基于中国黄金期货市场数据的GARCH族模型拟合评价

本文运用GARCH族模型对我国黄金期货市场波动进行拟合情况,以上海期货交易所AU1406黄金期货合约的日收益率为数据来源,并运用损失函数对GARCH,TGARCH,EGARCH三个模型的波动率预测精度进行比较。实证结果表明,对称的GARCH模型是描述市场波动性给出了很好的描述,能够对投资者,特别是我国黄金生产企业在市场风险度量与预测以及投资决策时有所帮助。     

基于中国黄金期货市场数据的 GARCH 族模型拟合评价

本文运用 GARCH族模型对我国黄金期货市场波动进行拟合情况,以上海期货交易所 AU1406黄金期货合约的日收益率为数据来源,并运用损失函数对 GARCH,TGARCH,EGARCH三个模型的波动率预测精度进行比较。实证结果表明,对称的 GARCH模型是描述市场波动性给出了很好的描述,能够对投资者,特别是我国黄金生产企业在市场风险度量与预测以及投资决策时有所帮助。     

基于GARCH模型的黄金指数与美元指数波动性研究

近几年的黄金市场与美元指数市场波动都比较大,但波动的方向不一致。通过对两者的波动进行研究,主要有单位根检验、ARCH效应的检验、GARCH模型分析以及因果关系检验,结果表明,黄金指数GARCH(1,1)最适合描述其市场波动,美元指数GARCH(2,1)最适合描述其市场波动,美元指数的预测对黄金指数的预测会有帮助。     

沪锌价格分析及最优套保率估计——基于协整理论、ECM与GARCH模型的分析

价格发现和套期保值是期货市场的两大重要功能。本文首先利用协整分析、格兰杰因果检验并建立误差修正模型(ECM)实证研究了沪锌期货和现货价格之间的长期均衡关系以及对均衡偏离的短期调整;然后建立GARCH模型对沪锌价格的波动进行了分析;最后利用OLS回归估计了沪锌市场的最优套保率。实证研究发现,沪锌期货价格与现货价格之间存在这长期稳定的均衡关系,期货价格变动是现货价格变动的格兰杰原因,当短期价格偏离长期均衡后,期货价格和现货价格会以0.647的速度向长期均衡调整;CARCH(1,1)模型可以较好的拟合沪锌期货价格序列的波动,沪锌价格存在明显的"波动性集聚"现象,条件方差所受的冲击是持久的;沪锌市场的最优套保率为0.695。     

沪锌价格分析及最优套保率估计——基于协整理论、ECM与GARCH模型的分析

价格发现和套期保值是期货市场的两大重要功能。本文首先利用协整分析、格兰杰因果检验并建立误差修正模型(ECM)实证研究了沪锌期货和现货价格之间的长期均衡关系以及对均衡偏离的短期调整;然后建立GARCH模型对沪锌价格的波动进行了分析;最后利用OLS回归估计了沪锌市场的最优套保率。实证研究发现,沪锌期货价格与现货价格之间存在这长期稳定的均衡关系,期货价格变动是现货价格变动的格兰杰原因,当短期价格偏离长期均衡后,期货价格和现货价格会以0.647的速度向长期均衡调整;CARCH(1,1)模型可以较好的拟合沪锌期货价格序列的波动,沪锌价格存在明显的"波动性集聚"现象,条件方差所受的冲击是持久的;沪锌市场的最优套保率为0.695。     

沪锌价格分析及最优套保率估计——基于协整理论、ECM与GARCH模型的分析

价格发现和套期保值是期货市场的两大重要功能.本文首先利用协整分析、格兰杰因果检验并建立误差修正模型(ECM)实证研究了沪锌期货和现货价格之间的长期均衡关系以及对均衡偏离的短期调整:然后建立GARCH模型对沪锌价格的波动进行了分析;最后利用OLS回归估计了沪锌市场的最优套保率.实证研究发现,沪锌期货价格与现货价格之间存在这长期稳定的均衡关系,期货价格变动是现货价格变动的格兰杰原因,当短期价格偏离长期均衡后,期货价格和现货价格会以0.647的速度向长期均衡调整;CARCH(1,1)模型可以较好的拟合沪锌期货价格序列的波动,沪锌价格存在明显的"波动性集聚"现象,条件方差所受的冲击是持久的;沪锌市场的最优套保率为0.695.     

房地产市场的波动性研究：基于中美房地产市场的GARCH模型分析

GARCH模型是近20年发展起来的时间序列模型,其在金融市场的预测与决策方面有着重要的作用。本文运用GARCH类模型对中美两国房地产市场的收益率波动进行了分析,并得到了以下结论：房地产市场收益的方差具有不稳定性,且存在着＂波动聚集性＂;具体就我国而言,我国的房地产市场并不存在杠杆效应。     

基于波动效应与价格发现的期指仿真交易研究

沪深300股指期货仿真交易的推出,对我国现货市场的影响如何以及这种影响是否有利于现货效率的改进。首次采用修正的GARCH模型和向量误差修正模型（VEC）将股指期货推出后现货市场波动性的变化和股指期货与现货市场的价格发现功能结合起来进行对比研究。结果表明,期指仿真交易的推出对于现货市场效率的改进确实存在正面的影响。其引入在短期内加大了现货市场的波动,但这一波动正是市场信息流动加速的反映,因而提高了市场信息的传递效率。同时期货价格领先于现货价格,存在由期货市场到现货市场长期的单向因果关系,说明期货价格具有引导现货价格向均衡方向调整的功能,从而在经验上支持了股指期货市场的开放政策。     

