沪市股指收益率及波动性研究

应用自回归条件异方差(ARCH)模型对上海股市在2007年4月27日至2008年4月28日股指日对数收益率进行建模分析:结果反映沪市股指收益率具有明显的波动聚集性和尖峰厚尾的特征;均值模型适合ARMA过程,且不符合股市弱有效的特征,回归模型具备预测能力;无条件期望收益率不受到当期风险的影响;条件方差具有明显的非对称性和杠杆效应。     

GARCH模型的深证成指研究

中国股市在2014-2015年间有较大的波动,为研究股市波动和风险之间的关系,选取深证成指2014年1月4日至2015年12月8日的日收盘数据为研究对象,针对其收益率序列,运用GARCH模型对深证成指进行拟合和检验。分析结果表明,深证成指收益率序列存在着明显的异方差性,被动性和持续性,同时深证成指具有较高的风险溢价情况,即股市波动越大,存在的风险越大,收益率也就越高。     

创业板与中小企业板股价收益波动的对比研究

本文选用创业板和中小企业板日收盘价计算收益率,进行描述统计分析,并分别利用GARCH(1,1)-M模型、EGARCH模型对创业板市场和中小企业板市场的股价收益波动进行了对比研究。研究结果表明:创业板和中小企业板市场的收益率均存在明显的风险溢价以及非对称效应,后者的收益波动高于前者。     

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。     

基于GARCH模型族对上证指数波动性的实证分析

通过建立GARCH族模型对我国股市收益率波动性进行实证分析,结果发现GARCH族模型可以很好的对我国股市收益率波动性进行拟合,可以减弱收益序列的尖峰厚尾现象;上证综指存在群聚性现象,过去的股市的波动会对未来的走势具有一定的影响,当股指呈现震荡上升时,波动缓解的影响力度最小,但若将整个研究时期分成不同的时间段,则各个时间段的波动力度小整体的力度;风险与收益是正相关的,当股市处于上升通道中时,该现象更明显;股市的信息呈现不对称的特性,当处于下降通道中时,"坏消息"比"好消息"对股市指数造成的波动大;但在上升通道中,"好消息"比"坏消息"带来的波动大,说明股市存在杠杆效应。     

基于Garch-M模型的我国沪深300指数研究

本文选取沪深300指数2014年1月2日至2014年12月31日的日收盘价作为研究对象,运用GARCH模型对其波动性进行实证分析,并且进一步引入GARCH-M模型研究我国沪深300指数收益率是否存在正风险溢价。研究表明:我国沪深300指数收益率时间序列存在着明显的ARCH效应,具有明显的异方差性和持续性;模型GARCH(1,1)对我国沪深300指数收益率波动性有较好的拟合性;同时研究发现我国沪深300指数存在一定的风险溢价现象,即预期风险越高,收益率越高。     

我国股票市场波动的时变性及原因探讨——来自股权分置改革后的经验

ARCH模型诞生后,关于资产价格波动性的实证研究大量涌现。研究者们从不同市场、不同数据频率、不同时段等角度选取数据,对股票指数的波动特征进行实证研究。本文采用大事件与成交量相结合的方法划分不同时段,对股权分置改革开始至今的股票市场的收益与波动进行实证分析,比较各时段波动差异,并从引发市场变迁的多个方面(政策、市场机制、宏观经济)对波动变化作出解释。研究表明:我国股票市场的波动持续性和记忆性较强;融资融券和股指期货交易后股市的波动集群性降低;我国股市存在杠杆效应(收益与同期波动的负相关关系),2008年四万亿刺激政策出台后杠杆效应尤为显著。     

中国股市星期效应及其影响因素新解——基于上证综指(2010-2013)的实证研究

针对中国股票市场是否存在星期效应的问题,取上证综指2010~2013年间的数据为研究对象,利用回归模型对其星期效应的存在性进行了实证研究和检验分析。同时在模型中加入香港恒生股指的收益率、香港恒生股指的前一日收益率、风险溢价等因素作为可能影响星期效应的独立变量,全面地分析了上海股市星期效应的影响因素。结果表明:中国股票市场不存在"星期效应"现象,风险溢价是影响中国股票市场的决定性因素。     

基于四因子定价模型的美国股市收益率研究

本文在Fama-French四因子模型基础上,运用Fama-French-修正GARCH模型对次贷危机影响下复苏的美国股市进行分析研究。研究发现:首先,该模型能更好地拟合美国股市的收益率,而且还能消除ARCH效应;其次,每个模型的均值方程与条件方差方程中结构突变点不同,表明不同类型的股票组合在不同时点需要添加不同的虚拟变量来对其收益率进行解释;第三,每个模型中的条件方差方程中均不存在"杠杆效应",表明2009年后股市中未出现重大的不利消息致使股市下跌,但通过研究发现滞后的股票溢价对条件方差有一定的解释力。     

基于GARCH族模型的深圳股市波动性分析

通过对深证成分指教的研究,采用GARCH模型族对2000-2008年中国深圳股票市场的波动情况进行了实证分析.研究表明,深圳股市具有明显的ARCH效应,股指收益率具有显著的"尖峰厚尾"特点.存在波动的集群性,市场"杠杆效应"显著,期望收益与期望风险之间存在正相关关系.     

