基于ARCH族模型的上海股票市场波动性特征研究

一、引言资本资产定价理论已成为现代金融理论中颇为活跃的一个分支,对资产选择和资产定价的需要催生了对金融市场波动性的研究。很多年来,经济学家一直在努力构建合适的数学模型以捕获金融市场的波动性特征,这其中最成功的当属ARCH族模型。ARCH模型最早是由Engle于1982年提出,     

基于ARCH族模型的白银市场与黄金市场收益率波动性研究

本文选取上海黄金交易所2006年10月至2015年12月的白银与黄金合约产品的日交易数据,通过运用ARCH族模型,分析白银市场与黄金市场的ARCH效应、杠杆效应与波动溢出效应。结果发现白银与黄金日收益率序列具有明显的ARCH效应,利好消息比利空消息在白银市场上能产生更大的影响,而利空消息在黄金市场会产生更大的市场波动。白银市场与黄金市场存在双向影响,但黄金市场对白银市场的影响更加明显。     

基于GARCH模型的中国股票市场波动性研究

2015年我国股市经历了大起大落,股市的剧烈动荡使我们有必要对其目前的波动性进行研究,发现其问题所在。本文主要对我国股市近几年的波动情况进行了研究,从股市波动的统计分析入手,再借助GARCH族模型对我国股市的波动特性进行了完整的分析。本文以上证综合指数为研究对象,以2009年4月1日到2016年3月31日共1700个日收盘价数据为样本区间对我国股票市场波动性进行了研究。通过建立GARCH(1,1)模型、TGARCH(2,1)模型和EGARCH(1,2)模型对上证综指的波动特征进行了实证分析,得出上证综指存在ARCH效应且其波动存在聚集性、持续性和非对称性的特点。     

基于GARCH族模型族的创业板指数波动性研究

本文通过GARCH族模型族对44业板指数收益率的波动性以及波动的非对称性进行了相关的实证分析。经过对该收益率序列的实证分析．我们发现该序列具有使用GARCH模型的一些显著特征：尖峰厚尾、集群现象以及明显的异方差性。此外．序列波动的非对称性也比较显著,创业板股市对于负面消息的反应要大于正面消息。即负面消息能够产生更大的股市波动。最后．通过实证比较得出TGARCH（1．1）模型可以很好地描述创业板指数收益率的波动性。     

ARCH类模型在我国股票市场上的应用研究

本文利用ARCH类模型对我国深市综合指数的波动进行拟合,结果表明:EARCH模型对我国股市有较好的拟合效果。     

沪市股票收益率波动性的研究——基于ARCH和GARCH模型的分析

本文选取沪市上证综合指数2004年12月30日至2010年8月9日的数据,运用ARCH模型及其扩展模型对其收益率进行了分析,发现收益率有较强的波动性,且滞后期较长,波动的持久性较长。由此提出要加强市场监管等措施。     

基于ARCH模型对上证A股指数收益波动性的实证研究

<正>一、模型及其扩展形式(一)ARCH模型Engle提出的自回归条件异方差模型,简称ARCH模型。其主要思想是:扰动项ut的条件方差依赖于它的前期值ut-1大小。ARCH(p)模型形式为:Var(u1)=σ2t=α0+α1u2t-1+α2u2t-2+…+αpu2t-p其中ut服从均值为0,方差为σ2t的条件正态分布。这时由于ut是随机的,u2t     

中国股票市场波动性研究：模型选择及实证

以日收盘数据计算出的市场日收益率作为研究的基础数据,利用准极大似然估计方法QML估计三种ARCH类模型(GARCH、T-GARCH和E-GARCH)对中国股市波动性与稳定性的运行效果进行了实证研究的结果,得出EGARCH(1,1)模型是最优的拟合模型。运用最优模型实证发现中国股市不仅波动性很大,而且波动是不对称的。     

亚洲地区股票指数收益率的波动性研究——基于GARCH族模型

为防范股票市场上的不确定性和风险,有效地度量股票指数收益率的波动性显得尤为重要。本文运用GARCH族模型,拟合了股票指数收益率的波动性方程,并实证研究了亚洲地区四个最具代表性国家:日本、中国、印度和韩国的股票指数收益率的波动性。结果表明:亚洲地区股票指数收益率的波动呈现出聚集性和持续性,股票市场存在着冲击的非对称性;中国和印度的股票市场抗风险能力比日本和韩国弱,股票指数收益率的波动性带来的负面影响更大。     

