沪深300指数日收益率随机波动模型实证研究

本文利用SV-MT、杠杆SV两种随机波动模型实证分析了2009年7月1日至2010年9月30日间沪深300指数日收益率的波动性。实证比较发现,杠杆SV模型拟合效果最好。其结果表明,沪深300指数收益率具有尖峰厚尾特性,波动存在不对称性,但存在明显的杠杆效应。     

基于lasso的沪深300指数预测

基于沪深300指数时间序列的特点,本文运用lasoo方法,将影响沪深300指数的变量进行剔除并回归预测.最后通过比较预测值与真实值,发现所预测的开盘价和真实值测趋势基本准确,可见运用lasso对沪深300指数进行预测是可行的.     

运用灰色系统模型预测沪深300指数变动

本文对我国首个股票指数期货沪深300期指交易标的——沪深300指数,运用灰色系统理论对其月平均值建立了模型并预测了其短期变动,从而得出相应参考数据,这对风险极大的指数期货交易具有重要指导意义。     

基矛MRS—GARCH模型的我国沪深股市指数实证研究

针对传统GARCH模型不能解释股票市场变结构特征的缺陷,结合马尔可夫状态转换模型和标准GARCH模型,提出MRS-GARCH模型,并给出模型的参数估计方法。本文利用沪深300指数的数据对所给模型和方法进行了实证分析,证明MRS-GARCH模型与标准GARCH模型相比,能够更好地描述数据的特征,具有极好的拟合效果,验证了股票市场存在伪持续性的理论。     

GARCH族模型计算中国股市在险价值(VaR)风险的比较研究与评述

如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题。VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法，具有简洁、明了的特点，而且相对于方差来讲，更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。但是在用参数法计算VaR时，关于分布假设、模型的选择，具有一定的主观因素，很多是靠经验来进行判断。文中用当前金融领域刻画条件方差最典型的GARCH模型及其几种最新衍生模型如EGARCH、PARCH等，分别在正态分布以及能刻画收益厚尾特性的分布(t-分布、GED分布)假设下，再结合上证指数、深圳综指与上证180指数进行实证分析，并对结果作了比较，分析各种模型的优缺点、与分布假设的关系以及与指数序列数据的关系，得出一些新的结论。作为对比，也用Riskmetrics模型计算了VaR值，分析其与GARCH族模型的不同。     

中国股指期货与现货关系的实证研究——基于沪深300股指期货

股指期货与现货的关系一直是一个研究热点。但是这些研究主要基于国外股指期货或沪深300股指期货仿真交易,而对正式推出后的沪深300股指期货的研究很匮乏。文章利用相关性分析和Granger因果检验分析了沪深300股指期货对现货之间的价格发现功能,利用GARCH类模型分析了沪深300股指期货推出对现货波动性的影响。结论显示,沪深300股指期货与现货之间有着很强的相关性,但不构成相互决定关系;沪深300股指期货的推出降低了现货的波动性;同时,该股指期货的推出使现货收益的非对称性显著增强。上述结论与目前已有的对仿真交易沪深300股指期货的研究结论存在着一些不一致。     

我国股指期货推出对股票市场波动性的影响研究——基于沪深300股指期货仿真交易和正式交易

2010年4月16日我国正式推出股指期货,在这一年中,股票波动受各种因素影响,在股指期货推出一年之后,选取沪深300指数,建立GARCH模型探究我国股指期货的推出对我国股票市场波动性的影响,进行实证研究发现,股指期货正式推出对股票市场波动性的影响很小。     

我国沪、深股市的波动性研究——基于GARCH族模型

金融市场的波动性不仅是投资者关注的焦点之一,而且也是被研究的热点之一。中国股市还非常年轻,股票市场的价格常常表现出大幅波动的特征。本研究以上证综合指数和深圳成分指数为研究对象,分别运用GARCH模型、TARCH模型和EGARCH模型同时拟合,并对比分析了中国股市日收益率波动的动态特征;结果显示,EGACH模型能更有效拟合股市的波动性。     

沪深300股指期货的推出对股市的影响

沪深300股指期货的推出是一件我国股市的一件重大的事件,因此有必要研究它给我国股市带来什么样的影响。     

基于高频数据的沪深300指数期货价格发现能力研究

从股指期货和现货对新信息的反应速度、新信息融入比率两个角度,研究了沪深300股指期货的价格发现能力。研究采用了沪深300指数期货和现货的1分钟高频数据进行实证分析,使用向量误差修正模型和脉冲响应函数分析的结果表明,股指期货市场对新信息的反映速度快于现货市场。使用I-S模型和P-T模型实证分析的结果表明,新信息主要通过沪深300指数期货市场进行反映。从新信息反映速度和融入比率两方面来看,沪深300指数期货市场的价格发现能力都要强于指数现货市场。     

