确定金融资产收益率分布形式的一种方法

准确刻画金融资产收益率的分布函数是金融市场风险测量与管理的基础。本文在对证券收益率的正态性检验基础上，提出了确定金融资产收益率分布函数的一种方法——混合辨析法，并就两种混合正态分布的情形进行了仿真计算，最后利用柯尔莫哥洛夫拟合优度法对拟合收益率的曲线进行了检验。     

深成指数收益率分布Bayes正态日描验及其分布拟合

利用BayeS方法对深成指数收益率分布进行正态性检验，得出其分布不服从正态分布。然后用碧一检验拟舍得出其收益率服从t2分布。     

沪铝期货收益率及波动性的研究

本文通过对上海铝期货收益率的分布与波动性进行实证研究,论证了其时间序列存在ARCH效应;同时利用ARIMA(0,1,1)-GARCH(1,1)模型、TGARCH和EGARCH模型对收益率序列的波动性和杠杆效应进行了检验,结果发现收益率序列波动性是持久的,市场风险很大,而且沪铝期货市场上存在着显著的杠杆效应。     

基于GARCH-VAR模型的创业板指数收益率波动特征比较研究

本文使用GARCH-VAR模型分别在正态分布、t分布和GED分布的情况下研究比较创业板和主板的波动特征及市场风险,结果表明GARCH模型在t分布和GED分布能够更有效的反映收益率的尖峰厚尾特征,正态分布和GED分布下的在险价值度量相对可靠。综合起来考虑,使用GED分布来刻画创业板市场的收益率特征及在险价值效果最好。所有检验结果均表明创业板比主板具有更大的风险,同时也具有更高的回报率。     

中国股市收益率偏尾特征的实证检验

本文利用偏尾Laplace分布对我国沪深股市收益率的偏尾特征进行实证检验。研究表明,我国股市的中长期收益率数据存在明显偏尾特征,与Compell的行为金融学解释恰恰相反,这种偏尾特征的具体表现是右尾比左尾厚。此外,研究还表明深市收益率偏尾特征对时间水平的灵敏度比沪市要高,这对投资者将具有一定的启发意义。     

考虑投资组合收益率完全分布信息的投资组合优化研究

前四阶矩并不能完全决定收益率服从何种分布,因而对于偏好某种特定分布的投资者而言,以往的高阶投资组合优化方法并不适用,应当进行考虑投资组合收益率完全分布信息的投资组合优化。本文提出了一种考虑投资组合收益率完全分布信息的投资组合优化方法,通过Gram-Charlier渐进展开来近似投资组合收益率的概率密度函数,以KL散度来度量投资组合收益率的概率密度函数与目标概率密度函数的距离,从而构建了投资组合优化模型,并给出了具体算例。     

技术交易规则预测能力与收益率动态过程——基于Bootstrap方法的实证研究

本文对我国股票市场技术交易规则预测能力进行了实证检验,发现移动平均规则所产生的买入区间收益率更大而波动率却更小,卖出区间的收益率为负而波动率却更大。运用自举(Bootstrap)方法检验发现,四种常用的收益率线性模型均不能解释买卖出区间收益率与波动率所表现出的非对称现象,尤其无法解释卖出区间收益率为负的现象。为此,本文通过人工神经网络方法,将条件异方差结构引入到现有的收益率非线性模型,发现该模型能更好地解释买卖出区间收益率与波动率模式,表明收益率动态过程中存在非线性特征。     

GARCH族模型在中国股市中的应用——上证综合指数波动性研究

以1997年1月1日至2009年5月6日的上证综合指数的日度收盘数据为样本,运用带学生-t分布的GARCH族模型对其进行实证分析,检验了在这一段时间内我国股票市场的波动情况以及波动的杠杆效应,分析结果表明了上证指数对数收益率服从非正态分布,具有尖峰厚尾和明显的ARCH效应,并且股票的收益率具有明显的风险溢价和杠杆效应。     

上证综合指数VaR的度量

本文应用方差——协方差法及历史模拟法计算了上海证券交易所综合指数的VaR值。对计算结果进行Kupiec似然比检验后可以看出GARCH模型得出的上证指数收益率VaR值最有效，其他方法由于分布假设及所用方法的缺陷，使得计算结果不能或只能在少数置信水平下才能通过检验。     

对中国股市有效性及波动性的实证检验

利用最近几年的数据和EVIEWS软件分析了中国证券市场的有效性及波动性,使用经典线性回归方程做了时间序列回归和横截面回归。并且依次放松假设,采用WHITE检验和Glejser检验分析了股票收益率的异方差问题;采用DW检验及Breusch-Godfrey检验分析了股票收益率的自相关问题等;还采用DF检验了时间序列的平稳性。接着对股市的弱式有效假说予以检验,最后使用ARCH、GARCH模型对我国股市做波动性检验。     

我国期货市场非线性特征的实证检验

一、问题的提出 主流的金融理论基于一种线性思维,假定收益率序列是一个I.I.D过程,并且用随机游走模型来描述价格的变动.根据中心极限定理,当样本容量趋于无穷大时,收益率会服从正态分布.传统金融理论对时间序列的计量分析都是建立在这种高斯假设之上.随着研究的深入,人们发现了许多违背线性假定的经验事实.如果收益率分布不服从正态假设,而且时间序列是非独立和非线性的,那么,我们就需要重新审视目前大部分检验方法.本文将对中国期货收益率序列进行实证分析,以验证其中是否存在非线性特征.     

