上证50ETF股指期货收益率及波动性长记忆性研究

文章采用KPSS-ADF联合检验、R/S分析以及修正的R/S分析检验上证50ETF股指期货收益率及波动性的长记忆性,对存在长记忆性的变量序列构建FIGARCH模型及FIEGARCH模型,并对两个模型的拟合优度的进行比较分析。结果显示,波动率序列呈现出明显的长记忆性,而收益率序列不具备长记忆性。对于具有杠杆效应的波动率序列,FIEGARCH模型拟合效果要比FIGARCH模型更好。     

VaR-FIAPARCH模型与上证基金指数风险价值

通过对我国上证基金指数的日收益率序列的基本统计分析发现,收益率序列存在尖峰厚尾性,不服从正态分布.但杠杆效应不显著,而且收益率和方差都具有显著的长记忆性.由此建立ARFIMA-FLAPAECH-skt模型来计算基金指数的在险价值VaR,并对结果进行实证检验,结果显示相对于不考虑波动率长记忆性的ARFIMA-APARCH模型.ARFIMA-FLAPAECH-skt模型在1%及更低的显著水平上对于多头和空头计算VaR可以得到较好的度量结果.     

有效汇率序列的长期记忆性实证分析

本文利用传统的重标极差(R/S)法和修正的重标极差(MRS)法对美元、欧元及日元有效汇率指数的收益率及其波动序列进行长期记忆实证分析.研究结果发现:收益率序列基本不存在长期记忆性,而收益率的波动序列表现出明显的长期记忆性.     

中美玉米期货的长记忆性检验及其影响分析

本文主要采用修正的R/S分析法对中美两国玉米期货的收益率及收益波动率进行长记忆性检验,结果表明,CBOT玉米的收益率不具有长记忆性,ECD玉米连一收益率具有长记忆性;二者的收益波动率均具有长记忆性的结论。并结合中美市场的差异对我国玉米期货市场的发展提出建议。     

预期通胀和货币流动性对黄金价格影响——以沪金价格走势为例的分析

黄金价格的持续上涨吸引了越来越多投资者的关注,本文通过建立VAR模型重点研究了预期通胀和货币流动性对黄金价格的冲击影响,实证结果表明两者对黄金价格及其波动冲击影响的作用时间大约维持9个月左右,其中2-6个月内冲击影响最为强烈。两者短期内呈明显加剧黄金价格的波动态势。从冲击贡献率来看,预期通胀更易于加剧黄金价格的波动。长期而言,过往黄金价格走势特征是影响黄金价格的主要因素,即黄金价格具有长期记忆性。     

基于波动阶段划分的我国期铜市场长期记忆性实证研究

金融市场通常由于波动结构性突变的存在而出现伪长记忆性现象。运用ICSS算法寻找方差突变点进行阶段划分，运用V／S分析法对我国期铜市场波动阶段前后的长期记忆性进行检测和比较，并利用FIGARCH模型对波动序列的长期记忆性进行建模估计。研究结果表明，我国期铜市场存在全程长期记忆性；阶段划分后序列的长期记忆性显著降低；期铜波动的FIGARCH模型具有更优的拟舍效果和预测能力。     

上证综指收益率波动性实证分析——基于Garch模型

股票市场作为金融市场的重要组成部分,受到投资者和学者的广泛关注。中国a股市场2015年更是波澜壮阔的一年,上半年疯狂且短暂的牛市以及自6月份开始断崖式下跌,引起了投资者和经济金融领域研究人员的重视。选取上证综合指数收益率作为研究对象,重点研究收益率波动性,一方面分析了收益率描述性统计特征,一方面基于Garch(1,1)和EGarch(1,1)模型采用实证分析方法估计了收益率条件方差,并比较了这两种模型。研究结果表明,上证综指收益率具有显著的波动聚集性,通过R/S(重标极差分析法)得出收益率具有长记忆性特征,周期近似为170天,通过自相关系数检查了收益率波动的ARCH效应,并通过Garch模型估计了收益率的条件方差。值得注意的是,通过方差序列的变化观察到收益率短期波动性的增大能够提示投资者回避下跌损失,更为宏观的结论是管理层应该重视股市过度波动对金融市场产生的影响,在未来的证券市场建设中加强法制建设,提升前瞻性,提高管理的有效性。     

上海股票市场收益率分布模型统计研究

在金融市场迅速发展、金融创新不断深入的今天,股票市场的波动也日益加剧,风险明显增大,资产收益率的分布形态也更加复杂化。对上证综指对数收益率序列进行实证研究,依据严密的统计分析方法建立了GARCH-t(1,1)模型。最后,通过相应的模型检验方法验证了GARCH-t(1,1)模型能够很好的刻画上证综指对数收益率序列的统计特征。     

国际股票市场收益率和波动率的长记忆性研究

股票市场长记忆性问题是金融学研究的一个热点问题,对于市场有效性的研究和系统非线性结构的分析有着重要的意义。本文运用修正R/S分析和V/S分析两种方法对世界上28个国家(地区)的股票指数的日、周收益序列和日、周收益波动序列进行了完整的长记忆性研究。结果表明:对于收益序列,以美国为代表的大多数发达国家股市一般不存在长记忆性,而中国等发展中国家大多存在显著的长记忆性,尤其中国股市的长记忆性最强;对于收益波动序列,所有国家(地区)都具有长记忆性,并强于收益序列。     