The Effect of Market Quality on the Causality between Returns and Volatilities: Evidence from CSI 300 Index Futures

This paper investigates the impact of market quality on volatility asymmetry of CSI 300 index futures by using short- and long-run causality measures proposed by Dufour et al. (2012). We use a high-frequency-based noise variance estimator as the comprehensive proxy for market quality and find that volatility asymmetry is closely related to market quality. Specifically, in the period of poor market quality, the volatility asymmetry will vanish or even be reversed, which is mainly due to the sharp decline of the leverage effects. Moreover, the volatility feedback effect will be enhanced while the leverage effect will be weakened if the noise variance is taken into consideration in the causal analysis. Finally, we use other market quality indices as auxiliary variables in the robustness analysis and get similar results.     

EWMA-GARCH模型与GARCH模型在估计收益率波动上的差异的实证及理论分析

VaR作为衡量风险的指标,其核心则在于对波动,亦即方差的估计。基于时间序列,关于条件方差的经典模型是GARCH模型,尽管后来又衍生出了EGARCH,PARCH等复杂模型,但在实务中GARCH模型仍占有重要的地位。文章分析了一种比较新的结合了EWMA模型的GARCH模型(以下称为EWMA-GARCH模型)计算VaR的参数估计方法,以检验其在估计波动上的实用性,并对实证检验结果做了理论分析。分析结果表明,尽管该结合模型缺乏完整的理论支持,但是其计算效果仍比较良好,当然这样良好的结果是建立在因缺乏理论依据而导致的对模型的其他要求之上的.至于是采用受理论支持的模型还是并不输实践价值的模型,文章也给出了一定的建议。     

基于GARCH族模型的黄金价格收益率及波动性研究

文章应用GARCH族模型对黄金现货价格的收益率及波动性进行实证研究,实证结果表明黄金价格日收益率具有"尖峰厚尾"和"波动聚类"的特征。通过TGARCH及EGARCH模型发现我国黄金市场存在非对称性现象,正的冲击对黄金价格波动影响更大。     

基于不同分布假设GARCH模型对上证指数波动性预测能力的比较研究

本文在四种不同的分布假设(Normal,Student-t,GED和SkewedStudent-t)下,对上证指数波动性进行了GARCH(1,1)模型预测能力实证比较研究,目的在于揭示分布假设对GARCH模型预测能力的影响。研究结果表明,使用厚尾分布假设(Student-t,GED)提高了模型的预测绩效。但引入偏斜student-t分布并未能进一步提高模型预测能力。     

基于Swarm的股票市场建模与GARCH效应研究

波动性是金融研究的基础议题之一,文章在多主体模型的基础上对它进行了研究。首先,在Lux模型基础上增加观望者类型,建立改进模型,并在Swarm平台上进行仿真,产生与真实股价走势相似的价格时间序列,随后研究了模型收益率的GARCH效应,发现当市场处于周期形态时,收益GARCH效应显著,当市场处于泡沫均衡态时,收益GARCH效应并不显著。     

Comparative Research on the Stock Return Distributional Models

This paper compares the stock return distribution models of mixture normal distribution, mixed diffusion-jump and GARCH models based on the data of Chinese stock market. The Schwarz criterion is also used. We find all these models can capture the features of stock returns partly. EGARCH model is the best fitting to daily return and stable during different period. When the weekly and monthly returns are tested, the differences of the models＇ fitness become unobvious and unstable.     

上海股市收益率GARCH模型族的实证研究

利用GARCH模型族,实证分析了上海股市收益率的波动特征,指出上海股市收益率不仅具有条件异方差性,而且具有“杠杆效应”。     

基于GARCH族模型的股价波动性分析

运用GARCH族模型对上证综指进行建模研究,结果表明:上证股市收益率序列不服从正态分布,有"尖峰厚尾"特征;存在一定的杠杆效应,即利空消息比等量利好消息带来冲击更大;股市受外部影响时间较长,短期内难以消除。     

股指期货的最优套期保值率实证研究——基于沪深300指数期货仿真交易视角

在分析和比较常用的几种股指期货最优套期保值比率确定模型的基础上,基于风险最小化模型框架,利用沪深300指数期货合约模拟运行以来的样本数据,通过最小二乘回归模型、向量自回归模型、误差修正模型以及广义自回归条件异方差模型四种估计方法,对其最优套期保值比率进行了实证测算和绩效比较,提出了相应的政策建议和投资策略。