余额宝收益率对余额宝规模影响的实证研究——基于VAR模型

基于余额宝2013Q2-2016Q1期间的季度时间序列数据,运用Granger因果检验、脉冲响应等计量方法,建立向量自回归(VAR)模型,实证检验了余额宝收益率与余额宝规模之间的关系。结果表明:余额宝收益率与余额宝规模存在正向变动关系,但是余额宝规模自身对它的发展以及余额宝收益率存在一定的抑制作用。     

沪深股市月份效应和月初效应的实证研究

文章利用上证综合指教和深圳成分指数的数据,采用基本统计分析、参数方法和非参数方法(Kol-mogorov-Smimov检验、Kruskal-Wallis检验、Mann-Whitney检验)对沪深股市的月份效应和月初效应进行了实证分析.结果表明,沪深股票市场均不存在收益率的月份效应,而存在显著的月初效应,在样本期内,两市从前一交易月的最后一个交易日到本交易月的第六个交易日期间的日平均收益率显著为正,并且远远高于剩余交易日的日平均收益率.     

基于上证指数的中国股市ARCH效应分析

股票价格频繁的波动是股票市场最明显的特征之一。本文以上证指数每日收益率为研究对象,检验股票价格指数的波动是否具有条件异方差性,检验得到肯定回答后,通过ARCH族模型来研究股价指数收益率的波动性。     

我国证券市场股价运动非线性特征检验

文章首先运用ARMA模型对市场收益率序列和波动率序列去掉序列的线性相关,然后运用BDS检验法对我国证券市场的收益率序列和波动率序列是否具有非线性结构进行实证研究。检验结果发现:我国证券市场股价运动具有明显的非线性特征,拒绝了有效市场理论的基本假设。     

中国股票市场波动的统计特征分析

本文从股票价格行为与收益率的变化来描述中国股市波动。首先分析了股价波动状况；接着运用均值、标准差、偏度及峰度等描述性统计变量对股票收益率波动的基本统计特征进行分析；最后检验了收益率序列的自相关性、平稳性与正态性。     

沪深股市月份效应和月初效应的实证研究

文章利用上证综合指数和深圳成分指数的数据，采用基本统计分析、参数方法和非参数方法（Kol—mogorov—Smimov检验、Kruskal-Wallis检验、Mann—Whitney检验）对沪深股市的月份效应和月初效应进行了实证分析。结果表明，沪深股票市场均不存在收益率的月份效应，而存在显著的月初效应，在样本期内，两市从前一交易月的最后一个交易日到本交易月的第六个交易日期问的日平均收益率显著为正，并且远远高于剩余交易日的日平均收益率。     

中国股市量价波动的时间效应

一直以来,时间效应(又称“日期效应”)是股市研究中的一个重要内容,对于中国股市的实证研究也是如此。但是以往对于时间效应的检验中,绝大部分都是对一般收益率的统计分析,即使应用了一阶对数差分的收益率公式来进行检验,也缺乏对时间因素进行剔除。笔者则试图利用模型拟合的方     

基于Copula的商业银行信用—汇率风险整合的实证研究

本文对不同族类、不同种类Copula函数进行比较分析,基于深圳发展银行、上海浦东发展银行、中国民生银行信用收益率和汇率收益率的经验数据进行实证研究与分析,用经验累积分布函数拟合信用收益率和汇率收益率的边缘分布,Archimedean Copula函数描述三家银行的信用收益率和汇率收益率的相关关系。在各个置信度下,运用拟合度最优的Copula函数求出各自的信用-汇率风险的VaR(Value-at-risk)值和CVaR(Conditional Value-at-risk)值,并比较三家银行整合风险的大小,为金融机构决策者的监管提供参考。     

我国股票市场有效性的研究

本文从有效市场假设出发,重点研究我国股票市场的有效程度。本文作者通过抽样统计,对我国股票市场的有效程度进行了实证分析。先运用序列相关检验的自回归模型对市场指数收益率数据进行检验,得出了我国股票市场处于弱式有效水平的结论;然后引入事件研究法,通过对超常收益率的测算检验市场是否达到半强式有效,进而阐述如下观点:我国股票市场目前已达到弱式有效水平,但并不具有半强型有效市场的特点。