亚洲地区股票指数收益率的波动性研究一基于GARCH族模型

为防范股票市场上的不确定性和风险,有效地度量股票指数收益率的波动性显得尤为重要。本文运用GARCH族模型,拟合了股票指数收益率的波动性方程,并实证研究了亚洲地区四个最具代表性国家：日本、中国、印度和韩国的股票指数收益率的波动性。结果表明：亚洲地区股票指数收益率的波动呈现出聚集性和持续性,股票市场存在着冲击的非对称性;中国和印度的股票市场抗风险能力比日本和韩国弱,股票指数收益率的波动性带来的负面影响更大。     

中国经济波动特征的研究——基于ARCH类模型

一个国家经济的波动对经济的发展有很大的影响。本文引入ARCH类模型,在简要介绍模型的基础上,基于中国1953~2012年实际GDP增长率的数据进行实证分析,探究我国经济增长的波动特征。结果表明:GARCH(1,1)模型较好地表示了我国经济的波动,该波动具有很强的波动聚集性和波动持续性;我国经济的波动不存在不对称性;经济增长的波动性增加将导致增长率绝对水平的提高,但是该影响效果并不明显。     

上海股票市场的分形特征研究

本文对有效市场假说和分型市场假说的基本理论做了介绍,对上海证券市场的分形结构进行了研究,并对上证指数收盘价的日数据和周数据进行R/S分析并计算Hurst指数,通过对比发现,上海股票市场不属于EMH所描述的有效市场,而是具有自相似性、状态持续性、长期记忆周期等明显的分形特征。     

基于贝叶斯CAPM模型的上海股票市场有效性研究

本文采用贝叶斯的方法估计模型参数和检验模型,构建贝叶斯CAPM模型,以上海股票市场为研究对象,分六个行业选取了A股中120支股票进行研究,以一年期定期存款利率为无风险利率,新上证综指作为市场组合收益率,使用时间序列检验模型和股市风险与收益的线性回归模型,实证检验上海股票市场有效性问题。研究结果发现：市场收益对各行业股票收益具有显著影响,其结果符合资本资产定价模型;而收益与风险关系检验中发现系统风险并不是股票组合预期收益率的唯一度量,企业内部因素在股票定价中起着一定的作用,这不符合资本资产定价模型。总的来说,目前资本资产定价模型仍不完全适用于我国上海股票市场。     

基于带双指数跳跃因子GARCH模型的中国股票市场波动性研究

本文应用带双指数跳跃因子的GARCH模型对我国A股市场综合指数收益率序列进行了实证研究,研究结果表明带双指数跳跃因子的GARCH模型能够比传统的GARCH-JUMP模型更好的刻画我国A股市场收益率序列的动态变化特征.     

人民币汇率预期：基于ARCH族模型的实证分析

人民币汇率升值预期持续强化,观察其变化的重要指标主要是境外人民币无本金交割远期汇率(CNYNDF)。本文建立CNYNDF的高频日汇率随机游走模型,运用ARCH族模型检验该模型的残差后发现,其时间序列数据具有"尖峰厚尾性"和集群性特征。在信息不对称的条件下,市场对人民币升值和贬值存在不同程度的反应,2002年以来,市场预期人民币升值,市场信息具有杠杆作用。2005年7月21日人民币汇率形成机制改革以来,境内人民币即期汇率和远期汇率开始受CNYNDF报价引导,逐步形成稳定的Granger因果关系。为取得人民币汇率定价的主动权,中国需加快外汇交易的微观制度建设,加强汇率与利率改革的协调性,为规避汇率风险创造市场条件。     

上证指数收益率波动的实证分析：基于ARCH族模型

股价指数的收益率序列具有时变波动性、厚尾特征、波动性群集等特点,传统的计量分析无法刻画这些特点。文章利用ARCH族模型,选取2003年1月20日～2013年12月12日上证指数每日收益率共2621个数据对其波动进行定量与定性的分析,结果显示,上证指数日收益率存在高阶的ARCH效应,杠杆效应,波动集聚性特征,条件方差对日收益率有很强的影响,其中EGARCH模型在反映股市波动性方面优于其他模型。     

中国股市波动性解析:基于RS-GARCH模型族的实证研究

波动性是衡量股市风险和稳定的重要指标之一,对股市的健康发展具有重要影响。以上证指数为研究标的,利用RS-GARCH模型族对股市的波动性进行了比较研究。结果表明:相对于一般的GARCH模型族,RS-GARCH模型族明显改善了"伪持续"现象,能够更好地刻画股市的波动特征;A股市场存在明显的杠杆效应;在高波动状态下,利空和利好消息,对于A股市场波动率的影响时间更长。