运用Hurst指数法对上证指数自相关性探讨

自2007年7月份以来,我国股票市场波动性强,上证综指呈大起大落之势,这一现现象的背后,是否存在股票市场的自相关性因素。运用Hurst指数分析法,分析我国2002年7月22日至2008年9月25日上海证券交易所综合指数价格的日收益率变动情况,论证我国股票市场是一个非线性正反馈系统。所做的实证研究表明,上海的Hurst指数为0.56741,收益序列之间存在一定的关联性,市场不是随机行走状态,具有长期持续性的特征。     

TAR模型在沪深股票市场研究中的应用

本文利用单位根检验方法,对2005年12月22日至2008年7月22日中国股票市场上证综指与深证成指序列进行检验,研究表明两种股份指数序列均存在单位根,这说明两者的变化是非线性的.而两种指数的收益率序列经过检验证明不存在单位根.文章还发现上证综指与深证成指存在极高相关性,并利用非线性方法,对两种指数收益率序列进行了实证分析.     

基于R/S分析的股市风格分形特征研究

运用多重分形R/S分析法研究我国股票市场的风格分形结构特征,通过计算中信标普公司推出的6种纯风格资产指数在不同时间标度下的收益率序列Hurst指数与平均循环周期,发现我国股票市场风格存在统计自相似性、标度不变性、长记忆性,不同风格资产指数收益序列具有不同的平均循环周期等分形特征,这为基金公司、基金经理及时地把握股市风格的轮换规律,构建适度风格漂移策略以获取短期超额收益提供了决策参考与理论支持。     

中国股票Hurst指数的计算与实证分析

Hurst指数是一种分析股票的时间序列特征指标。通过重标极差法计算出了中国全部主板、创业板上市的A股股票Hurst指数,并且进行了统计分析,证明了股票价格的波动符合有偏随机游走的特征。最重要且最具有创新意识的是文章对Hurst指数进行了计量分析,分析影响中国上市股票Hurst指数的因素,并且从股票价格趋势黏性的角度进行了直观解释。     

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。     

我国股市收益波动率的实证分析

利用GARCH模型对上证综指日收益波动和周五到下周一收盘价收益的方差进行更深入地研究,并根据模型各参数的含义深入分析和分别计算两组数据收益率的方差,从而得出中国股票市场的结论,与国外市场的相关结论进行比较。     

机构持股与股票价格指数波动研究

本文考察了机构投资者持股对市场指数收益和波动的影响,采用TGARCH(1,1)模型,考虑滞后一期收益的影响,股票型和混合型基金的总资产净值的对数增长率与上证综指和万得全A指数月波动率正相关,即以基金为代表的机构投资者持股加剧了市场指数的波动。本文进一步分析认为机构投资者的外部投资环境和机构投资者的制度缺陷是导致其未能成为股票市场稳定力量的主要原因。     

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。     

基于神经网络的股票市场预测

本文将人工神经网络方法引入时间序列预测,针对股票市场这一非线性系统,运用神经网络,在历史数据时间序列的基础上,对股票市场的价格走势进行了理论、方法与模型的研究。本文利用RBF神经网络对上证综指进行了预测研究,获得了较好的预测效果。     

我国上交所A股市场随机游走模型的检验

本文在对相关概念进行梳理和明晰的基础上,选取2010年7月22日至2013年6月1日上海证券交易所A股指数的当日收盘值,共689个数据作为研究对象。运用Eviews计量经济法及三种主要检验法对时间序列数据是否符合随机游走模型进行分析与检验。结果表明,该数据的生成遵从随机游走模型,进而可以判断出上交所A股市场为弱式有效市场。     

股票收益率的非正态性检验与分布拟合

经验分布直观显示股票市场收益率与正态分布有一定差异。多种正态检验方法对我国股票市场收益率检验结果为:我国股票市场收益率不服从正态分布,收益率分布呈现尖峰胖尾特征。本文采用Mantegna和Stanley(1995)提出的方法,得到上证综指收益率的特征指数估计=1.4837。同时,将实际收益率序列与稳定分布、正态分布作比较,结果表明:在样本均值的3倍样本标准差内稳定分布都可以很好地拟合收益率的分布特点,但是正态分布则不然。     

