中美股市的弱势有效检验分析

文章通过参考已有的关于中美股市有效性检验的文献,以标准普尔指数代表美国股市,上证综指代表中国股市,建立时间序列计量经济模型,检验两个指数的收益率序列是否为白噪声来对中美股市进行弱势有效检验。     

中国股市和美国股市弱势有效性研究

市场弱势有效是指实证检验证明未来收益是无法从历史收益得到预测。有效市场假说是鞅假定,检验某一时间序列是否满足鞅过程的方法是测试其序列相关性。本文以上证综指代表中国股市,主要进行方差比检验,分析得出近年来中国股市呈现弱势有效的特征;同时,还分析了标普指数,证明了美国股市较早就满足弱势有效。     

中国股市和美国股市弱势有效性研究

市场弱势有效是指实证检验证明未来收益是无法从历史收益得到预测。有效市场假说是鞅假定,检验某一时间序列是否满足鞅过程的方法是测试其序列相关性。本文以上证综指代表中国股市,主要进行方差比检验,分析得出近年来中国股市呈现弱势有效的特征;同时,还分析了标普指数,证明了美国股市较早就满足弱势有效。     

关于中美股票市场联动关系的实证研究

随着全球经济一体化的发展,中美两国之间经济依赖性不断增强,但经济联系的日益密切并不代表资本市场间具有相互影响。本文通过单位根检验、协整检验和Granger因果关系检验等分析方法,着重研究我国QDⅡ实施后到后金融危机时期这段时间内中美股市之间的关系,结果表明QDⅡ实施后中美股市间存在长期稳定均衡关系,而且在金融危机后美国股市对中国股市具有单向影响关系。最后,文章对中美股票市场之间的联动性进行了相关解释。     

沪深300股指期货与标准普尔500指数收益率的联动性研究——基于GARCH模型的实证分析

本文选取沪深300股指期货和标准普尔500指数自2005年4月11日至2012年12月31日总共1823个日收益率数据,采用皮尔逊线性相关检验和Spearman秩相关检验验证两只股指的相关性,并利用Granger检验来验证两只股指之间的因果关系,通过研究中美股市收益率序列波动的特征,对于我国预测和防范金融风险,保持股票市场的持续、稳定和健康发展具有一定的理论和现实意义。     

中美股市收益率波动特征比较分析——基于非参数检验及其分布的核密度估计

本文运用K-S、Wilcoxon、J-B检验对中美股市收益率统计特性进行了研究,检验了收益率分布的非正态性和同分布性,并采用Spearman和Kendall检验,对2005年1月4日至2013年5月31日沪深300指数和S&P500指数历史收益率的相关性进行检验,最后利用非参数核密度估计技术拟合了沪深300股指期货收益率分布,结论表明:中美股市收益率具有非正态性、同分布性和高相关性,非参数核密度估计能较好地捕捉市场的风险特征,结论相对更准确。     

中美股市波动特征比较研究:基于ARCH类模型的实证分析

本文利用ARCH类模型对沪深300指数和道琼斯工业指数2005年4月8日到2010年3月22日的指数数据进行实证检验,研究表明:第一,中美股票市场都存在明显的集聚效应;第二,中美股票市场都存在明显的风险溢价效应,美国股市的风险补偿高于中国股市;第三,美国股票市场有明显的杠杆效应,然而中国股市杠杆效应不如美国明显;第四,美国股票市场对中国股票市场存在较为显著的单向溢出效应。     

利率对我国股市波动性影响的实证研究

本文选取上海银行间同业拆放利率(Shibor)和沪深300指数收盘价的时间序列数据,运用ADF检验、协整检验、Granger因果检验、建立VAR模型等实证研究利率对股市的影响,格兰杰因果检验的结果表明利率是股市收益率的格兰杰原因。通过建立VAR模型,本文发现利率变动与股市收益率整体上呈负相关关系,且VAR回归方程通过显著性检验。实证研究结果表明:利率与股市收益率存在反向变动的趋势,且利率对股市波动性的影响显著。     

国际石油价格与中美股票市场影响关系的计量分析

本文应用VAR模型和误差修正模型,研究了中美股市价格和国际石油价格间的关系,及油价对中国股市板块指数的影响。研究表明国际石油价格同中美股市指数都存在协整关系,在油价与美国股市指数的关系中,油价处于主导地位;在油价与中国股市指数的关系中,两者没有一个处于主导地位,变动影响主要由自身所解释。板块研究中金融、航空、石油、有色金属、钢铁和造纸板块与油价有长期协整关系,油价在其中占主导地位。     

基于沪市股票价格指数的ARCH效应实证分析

本文选取2003年1月6日-2O09年6月26日的上证指数日收盘价指数共1690个数据,利用计量经济学中有关金融时间序列的波动性分析的ARCH模型,对中国股市是否存在ARCH效应进行实证检验,浅析中国股市的波动性特征及其原因。     

中国股市指数与交易量之间的因果关系研究——基于线性与非线性Granger检验

作为技术分析常用的基础变量,股市指数与股市交易量之间的相互关系历来都是广泛研究的对象。本文基于最新的中国股市数据,通过构建VAR模型,运用传统的Granger因果检验方法以及最新提出的非线性Granger因果检验方法对中国股市量价关系进行研究。结果表明:沪深两市的股市交易量不是股市指数的线性Granger原因。而股市指数则是股市交易量的线性Granger原因。过滤掉线性因素以后,上海股市不存在从股市指数到股市交易量的非线性Granger因果关系;而在深圳股市中,这种关系在滞后阶数较低的时候依然存在。过滤掉线性因素以后,沪深两市的市场交易量是对应市场指数的非线性Granger原因。并且,这种关系在A股市场和指数之间更为强烈。     

