印花税调整对我国证券市场的影响分析

印花税的调整一直牵动着证券市场的稳定与发展,本文就印花税调整对我国证券市场的影响做了实证分析。     

我国股市收益波动率的实证分析

利用GARCH模型对上证综指日收益波动和周五到下周一收盘价收益的方差进行更深入地研究,并根据模型各参数的含义深入分析和分别计算两组数据收益率的方差,从而得出中国股票市场的结论,与国外市场的相关结论进行比较。     

我国原油价格波动性的实证研究——基于GARCH类模型的分析

本文利用GARCH模型、GARCH-M模型和EGARCH模型研究我国原油价格的波动性。研究结果表明,原油价格的波动存在集聚性和持续性,波动幅度比较大,波动集聚现象比较持久。原油市场预期风险的增加会带来预期收益的增加,符合市场经济的运行原则。我国原油价格波动存在着非对称性,油价下跌的信息对以后油价的波动影响更大。     

印花税变动对股票波动率和换手率的影响——基于投机市场的分析

运用残差为一阶自回归的随机效应模型,考察中国证券市场三次印花税调整对股票波动率和换手率的影响,结果发现以印花税作为政策工具,监管方并不能有效实现其目标.税率上调导致换手率降低,波动率中期增加、长期减少;税率下调则可能引起换手率、波动率增加,也可能引起两者减少.结合意见分歧投机泡沫理论,尝试给出合理解释.     

股指期货对股票市场波动性影响实证分析

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。     

印花税单边征收对我国股票市场影响的实证分析

本文从实证分析角度考察了我国2008年4月24日印花税的下调对我国股市的影响,得出本次印花税的调整没有给我国的股市行情带来实质性好转的结论。     

融资融券对我国股市波动性影响的实证研究

本文选取的样本区间为2008年1月2日到2014年12月31日,通过GARCH模型和TARCH模型研究融资融券对我国股市波动性的影响.研究表明,融资融券机制的引入能降低股市的非对称波动性,但融资融券余额的增减会加大股市的波动性.     

对韩国股市波动性与宏观经济变量之间关系的实证分析

股市波动性和宏观经济变量之间的关系至今未有定论,本文以GARCH模型和VAR模型来建模,对股市波动性与宏观经济变量变动性之间的关系做出实证分析,结果表明,股市自身历史波动性对于股市当期波动性的解释能力最高,而宏观经济变量的影响很微弱。     

新兴证券市场开放对收益波动性的影响

证券市场开放对收益波动性的影响是衡量新兴证券市场开放风险的重要标准。亚洲金融危机后,许多学者认为新兴证券市场对外开放使得国际短期投机资本频繁流动,显著地加剧了东道国市场的波动。本文采用非对称GARCH模型,从实证角度分析1984年12月至2000年3月间14个新兴证券市场开放前后股票月收益波动性的变化。结果显示,新兴证券市场开放并不必然导致收益波动性上升,主要取决于样本国不同市场基础条件。     

我国股市的波动性特征分析——基于GARCH模型

自从资产组合理论建立以来,人们一直在探索收益与风险契合的最佳点。而波动率作为测量股市风险的重要工具,一直为大家所重视。而GARCH模型族由于其在风险测量方面的优势,一直为大家所认同。本文运用GARCH模型,把上海股市分为四个阶段进行波动率的分析。发现我国股市各个阶段不同的波动特征。     

我国黄金期货市场价格波动率实证研究

中国于2008年1月9日在上海期货交易所推出了黄金期货,这标志着我国黄金流通的市场化由现货市场与期贷市场并驾齐驱的新纪元.GARCH族模型较好的你喝了实证研究中发现的资产收益的肥尾、波动率集聚等特征,广泛应用于资产收益与波动率的分析.本文应用GARCH、EGAECH、GARCH-M等GARCH族模型扩展形式,对我国黄金期货进行分析,论证了其时间序列具有肥尾,波动率集聚特征,很强的波动持续性存在ARCH效应.通过对模型的拟合,认为我国黄金期货市场不存在杠杆效应和高风险高回报特征.     

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类模型对美国股市波动性的对比分析

为研究美国股市股指的波动性特征,本文选取美国股市的Nasdaq指数和Russel2000指数的日收盘价数据,借助统计软件,利用GARCH类模型进行实证分析。实证结果表明：Russel2000指数的风险较Nasdaq指数更稳定,更适合投资,且相较GARCH(1,1)模型,满足学生t分布的APARCH(1,1)模型拟合的条件异方差可以更好地反映种股指日对数收益率的波动率情况,因此可选用此模型对两种指数波动率的未来值进行预测,为投资者提供未来投资参考。     

基于参数与非参数GARCH模型的中国股市波动性预测

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。     

我国石油价格波动及其风险防范实证分析

石油价格的波动对中国经济增长有至关重要的影响,通过对国内石油价格与世界原油价格联动关系以及世界原油价格的波动趋势的深度分析,认为国内油价只是被动的接受世界油价,在此基础上给出了防范油价波动带来的风险的政策建议。     

我国期货市场的波动性与有效性--基于三大交易市场的实证分析

通过对中国三大期货市场的铜、黄豆和小麦三种主要期货品种收益率的分布与波动性的实证分析 ,论证了其时间序列存在ARCH效应 ;运用GARCH模型对这三种期货品种进行了拟合分析和统计检验 ,检验结果表明这三个期货品种的波动性均具有很高的持续性 ,但大连黄豆的波动持续性弱于上海铜和郑州小麦 ,其波动性受各种外部冲击的影响较大 ;通过GARCH( 1 ,1 )的市场有效性检验 ,论证了中国期货市场尚未达到弱式有效 ,市场风险较大。     

我国煤炭价格波动研究——基于GARCH模型的实证分析

本文通过建立基于正态分布的GARCH模型,选取煤炭综合价格来探究我国煤炭价格的波动情况和波动特征。实证结果显示:第一,中国煤炭综合价格的波动具有很强的GARCH效应;第二,模型的ARCH项系数和GARCH项系数之和为0.988,表明冲击的衰减很慢,具有长记忆的特征;第三,波动具有明显的杠杆效应,负冲击产生的波动是正冲击的30倍;第四,波动不具有GARCH-M效应。     

财政政策和货币政策对股票价格波动性影响的实证分析

近年来,中国经济出现流动性过剩问题,中国股市价格指数不断创出新高,国家多次运用财政政策和货币政策对宏观经济进行调控,对股价指数影响较大的因素有:财政政策工具印花税、货币政策工具实际利率、货币政策中介变量、货币供给量。本文通过建立这些变量模型,发现股价指数与印花税呈正相关,与货币供给量呈负相关,实际利率对股价指数影响不显著,而且股价指数与印花税、货币供给量不存在稳定的协整关系。