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。     

我国A股市场航运企业股票收益率波动性分析

本文运用GARCH模型和EGARCH模型对我国航运企业股票收益率波动性进行分析,并将其与上证综合指数的收益率进行对比,探索航运企业股票收益率的波动性特征。实证研究结果表明:航运企业股票的收益率序列存在着较为显著的异方差性,航运企业股票的波动性与市场风险性较大,并且其收益率序列的波动具有较强的持续性和非对称性,航运企业股票市场总体上存在着杠杆效应,利空消息较利好消息更容易引起较大的波动。     

基于GARCH模型的煤炭价格波动规律研究

为了研究煤炭价格波动规律,以秦皇岛大同优混煤2003年3月～2017年5月现货价格为实证研究对象,分别采用普通最小二乘法和GARCH模型对煤炭价格时间序列进行拟合.实证结果表明:煤炭价格时间序列表现出随机波动趋势,GARCH(1,1)模型拟合效果优于最小二乘法;外部冲击会加剧煤炭价格波动,煤炭价格时间序列具备长期记忆性;波动率序列具备ARCH效应,ARCH项系数和GARCH项系数之和略大于1,说明煤炭价格波动的持续性较强.     

上证指数收益率的波动性特征分析

本文在前人研究的基础上综合提出,收益率的波动具有尖峰厚尾性、长期记忆性、聚集性等特性。而且还用上证指数对尖峰厚尾性作了实证分析。     

中国股市风格溢价双长记忆性研究

利用中国股市风格资产在日、周、月和季频率上的数据（2000-2013）,本文引入偏t分布作为新息分布来描述中国股市规模溢价和价值溢价分布存在的“尖峰厚尾”特征,根据最小化信息准则构建ARFIMA-YHGARCH-skt模型,以刻画中国股市风格溢价序列收益过程和波动过程的双长记忆性。研究表明中国股市并不存在显著的规模溢价,只存在显著的价值溢价：在收益过程方面,规模溢价具有收益长记忆性,但并不显著;而价值溢价在日、月和季度频率上的序列具有显著的收益长记忆性;在波动过程方面,规模溢价和价值溢价均在日、周频率上的序列具有显著的波动长记忆性。     

投资者情绪对股票收益影响探讨——基于HAR模型

基于沪深300指数,利用异质自回归(HAR)和主成分分析模型,构建投资者情绪指数和异质自回归收益情绪模型,实证显示投资者情绪和我国股票市场均具有长记忆性,且投资者情绪对我国股票市场收益率具有显著影响。     

上海黄金期货市场波动性实证分析

本文首先对上海黄金期货市场进行了分析,论证其收益率时间序列具有尖峰肥尾、波动率集聚特征以及存在持续的A R C H效应。同时利用EGARCH(1,1)模型对黄金期货的收益率波动进行分析,考察了交易量、持仓量与收益波动的动态关系,以及加入滞后一期交易量和持仓量对收益波动的影响。实证结果显示:上海期货市场不存在杆杠效应和高风险高回报特征;黄金期货交易量和收益率波动没有显著的关系,但是同期和滞后一期持仓量对收益率波动有显著的负向影响。     

沪深300指数风险价值分析——基于PARCH-VaR方法

由于我国的沪深300指数收益率序列呈现出三种特性:左偏、尖峰厚尾和波动聚集,PARCH模型可以更完美地刻画序列的分布特征。本文利用PARCH模型对指数收益率序列进行拟合,建立PARCH-VaR模型,用以评估中国沪深300指数的风险。研究结果表明,如果假设残差同时服从三种分布:正态分布、t分布和广义误差分布,基于广义误差分布的PARCH模型计算的VaR值最能够客观地反映中国沪深300指数的风险问题。     

上证综指收益率实证分析——基于ARMA-GARCH模型

上海证券交易市场在我国资本市场中具有重要地位,其A股股票收益率整体走势可以代表着我国证券市场的整体行情。本文旨在利用上证综指收盘价计算对数收益率,建立ARMA-GARCH模型,进而对上证综指收益率进行预测,并针对其波动提出相关建议。数据选取以2006年6月1日至2015年6月1日上证综合指数收盘价为基础,计算对数收益率,检验序列的相关性,稳定性及异方差性。故本文采用ARMA模型模拟上证综指收益率序列,利用GARCH模型拟合残差序列,以此进行实证分析和预测。     

基于时间序列方法的汇率波动研究

准确研究汇率的波动规律是进行汇率预测和风险控制的基础。本文通过应用ARCH族模型对人民币汇率形成机制改革以来的人民币/美元高频日汇率数据进行实证研究,发现GARCH模型对日汇率数据有很好的拟合效果。模型显示人民币对美元汇率收益序列波动有很明显的时变异方差性。发现当期收益率受前一天及上周同一天收益率显著影响。     

中国沪深股市波动的实证分析

近些年来,股票市场的波动在国际金融实证领域越发得到重视,它的各种重要特征如集聚性、非对称性和持续性等都得到许多学者的关注和研究,因此对国内股市的波动进行分析是具有重大的现实意义的。首先,对股市收益率进行描述性统计并进行诊断性分析;其次,在GRACH族模型实证探究中,经过一系列适用性检验之后,对沪深股指建立三个模型并求解;最后,得出我国沪深股指总体收益率序列波动存在显著的"非对称性效应"等一系列结论。