中美主要金融市场相关结构及风险传导路径研究——基于Copula理论与方法

金融危机背景下的股市表现出更加复杂的动荡性,本文在传统GARCH模型的基础上引入了风险值对收益率的影响因素,运用GARCH-M模型来刻画股票收益率序列边缘分布,通过构建GARCH-M-t边缘分布过滤模型获取收益率残差序列,最后采用Copula函数对边缘分布拟合后的残差序列建模构建出Copula-GARCH-M-t相关结构模型。经过参数估计及多种Copula函数的拟合优度检验,最终成功刻画出中美金融市场五大证券交易中心股票收益率之间的相关结构模型。通过秩相关系数、尾部相关系数等相关性度量工具对中美两国金融市场的相关性进行分析,最后通过对不同股票市场之间的尾部相关性分析确定两国金融市场之间风险传导路径。     

注册制背景下我国股市与成熟股市市盈率对比分析

在推进股票发行注册制改革的背景下，通过对香港美国等成熟股市IPO制度与中国股市IPO制度的对比来判断市盈率差异存在的原因；通过中港及中美股市相关指数市盈率的对比分析判断IPO制度与国外接轨是否会带来市盈率的接轨，从而得出结论并为我国股市的健康发展提出建议。     

中国汇市、股市和债市相依结构实证研究——基于资本账户开放加快推进前后的对比分析

金融市场间收益率的相依结构是规避风险发生的理论基础。随着资本账户开放加快推进,研究中国汇市、股市和债市相依结构的变化对于维持金融市场健康平稳发展显得尤为重要。文章首先基于GJRGARCH模型过滤不同金融市场收益率序列,然后采用经验分布估计方法,建立边际分布序列,最后选取最佳Copula函数,建立了汇市、股市和债市间的二元联合分布模型。研究发现,随着资本账户开放的加快推进,第一,中国汇市、股市和债市间的尾部相依性降低;第二,中美两国股市间和债市间的相依性明显增强;第三,中美两国股市间和债市间的相依性比中国金融市场间的相依性强。本文研究结论帮助我国投资者在进行资产管理和金融监管部门制定政策时,对金融市场的变化做好事先的评判。     

结构性因素对我国股市走势影响的实证分析

股票价格作为金融资产的代表,和宏观经济息息相关,我们称其为宏观经济的“晴雨表”。但我国股市的走势和宏观经济走势并不完全匹配,因为我国股市还受到结构性因素的影响。本文采用协整分析法、格兰杰因果检验和多元线性回归的方法分析了结构性因素对我国股市走势的影响。结果显示,在牛市中,股指可以作为一种先行指数,带动 IPO融资额的上升;在熊市中,大小非解禁额的增加均会导致股指下跌,但股指依旧可以作为 IPO融资额的先行指数。     

结构性因素对我国股市走势影响的实证分析

股票价格作为金融资产的代表,和宏观经济息息相关,我们称其为宏观经济的"晴雨表"。但我国股市的走势和宏观经济走势并不完全匹配,因为我国股市还受到结构性因素的影响。本文采用协整分析法、格兰杰因果检验和多元线性回归的方法分析了结构性因素对我国股市走势的影响。结果显示,在牛市中,股指可以作为一种先行指数,带动IPO融资额的上升;在熊市中,大小非解禁额的增加均会导致股指下跌,但股指依旧可以作为IPO融资额的先行指数。     

股票市场价格序列正态性检验——基于上海股票市场2007-2013年数据

本文从股票价格变动的随机游走理论入手,通过频数分布和序列相关检验给出了我国股票价格变动的特点,发现股票价格序列所具有的正态特征并不显著.文章最后指出我国股市的停板制度影响了我国股市的有效性水平.     

我国基金风格资产收益长记忆性分析——基于修正R/S方法的研究

证券市场是个典型的非线性复杂系统。本文运用修正R/S分析法对我国基金风格资产收益单一分形的基本统计特征进行检验,并与经典R/S方法进行对比分析。研究结果表明:在日、周、月等三种时间标度下Hurst指数均显著大于0.5,表现为持久相关性特征,说明股市风格具有长记忆性;从经典R/S分析结果看,我国股市风格具有显著的分形结构特征,风格资产指数收益率序列具有长记忆性,不同风格资产的业绩具有不同的周期性。     

基于Pair Copula-SV-t模型的金融市场相关性分析

随着国家金融改革进程的推进,人民币国际化及资本账户开放的举措进一步推进,特别是最近人民币成功加入SDR,不同资本市场资金的联动性研究也提升到了一个重要的地位。本文将SV-t模型和PairCopula分解相结合创造性地提出Pair Copula-SV-t模型来度量金融资产间的相关性,该模型在运用SV-t模型度量边缘分布的基础上,通过Pair-Copula方法来得到高维联合分布。在对中国、美国和日本三个股票市场相关性结构的实证分析中发现,尽管Pair Copula模型和普通的多元copula模型得到了的相关性结构,但似然比检验显示Pair-Copula模型在度量相关性方面更为有效。研究结论印证了中日股市相关性略高于中美股市;美日股市相关性大大高于中日股市,研究结论印证了中日股市相关性略高于中美股市;美日股市相关性大大高于中日股市,为跨境金融监管与合作提供了指导建议。本文创新的模型研究方法可供借鉴。     

CAPM模型在沪市中的有效性检验

为了进行CAPM模型在我国股市适应性的研究,本文采用时间序列方法和横截面检验方法,对沪市进行了实证分析,结果表明CAPM模型在上海股市市场是无效的,并据此对原因进行了分析。