投资组合的收益率受其异常日收益率的影响很小。     

沪深300指数的分形特征及长记忆性研究:2002-2011

沪深300指数作为反映我国A股市场整体走势的指数,它的推出具有重大的现实意义。它不仅能反映我国证券市场股票价格变动的概貌和运行状况,更是能够作为投资业绩的评价标准,为指数化投资和指数衍生产品的创新提供基础条件。因此,对沪深300指数的相关特征的研究就显得尤为必要与紧迫。本文即是在对沪深300指数的分形特征展开研究的基础上对该指数的长记忆性及其周期进行了初试的探索,得出沪深300指数的对数收益率序列具有约101天的系统对初始条件的平均记忆长度。     

单指数模型的最优风险投资组合研究

本文根据威廉·夏普的单指数模型建立最优风险投资组合,选取2008年1月至2012年12月间的沪深300指数月收益率和来自IT产业、零售产业和能源产业的6只股票月收益率进行回归分析,同时预测股票的Ot和B值,根据回归和预测数据进行最优风险组合的构建。     

国内外股市收益率统计特征与相关性分析

选择中国沪深300与世界10个主要国家和地区2007-2013年的股指日收盘价作为代理变量,在描述国内外股指统计特征的基础上,分别基于相关系数和交叉相关系数实证量化国内外股市收益率的相关程度。研究表明:沪深300指数与香港恒生指数的相关性最高,与纳斯达克指数的相关性最低;发达国家间、发达国家与新兴市场间以及新兴市场间的收益率相关程度普遍较高,中国与世界股市的收益率相关水平较低;交叉相关系数表明,随着滞后期的延长,国内外股市收益率的相关性减弱。