国内外黄金现货市场波动特征与风险度量

近十年来,国内外黄金现货市场收益率均表现出尖峰厚尾和波动聚集性特征。但与一般金融资产负的冲击具有非对称效应不同,黄金现货市场利好消息对波动的影响更大,且国内比国外市场有更显著的杠杆效应。在波动性特征方面,学生t分布对国内市场收益率描述效果更佳,而GED分布更适合国际市场;在市场风险度量方面,VaR-GJR-GED模型在国内和国际黄金现货市场风险研究上有很好的风险度量效果。     

基于GARCH模型对上证综指波动性的综合分析

文章主要采用GARCH模型及其衍生模型分析上证指数的波动性.通过对上证指数的时间序列进行建模,分析结果表明我国上证股市存在ARCH效应,数据分析表明上证指数存在尖峰重尾现象;股市波动具有相关性,即过去的波动对未来股市具有一定的影响;风险与收益具有正相关关系,高风险高收益;股市的信息是不对称的,存在杠杆效应.     

基于VaR模型的我国股票市场风险度量研究

本文选取了2008年1月2日到2013年4月13日的上证综合指数的日收益率作为研究对象,对我国股票市场风险度量进行实证分析,得到如下结论:第一,GARCH族模型能够成功地描述收益率波动的时间相关性;第二,我国股票价格收益率波动具有非对称效应,存在"杠杆效应";第三,基于GDE分布的GARCH族模型比基于t分布的模型能够更好地描述我国股票市场的波动性。     

基于GED-GARCH类模型的我国原油现货市场波动性的研究

选取2005年1月3日至2011年7月28日大庆原油现货日平均价格,以广义误差分布代替正态分布以反映金融资产的尖峰厚尾性,建立了GARCH(1,1)、GARCH-M、TARCH(1,1)、EGARCH(1,1)等多个模型,实证研究了我国原油现货市场收益率的波动特征。实证结果表明:大庆原油现货价格收益率具有波动集聚性;大庆原油现货市场收益率存在ARCH效应,在拟合大庆原油现货市场的ARCH效应时,GARCH(1,1)能较GARCH-M更好地消除ARCH效应;大庆原油现货市场存在明显的杠杆效应,利空消息对大庆原油市场的冲击是利好消息对原油市场的冲击的1.66倍,在描述大庆原油现货市场杠杆效应时,EGARCH(1,1)模型比TARCH(1,1)模型拟合效果好。     

两岸通货膨胀及其不确定性研究

基于两岸1983年1月～2011年12月的通货膨胀数据,应用EGARCH-M模型分析了大陆和台湾的通货膨胀不确定性,结果发现两岸通货膨胀不确定性均存在杠杆效应,正向冲击大于负向冲击,台湾更易受到外来冲击的影响,台湾通货膨胀及其不确定性关系符合Holland假说。格兰杰因果关系检验得出两岸通货膨胀与通货膨胀不确定性关系均符合Friedman-Ball假说,两岸通货膨胀之间、通货膨胀不确定性之间存在相互影响关系。     

上证指数收益率波动的实证分析——基于ARCH族模型

股价指数的收益率序列具有几个特征,即尖峰厚尾、波动性群集等,运用传统的计量方法是无法准确地刻画出这些特征。通过利用ARCH族模型,选取2004年1月2日到2014年12月31日上证指数每日收益率共2670个数据对其波动进行定量、定性的分析,结果显示:上证指数日收益率存在ARCH效应、波动集聚性特征,并且用GARCH模型可以很好反映股市指数的波动性。     

股市收益率波动与我国城镇居民消费行为分析

本文采用GARCH——M模型刻画股市收益风险,重点考察股市收益率波动对我国城镇居民不同类型消费行为的影响。表明:股市收益率波动对我国城镇不同类型的居民消费行为均具有不同程度的抑制作用。当前,应有针对性地实施多样化的消费政策并及时进行绩效评价考核,以扩大居民消费需求。     

上证综指收益波动性及其VaR风险度量的实证研究

风险估值模型是近年来国内外兴起的一种金融风险管理工具。在对上证综指日回报序列分布做了正态分布的假设基础上,通过指数移动平均方法（正态分布的VaR估计）和反映风险动态性的基于GARcH的vaR估计,得出在各个置信水平上都有效而准确的vaR的估值,度量了上证综指收益的潜在风险和波动性,得出上海股市收益率序列具有厚尾性和波动集聚性特征。     

互联网金融概念股收益率的统计分析

利用新兴的广义自回归得分(Generalized Autoregressive Score,GAS)模型同时对浙江省三大互联网金融概念股同花顺、生意宝和恒生电子日收益率序列的均值和波动率建模,结合描述性统计分析,得到收益率序列均存在典型的尖峰厚尾非正态性,且收益率序列本身平稳,波动率时变性显著,收益率序列之间具有较强相关性和联动特征。未来可以进一步进行收益和波动率的预测分析,为完善我国,尤其是浙江省互联网金融市场的功能提供参考信息,以利于更好地控制市场风险,稳定市场。     

我国医疗保健行业股指收益率波动特征与杠杆效应

本文运用SWARCH模型分析了我国医疗保健板块收益率的波动,并将医疗保健板块收益率与上证综指、深证成指收益率的SWARCH模型的估计结果进行比较,得出以下结论:医疗保健指数收益率序列呈现出低、中、高三种波动状态,样本区间主要分布于中波动状态,低波动状态的平均持续期最长、中波动状态的平均持续期居中、高波动状态的平均持续期最短,医疗保健指数收益率波动杠杆效应显著;我国股市医疗保健板块收益率波动状态之间的差异高于沪深综指波动状态的差异,医疗保健指数收益率与沪深综指收益率区制转移趋同,但存在着细微差异;医疗保健指数收益率各区制间转移相对频繁,每种波动状态的平均持续期较短,股市医疗保健板块收益率对新信息的反应更为敏感。