基于GARCH模型的上证综指波动性分析

本文针对传统计量方法无法满足对股票收益率波动性大的特点进行分析这一缺陷,提出运用GARCH模型,建立异方差收益率假设,并对异方差的表现形式进行直接的线性扩展,对以上证综合指数为代表的上海证券交易所的股票价格的波动性进行了实证分析,并得出上证综指收益率波动呈现"尖峰厚尾"的特性以及非对称的GARCH模型能较好地拟合我国股市的股票价格序列波动的结论,从而对投资者的预测和决策起到指导作用。     

基于GARCH模型的BRENT原油价格波动性分析

本文使用GARCH模型对BRENT原油现货2007年6月4日至2012年5月22日的日收盘价格进行了统计拟合分析,得到了其收益率序列具有尖峰厚尾、异方差性、波动持久性、群聚性、杠杆效应等主要特征,这表明了外部因素对原油价格的冲击较大,投机因素较强,收益率与风险不一定成正比     

基于上证综指的GARCH族模型实证分析

以1997年1月11日至2009年11月27日的上证综合指数的日度收盘数据为样本,运用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。     

基于GARCH族模型族的创业板指数波动性研究

本文通过GARCH族模型族对44业板指数收益率的波动性以及波动的非对称性进行了相关的实证分析。经过对该收益率序列的实证分析．我们发现该序列具有使用GARCH模型的一些显著特征：尖峰厚尾、集群现象以及明显的异方差性。此外．序列波动的非对称性也比较显著,创业板股市对于负面消息的反应要大于正面消息。即负面消息能够产生更大的股市波动。最后．通过实证比较得出TGARCH（1．1）模型可以很好地描述创业板指数收益率的波动性。     

基于GARCH模型的中国股票市场波动性研究

2015年我国股市经历了大起大落,股市的剧烈动荡使我们有必要对其目前的波动性进行研究,发现其问题所在。本文主要对我国股市近几年的波动情况进行了研究,从股市波动的统计分析入手,再借助GARCH族模型对我国股市的波动特性进行了完整的分析。本文以上证综合指数为研究对象,以2009年4月1日到2016年3月31日共1700个日收盘价数据为样本区间对我国股票市场波动性进行了研究。通过建立GARCH(1,1)模型、TGARCH(2,1)模型和EGARCH(1,2)模型对上证综指的波动特征进行了实证分析,得出上证综指存在ARCH效应且其波动存在聚集性、持续性和非对称性的特点。     

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。     

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.     

基于GARCH模型的上证50指数收益率波动性分析

股票的波动性是市场风险管理的重要参考依据,在时间序列研究中引起了广泛的关注.本文以GARCH族模型为基础,选取了代表上海证券市场中最具影响力的龙头企业的上证50指数作为研究对象,并对其日收益率进行了波动性分析.实证结果表明,该序列呈现出尖峰厚尾的特征,波动的突变性与集群性明显,相比于长期投资的方式,短期投机更加受到投资者的青睐,并且该日收益率序列不具有显著的杠杆效应,利好消息与利空消息带来的波动基本上没有太大的差异,并针对这一特点分析其可能的原因.     

基于GARCH模型对我国创业板波动性的实证研究

本文选取了2014年1月6日至2017年2月14日的创业板指数作为样本,分别运用ARCH模型、GARCH模型对创业板指数收益率的波动性以及波动的非对称性进行了初步研究。实证分析显示:创业板指数存在杠杆效应,其波动表现出集群现象和持久性,而且序列波动具有显著的非对称性。最后,本文根据我国创业板指数的波动特征,提出了相应的应对措施和建议。     

