基于GARCH族模型对中国股市波动的分析与预测

运用GARCH类模型对沪深300指数序列的波动性、收益率进行了实证研究,并且对序列做了拟合与预测,获得了不错的效果。除此,还证实了中国股市存在着显著的非对称效应。     

中国内地股市与中国香港股市波动溢出及时变相关研究

文章采用标准BEKK模型和两个拓宽模型研究了上证指数与恒生指数的波动性溢出特征、波动相关性的时变特征,实证结果发现两市场之间的波动性溢出并不显著,任一市场的波动对另一市场的波动产生的传导性影响不明显;两股市的联系和联动性并不十分明显,上海股市的波动具有相对的独立性。     

中国股市低波动率策略研究--基于最小方差组合的比较分析

本文从最小方差组合的视角,采用对比分析方法,考察了中国股市中低波动率组合策略的绩效。经验研究结果发现：最小方差组合具有明显的相对绩效优势,最小方差组合的夏普比率不仅显著高于相应的等权重组合和市值加权组合的夏普比率,而且远远高于同类指数组合的夏普比率;最小方差组合表现出的这种相对绩效优势在控制价值因素后仍然存在,在控制规模因素后消失,说明它与价值异象无关,与规模异象有关。进一步研究发现,采用波动率加权的方法构建组合无助于提升组合的绩效,而简单用部分低波动率股票构建组合就能够显著提升组合的绩效。     

隔夜信息影响中国股市波动率模型预测能力吗?

本文选取2006年1月2日至2015年12月31日上证综合指数的日度数据作为样本,考察隔夜信息对中国股市波动率模型预测能力的影响.对隔夜信息根据时间进行界定,并将能够公开获取的隔夜信息分为三类:宏观政策指标类信息、海外市场交易类信息和上市公司信息披露.对经典的股市波动率模型-GARCH类模型和HAR类模型进行改进,具体研究隔夜信息是否能够优化股市波动率模型的拟合效果和预测能力.结果表明,两个交易日之间的隔夜信息会对后一个交易日的股市波动率产生影响,不同类别的隔夜信息在波动率模型中表现出了对股市波动率不同的影响趋势.更进一步,在GARCH类和HAR类模型中考虑隔夜信息可以提高股市波动率模型的拟舍效果和预测能力.     

SETAR模型在中国股市波动率研究中的应用

文章对上证指数2006年1月6日-2011年5月23日收盘价的波动率进行了研究,介绍并使用随机系数SETAR模型与ARCH族模型进行对比拟合,根据数据的特点,文章构建了一种新型的SETAR模型,即AR(r)-SETAR(l,p1,p1)模型,模型利用ADF检验和AIC准则进行识别和估计。结果表明:可用AR(4)-SETAR(2,1,1)模型来拟合中国股市中的上证指数,研究其波动率特点,上证指数波动率呈不对称的响应,而且"负"响应比"正"响应高出约1.3倍。用ARCH族模型也证明了这种不对称响应的特征,但无法度量波动的强度,预测效果也没有SETAR模型精确。说明上证指数波动率不对称响应明显且呈现非线性的趋势,这种非线性的趋势更适合用SETAR模型来拟合。     

基于SKT分布的中国股市波动率研究

本文以上证指数收益率序列为例,利用R／S分析法,假设残差分别在正态分布、t分布、GED分布及SKT分布下,使用“滚动时间窗”的方法对波动率进行预测,并采ARFIMA（p,d,q）-FGARCH（m,n）-M模型对收益率序列进行了实证分析。实证结果表明：上证收益率序列存在长记忆性;基于SKT分布条件下ARFIMA（2,1）-FGARCH（1,1）-M模型能够较好的处理序列“尖峰厚尾”和聚集现象并且较其他分布条件下具备较强的预测精度。     

中国股市波动特征的实证分析

波动性是股票市场与生俱来的基本属性,一个成熟稳定的股票市场应该具有适度的波动性。我国股市至成立以来,股价一直处于异常波动之中。本文借鉴ARCH簇来分析我国股票波动性的特征,发现中国股市确实存在非对称性和杠杆效应。     

法德两国股市的股价过度波动性和市场有效性

过去20多年里，已有大量的金融学文献关注了金融市场中“过度波动”这一概念。本文旨在评估实际股价是否比潜在的理论股价波动更厉害，进而评估股市是否有效。这里需要一个通常由现值关系导出的资产定价模型（或理性估价公式，RVF），以及一个均衡期望收益模型。     

基于GARCH模型的国有商业银行上市对股市波动性影响的实证分析

2006年7月5日和2006年10月25日,中国银行和中国工商银行在A股市场成功上市,在中国股票市场引起了强烈的反响。论文运用广义自回归条件异方差(GARCH)模型对国有商业银行上市前后上证综合指数的波动性影响进行实证分析。实证结果显示,两行上市对股市波动性产生的影响并不一致,中国银行的上市降低了股市的波动性,而中国工商银行的上市却加剧了股市的波动性。     

