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。     

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。     

波动率预测:GARCH模型与隐含波动率

在预测未来波动率时,究竟是基于历史数据的时间序列模型还是基于期权价格的隐含波动率模型效率更高?本文对香港恒生指数期权市场所含信息的研究发现,在预测期限较短(一周)时,GARCH(1,1)模型所含信息较多,预测能力最强,但在预测较长期限(一个月)时,隐含波动率所含信息较多,预测能力较强。同时,期权市场交易越活跃,所反映的信息就越全面,隐含波动率的预测能力也就越强。     

基于GARCH模型的股票市场价格波动分析

在经济和金融研究中,波动性一直是一个非常重要的方面,中国股票市场建立至今,股市大起大落成为一种常态。本文建立了上证综合指数波动的GARCH模型,从实证角度说明了上证综合指数波动存在着波动集簇性,而GARCH模型可以很好的拟合股指波动情况,同时对股指收益率也能进行较好的预测,最后根据结论提出了一些对策建议。     

人民币汇率波动规律研究——基于GARCH模型

利用GARCH类模型对2007年1月1日至2010年4月30日的人民币/美元的日汇率序列的波动特性进行了计量检验,检验结果表明在此期间汇率序列的波动存在显著的条件异方差性和波动性过程的非对称性,且还具有波动的集群性特征。     

基于GARCH模型的股市收益与股指波动的实证研究

文章采用四个市场指数建立以来至2010年12月30日止,运用传统的最小二乘法和改进的自回归条件异方差模型( GARCH),从A股市场指数的波动性入手,研究四个市场收益率的特征,对指教序列的分布、序列的平稳性和异方差进行检验,从而对A股市场指教的波动有更深刻的认识和把握.     

上证指数波动性实证分析

本文介绍一些GARCH族模型,并经过将其中的GARCH模型、GARCF-M模型、TGARCH模型、EGARCH模型应用到沪市上证指数的波动性中,检验了沪市股票波动性的一些特征,结论表明沪市具有波动的集群性和持续性,且杠杆效应明显。     

我国股票市场报酬与波动的GARCH—M模型

一、绪论 根据资产定价理论,股票风险是股票价格的重要决定因素。现代财务学理论中,广泛地以波动代表风险,并可申资产报酬的标准差(或方差)度量?一般认为,投资者的投资决策是基于对股票报酬分布的认识,因此,股票报酬方差或标准差是影响投资行为的重要因素。同时,深刻了解股票市场波动(风险),分析引起波动的原因,并预测波动,政府可采取相     

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。     

基于GARCH族模型的中国股市通信板块收益率波动分析

文章运用GARCH族模型分析中国沪深股市通信板块指数日收益率的波动特性,发现信息通信板块收益率是一个平稳过程,其波动具有＂聚集＂和＂非对称效应＂的特点。而GARCH（2,1）模型比GARCH（1,1）模型更好地消除了收益率序列的异方差,其中非对称模型TARCH（2,1）模型的拟合效果最好;GARCH-M模型和非对称的CARCH（1,1）模型都不适用于描述其收益率的波动特征。     

GARCH族模型在中国股市中的应用——上证综合指数波动性研究

以1997年1月1日至2009年5月6日的上证综合指数的日度收盘数据为样本,运用带学生-t分布的GARCH族模型对其进行实证分析,检验了在这一段时间内我国股票市场的波动情况以及波动的杠杆效应,分析结果表明了上证指数对数收益率服从非正态分布,具有尖峰厚尾和明显的ARCH效应,并且股票的收益率具有明显的风险溢价和杠杆效应。     

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。     

人民币汇率波动性特征的实证分析——基于GARCH模型

本文基于2011年8月-2017年8月人民币兑美元日汇率中间价数据,通过描述性统计、正态性检验、自相关检验、平稳性检验等方法实证分析了人民币汇率的波动性特征,并建立GARCH(1,1)模型,归纳出影响人民币汇率波动性的主要经济因素,最后针对如何化解人民币汇率的波动风险给出了相关政策建议.     

GARCH模型能否提供好的波动率预测

由于波动率在投资、期权定价等方面极为重要,近20年来,预测金融市场的波动率已成为金融领域理论上和实证上的热门话题。本文详细讨论了预测波动率的几个常用的模型和衡量指标,并回顾了这方面的文献。运用模型分析了1999～2004年欧元、日元、英镑、澳元等四种货币兑美元的汇率。最后进行波动率的预测并对各种预测效果进行评估。     

基于GARCH模型的上海股票市场波动性研究

研究股市波动性,有利于投资者的决策,同时有利于有关部门制定相关政策,来规范证券市场.简单介绍以往关于股市波动性的研究,并对GARCH模型进行了简要介绍,随后运用GARCH模型进行实证分析,最后得出TGARCH模型能更好的拟合上证指数相对收益率序列.     

沪铝期货收益波动性分阶段实证研究

本文研究了我国上海期货交易所铝期货连续合约2000~2006年收益序列的波动性,并以2004年为铝期货市场发展的临界点,建立了两阶段子序列,采用条件波动模型分别进行了实证分析,结果表明:第二阶段铝期货市场有效性较第一阶段得到了提高;第二阶段铝期货收益波动性存在持续并扩大的现象;两个阶段铝期货收益波动性均存在杠杆效应,且两个阶段的杠杆效应相反,但第二阶段的杠杆效应是显著的。     

GARCH族的模型平均估计方法

研究目标：对模型平均方法进行理论扩展,构建GARCH族的模型平均估计量及相应权重选择准则。研究方法：蒙特卡洛模拟实验方法。研究发现：在一定条件下最小化权重准则选择的权重向量将在渐近意义上最小化真实KL偏离度;蒙特卡洛模拟结果表明,与AIC准则、BIC准则、AIC模型平均、BIC模型平均的估计结果相比较,本文提出的模型平均法具有更小的KL偏离度。研究创新：将模型平均估计方法引入条件异方差模型族中。研究价值：本文结果将为捕捉金融市场资产的时变波动性提供强有力的研究工具。     

基于GARCH模型的金融市场波动性分析与预测

以上证指数2004年1月2日至2014年12月28日交易日收盘价格的实际数据为样本,采取两种不同的波动率定义方式分别建立上证指数波动率的GARCH模型,并对两种波动率进行预测对比分析,实证研究结果表明以标准差定义的波动率建立GARCH(1,1)模型进行未来波动率预测的拟合效果较好。     

成交量能解释收益率的GARCH效应吗:中国市场的实证

GARCH模型所刻画的收益率波动集聚特性的理论解释归因于交易信息流量的自相关结构。本文把成交量及其滞后项作为交易信息流量的替代指标，将其引入条件方差的动态模型，试图检验成交量对收益率GARCH效应的解释作用，中国市场指数的实证发现务件波动与同期交易量呈显著正相关，表明交易量及其滞后项中附含有额外的关于股票收益率方差的信息，但收益波动持续性依然很强，意味着交易量可能并不能作为交易信息流量的完全替代，亦可能是波动持续背后可能还有其他未知的解释因素。     

基于GARCH模型的权证定价理论研究及实证检验

对于中国这样金融市场相对而言稍欠完善和亟需发展的国家来说,金融衍生品的定价公平与否直接关系到金融市场未来的繁荣发展。Black—Scholes期权定价模型是衍生品定价的经典模型,但其内在不足性也使得理论定价与实际操作相去甚远。本文通过GARCH模型对权证定价进行修正并进行实证分析。检验结果发现,经GARCH修正后的理论价格能更好地与市场价格相契合。