基于HAR模型的上证50ETF波动率指数特征及应用研究

本文基于HAR模型对上证50ETF波动率指数(中国波指)进行研究。根据2015年2月9日至2017年2月16日中国波指运行的真实数据,构建一般HAR模型和扩展的HAR模型研究中国波指的特征。实证结果表明:中国波指具有显著的正周一效应;中国波指与上证50指数的收益负相关,且这种负相关具有非对称性。根据中国波指的预测结果,结合我国上证50ETF期权进行期权交易模拟发现,基于中国波指构建的期权投资策略能够取得较好的收益。     

基于GARCH模型的地方国库库存波动性研究

地方国库库存波动是确定最优库存和完善国库管理制度的基础和关键.GARCH模型的实证结果显示,地方级国库日库存波动具有集群性和非对称性.为此,应加强地方预算编制执行的监督管理,加大部门间的联系沟通力度,提高地方国库现金流人流出的合理性.     

基于VaR的我国股市市场风险度量

本文基于EGARcH-t模型,利用VaR方法分析计算了从1997年1月2日到2009年4月3日的我国股市上证综合指数的市场风险价值,度昔了该时期不同阶段上证综合指数的市场风险状况.     

基于GARCH模型的地方国库库存波动性研究

地方国库库存波动是确定最优库存和完善国库管理制度的基础和关键。GARCH模型的实证结果显示,地方级国库日库存波动具有集群性和非对称性。主要原因可能有：一是国库收支自身的特点。国库收支的季节变化、收入在月末较集中,支出在年末较大及经济的季节性变化等。二是财政政策的变化。为此,应根据库存波动特点进行国库现金管理,坚持总量平衡原则,加强地方预算编制执行的监督管理,加大部f-I间的联系沟通力度,提高地方国库现金流入流出的合理性。     

Volatility Forecasting in the Hang Seng Index using the GARCH Approach

The aim of this paper is to add to the literature on volatility forecasting using data from the Hong Kong stock market to determine if forecasts from GARCH based models can outperform simple historical averaging models. Overall, unlike previous studies we find that the GARCH models with non-Normal distributions show a robust volatility forecasting performance in comparison to the historical models. The results indicate that although not all models outperform simple historical averaging, the EGARCH based models, with non-normal conditional volatility, tend to produce more accurate out-of-sample forecasts using both standard measures of forecast accuracy and financial loss functions. In addition we test for asymmetric adjustment in the Hang Seng, finding strong evidence of asymmetries due to the domination of financial and property firms in this market.     

基于VAR-GARCH-BEEK模型的股指期货和股票现货的波动性联动分析

本文通过对2010年4月至2015年9月之间的股指期货和股票现货的波动性进行研究,通过引入虚拟数据建立经济模型发现股指期货的推出在一定程度上平抑了股票市场价格的波动性减少了股票市场的价格波动;通过建立多元VAR-GARCH-BEEK模型研究两个市场之间的波动性联动效应,两个市场之间存在显著的双向波动性影响,相对来说,股指期货市场对现货市场的波动性影响较为强烈,股票现货市场对期货市场的波动性影响力度较为微弱.     

基于GARCH模型的集装箱运价指数及其衍生品波动性研究

建立GARCH族模型对上海集装箱运价指数(SCFI)欧洲航线和美西航线指数、SCFI衍生品(欧洲航线和美西航线)价格的波动特征进行分析。ARCH效应检验发现只有美西航线衍生品价格去均值收益率序列存在条件异方差性,其他三个序列不存在ARCH效应。对美西航线衍生品价格去均值收益率序列建立GARCH模型,发现基于残差服从GED分布假设下的GARCH(1,1)最优,存在较强的波动持续性;美西航线衍生品收益率与风险无关。建立非对称GARCH模型分析美西航线衍生品价格去均值收益率的杠杆效应,TARCH和EGARCH模型均显示序列不存在杠杆效应。     

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,它反映了经济变量之间特殊的不确定形式.方差随时间变化而变化,所以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类模型对中美两国的房地产销售价格指数的收益率波动进行了分析,并得出以下结论:房地产市场的收益的方差具有不稳定性,且存在着"波动聚集性".就我国而言...     

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。