国内外黄金市场风险传染的实证研究

以国际黄金市场上具有代表性的伦敦黄金现货价格和我国上海黄金交易所的黄金现货价格作为研究对象,利用多元GARCH模型对国内外黄金市场的风险传染机制进行了实证研究。结果表明：伦敦黄金市场对我国黄金市场存在单方向的均值溢出效应;从波动溢出效应来看,伦敦黄金市场对我国黄金市场的风险传染强于我国黄金市场对伦敦黄金市场的风险传染,存在着风险传染的非对称性。     

基于GARCH模型的股指期货对现货市场波动影响的实证研究

2010年4月16日中国金融期货交易所正式推出沪深300指数期货。股指期货的推出是否对其标的资产波动有显著影响,至今在经济学界和实践部门都有着很大的争议。有关股指期货对现货市场的影响研究,现有文献大多集中于研究欧美等市场经济比较发达的资本市场,对中国等新兴市场的研究不足;另外国内文献基本上以GARCH族模型进行模拟.本文在借鉴了国内现有研究成果的基础上,以我国沪深300指数为样本,用GARCH模型对沪深300指数期货推出对股票市场波动性影响进行了实证研究。研究结果表明:股指期货在一定程度上减小了股票市场的波动性,总体上发挥稳定市场的功能,但这种影响较小。     

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。     

股指期货成交量、持仓量、波动率与价格关系探究及应用

通过对股指期货成交量、持仓量、收盘率及波动率分别建立相应GARCH族模型,探究出他们之间变化关系,然后运用成交量和持仓量相结合指标预测T+1日现货指数走势,运用波动率的变化规律预测现货指数阶段行情.     

基于ARMA-GARCH模型的黄金现货价格预测

本文以2009年1月5日至2017年1月3日期间上海黄金交易所的Au99.95的黄金现货收盘价为研究对象,对数据进行描述性统计分析、平稳性检验和相关性检验。建立ARMA(2,1)模型,对其残差序列进行ARCH效应检验,并通过建立GARCH模型消除其条件异方差性,从而建立ARMA(2,1)-GARCH(1,1)模型。比较t分布下和GED分布下的拟合模型,发现t分布下的更优。最后,预测在95%置信区间内黄金现货日收益率序列在未来100天内走势区间与条件标准差变化趋势,并对预测结果进行了验证。     

Realized GARCH模型在黄金期货市场的应用

采用结合高频数据实现计量的Realized GARCH模型对黄金期货市场的杠杆效应、波动集群性等波动性特征进行研究.选取对价格稳健的实现计量作为Realized GARCH模型的解释变量,并对我国黄金期货的高频样本数据进行检验.极大似然方法估计结果表明:对价格跳稳健的实现双幂变差波动性(RBV)所得结果更优,黄金期货存在明显的杠杆效应和波动集群性,且波动具有长持续性,而实现方差并不能有效的刻画数据实际特征.     

我国开展股指期货交易对现货市场波动性的影响——基于仿真交易数据的实证研究

本文运用GARCH、TARCH模型,通过开展股指期货交易对现货市场波动性的实证研究,发现:并没有证据显示股指期货交易增加现货市场的波动;TARCH项的系数由股指期货交易推出前的0.409441变为推出后的0.117257,表明引入股指期货交易后,信息对市场波动的不对称破影响减弱了,即杠杆效应减弱了,说明股指期货交易的推出提高了现货市场的效率.     

基于GARCH模型的金融危机对上证综指波动性影响的研究

金融市场活动的核心是风险评估和风险定价,而风险评估和风险定价都离不开对资产收益率波动性的度量。本文基于GARCH模型对上证综指在金融危机前后波动率变化的情况进行研究。结果表明,上证综指收益率的变化服从GARCH过程;进一步研究发现,金融危机对上证综指的波动率的变化有着显著的影响。     

我国创业板市场的波动性研究——基于GARCH模型的分析

创业板市场,又称"二板市场",是为具有高成长性的中小企业和高科技企业进行融资服务的市场。2009年10月23日,我国创业板市场在深圳证券交易所正式启动,同年10月30日起正式交易。本文以我国创业板指数收益率时间序列为研究对象,运用GARCH模型对其波动性进行实证分析。研究表明:我国创业板指数收益率时间序列存在明显的ARCH效应;模型GARCH(1,1)对我国创业板市场波动性有较好的拟合性和适用性;创业板市场的波动十分剧烈,总体风险还较大。     

基于GARCH模型的金融危机对上证综指波动性影响的研究

金融市场活动的核心是风险评估和风险定价,而风险评估和风险定价都离不开对资产收益率波动性的度量.本文基于GARCH模型对上证综指在金融危机前后波动率变化的情况进行研究.结果表明,上证综指收益率的变化服从GARCH过程;进一步研究发现,金融危机对上证综指的波动率的变化有着显著的影响.     

股指期货对抑制股市波动的有效性研究

本文基于2006年到2012年的沪深300股指对数收益率日数据,采用引入虚拟变量的GARCH模型及TGARCH模型,实证分析股指期货制度对抑制中国股票现货市场波动的有效性及新信息引起的股市波动非对称性。结果表明:股指期货推出后,在减小现货市场波动性的同时,降低了投资者对利空消息的敏感性,一定程度上弱化了"追涨杀跌"等市场非理性行为。     

基于实现极差和实现波动率的中国金融市场风险测度研究

目前比较流行的金融市场风险价值研究一般采用日收益数据,并基于GARCH类模型进行估计和预测。本文利用沪深股指日内高频数据,分别通过ARFIMA模型和CARR模型对实现波动率和较新的实现极差建模,计算风险价值。通过对VaR的似然比和动态分位数等回测检验,实证分析了各种模型的VaR预测能力。结果显示,使用日内高频数据的实现波动率和实现极差模型的预测能力强于采用日数据的各种GARCH类模型。