收入差距与股市波动率

股市的波动性是资本市场的基本特征,关系到投资者进行股票估值和资产配置。近年来,随着世界各国收入差距扩大,全球股市的波动率也呈现出逐渐增大的趋势。本文从理论和实证两个方面研究各国收入分配不平等程度对股市长期波动率的影响及其内在机理。理论分析表明,由于存在参与成本,当收入分配不平等程度加重时,股票市场参与率降低,由此导致风险分担不足,进而当股市发生内生或外生扰动时,将出现较大波动。实证分析发现:一国收入分配不平等程度的增加将导致其股市波动加剧,且这一关系在发展中国家表现得更为明显。     

基于最大Lyapunov指数的股市数据预测

股市数据的预测是预测领域的热点问题。给出了基于最大Lyapunov指数的股市数据短期预期方法。首先据混沌的特性计算得到时间序列的最大Lyapunov指数值,然后找到预测中心点的最近邻点,建立预测中心点与最近邻点的关系式,据此关系式计算出两个预测值,最后对两个值进行平均得最终预测值。实际应用结果表明效果良好,预测精度很高。     

基于宏观经济变量的中国股市波动分析

随着我国股市规模的扩大,股市波幅常常超出人们的预期,泡沫与低估值也经常在短期内互相转换.本文基于多元宏观经济变量建立计量经济模型,分析得出宏观经济变量时中国股市运行的影响为正时,股市趋势的惯性增加,逆着股市趋势时,股市惯性减弱,甚至反转.文章分析指出:管理层可以通过调控宏观经济变量来削弱股市的非理性波动,甚至改变股市运行方向,以促进中国股市健康发展.     

CPI和股市指数：基于VAR模型的协整分析

2007—2008年我国股市发生剧烈波动,CPI持续走高,对我国宏观经济和金融稳定产生巨大影响,因此很有必要研究CPI和股市的关系。本文使用1997年1月-2008年3月的数据分析了CPI和股市指数的关系,得到以下结论：CPI与上证综合指数之间存在稳定的协整关系,而CPI与深证综合指数之间不存在的协整关系。然后分析了CPI对上证指数的脉冲响应函数,表明CPI对上证指数的冲击在短期内较大,长期内并不明显。     

蛛网模型下股市异常波动分析

2014年底到2015年6月,中国股市出现了一场异常波动行情,随着时间的推移,这场异常波动慢慢淡出了人们的视野,但分析它的成因还是很有意义的.本文试图通过蛛网模型分析这段时间股票市场证券供给与投资者需求之间的关系,但发现建立的模型不符合蛛网模型,并且发现这场行情中潜在的供给非常庞大,由此得出了股票市场异常波动的关键因素是资本管制下的供求关系严重失衡.     

对中国股市新股发行方式问题的思考

股票发行是证券市场中最基本的活动之一,高效、公平、合理的股票发行方式,对证券市场的有序健康运行和提高市场效率具有极其重要的意义。一、设计新股发行方式应考虑的基本问题（一）股票市场是高度自由化的最接近于完全竞争市场模型的一种市场类型,它是由相互依存、相...     

噪声交易理论与股价过度波动关系分析——以我国股市为例

本文以1994年1月3日至2013年3月31日的中国股市为例,分析了噪声交易理论与股价过度波动间的关系,发现中国股市噪声交易现象依然十分普遍,它导致股票价格频繁地、剧烈地波动,并据此提出投资者应该做足入市功课,不能盲目跟风投资,培养价值投资的理念,而金融市场监管当局应该提高信息的透明度,降低投资者获取信息的成本的政策建议。     

投资组合保险对市场波动影响的研究

投资组合保险是投资者管理市场风险的一种方法 ,但本身存在一定的局限性。通过对市场上影响股票均衡价格的投资交易者的头寸进行分析 ,从而得出投资组合保险在一定的条件下可能增大市场的波动 ,并提出发展我国投资组合保险的几点建议。     

信息对波动性的影响：基于上海股市的实证检验

股票市场上的信息通过改变交易者的预期，使股票价格发生变化，从而对波动性产生影响。本文以上海股票市场为例，选择合适的ARCH族模型检验了市场上每一天的所有信息对市场波动性总的影响。研究结果表明，不论是基于总样本还是各个子样本，信息对市场波动性均有统计上显著的影响。但是，在各个子样本期间，信息对波动性的影响是有差异的。在早期实行严格的涨跌幅限制期间，信息对波动性影响的持续时间较短，不存在波动性的非对称效应，即“好消息”与“坏消息”对波动性的影响没有显著差异。而在放开涨跌幅限制和重新实施＋-10％的涨跌幅限制期间，信息对波动性的影响会持续相当长的时间，而且出现集中而强烈的新信息冲击的概率很大。但是前者仍然不存在波动性的非对称效应，后者却存在“杠杆效应”，即“坏消息”比“好消息”更能增加市场波动性。     

中国股市T＋1有助于减小市场波动吗？

在中国股票市场短期投机性较强的现实下,T+1交易制度稳定市场的能力受到了质疑.由于权证实行T+0而股票实行T+1,通过对比分析股票权证和股票的波动性可以判断T+1制度对市场波动性的影响.在60、30、15及5分钟的短期交易中,发现权证的波动性在统计上显著小于股票的波动性,实证结果支持T+0和涨停板制度.     

基于熵的组合预测法研究

研究了熵权法在组合预测领域中的应用。依据信息熵理论,选取5种预测误差作为评价指标,根据这些预测误差所反映出的信息熵,对所选各预测方法权重进行研究并加以确定,从而得到组合预测模型。