我国股票市场非线性结构研究

本文从沪深股市的随机游走检验入手,研究我国股票市场的非线性特性,先后采用AR线性滤波和GARCH族滤波,应用BDS检验来区别我国股市的非线性特征,结合最大李雅普诺夫指数以及沪深指数的HURST指数,研究表明我国股票市场存在着混沌特性。     

中国股票市场的历史相似性研究

本文以2005年1月4日至2016年4月1日上证综指作为研究对象,对上证综指进行描述性统计分析,并采用方差比检验对股票市场进行弱势有效分析,随后通过非参数检验中的双样本Kolmogorov-Smirnov检验研究我国股市的历史相似性。研究发现,2016年当期股市状况与2009年相似。这一结论,对股票市场运行规律的研究具有一定的现实意义。     

我国可转债市场弱势有效性探讨——基于随机游走理论的可转债指数实证研究

本文以2003年4月1日-2012年4月18日这十年间我国可转换债券市场的中标可转换债券指数作为研究样本,以随机游走理论为基础,运用单位根检验法和序列相关检验法进行实证研究,目的在于研究我国可转债市场是否达到弱势有效性.通过研究得出结论,认为我国可转债市场尚未达到弱式有效.     

深圳股票市场日历效应分析——针对周末效应的讨论

选取2007年4月16日-2009年5月6日的深圳成份指数作为样本数据,通过计算各个交易日的收益率进行比较发现周一收益率显著较低,说明存在着周末效应。周二和周四收益率高于所有交易日的平均收益率,全时间序列收益率又服从随机游走说明中国深圳股票市场不通过以往交易日的价格信息获得超额利润,周二和周四超额利润的获得只能是通过公开市场信息和内幕信息渠道,由此判断中国深圳股票市场达到了弱势有效阶段。对计量结果进行了分析,说明了深圳股票市场存在周末效应的原因,并且根据中国深圳市场的实际情况提出了充分发挥市场配置资源的作用,培育优质上市公司,加强信息披露等积极意义。创新之处在于采取了最新的数据并对周末效应的政策意义进行了论述。     

上海股票市场分形特征检验

本文首先介绍了有效市场假说,随后指出其缺陷,进而引出分形市场假说.介绍了分形及分形市场假说的提出.运用R/S分析对上海股票市场进行实证检验,得出上海市场的Hurst指数,表明分形市场假说在上海股票市场中成立,并提出适当的投资建议.     

新财富投资者信心指数：二月预期偏弱且分歧较大

“新财富投资者信心指数”由《新财富》分别对机构投资者、个人投资者和券商分析师等资本市场核心参与主体进行月度调查并发布。该指数由“新财富投资者满意指数”和“新财富投资者预期指数”以一定权重汇总而成。其中，“新财富投资者满意指数”是投资者过去一个月自身投资收益满意指标和上证综指收益满意指标的加权平均值。“新财富投资者预期指数”由6个分指标构成，即投资者对未来一个月自身收益预期指标和对未来上证综指收益预期的5个指标（分别为一个月上证综指乐观指标、六个月上证综指乐观指标、     

上海股票市场分形特征检验

本文首先介绍了有效市场假说,随后指出其缺陷,进而引出分形市场假说.介绍了分形及分形市场假说的提出.运用R/S分析对上海股票市场进行实证检验,得出上海市场的Hurst指数,表明分形市场假说在上海股票市场中成立,并提出适当的投资建议。     

基于DFA的沪港股市分形特征探讨

通过DFA方法分析比较了上证综指和恒生指数的收益率时间序列,发现上海股市具有较好的标度不变性,具有持续性的长程幂律相关,但其持续性逐渐在减弱;而香港股市由持续性特征逐渐转为反持续性特征,其波动性更强,标度不变性较差。这些结果说明两个市场都具有比较明显的分形特征,都不属于弱有效市场,收益率序列遵循有偏随机游走过程。     

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。