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。     

中国股市收益波动特征分析

在以往文献中发现用传统的GARCH模型估计收益率序列通常表现出波动具有长记忆性特征和较高的方差持续性，这些特征可以由方差的结构性变点造成。本文采用Chow检验对上证综指收益率序列进行了方差结构性变点的检测，证实了这些结构性变点与影响中国股市收益结构的国内外重大的经济和政治事件相符合采用GARCH模型分段建模，发现了国内、国际的重大经济和政治事件对股市的影响作用。分段建模很好地刻画了我国股票市场的发展过程，各阶段的GARCH模型表明股票市场波动逐渐减缓，市场逐步成熟。     

股指期货对股票市场波动性影响研究——以台湾市场为例

股指期货的推出对我国股票市场的影响引起社会各界的广泛关注。文章选取台湾新型市场数据为样本,采用GARCH模型实证分析股指期货对现货市场的影响,从而为我国市场提供指导性意见。     

股指期货对股票市场波动性影响研究——以台湾市场为例

股指期货的推出对我国股票市场的影响引起社会各界的广泛关注。文章选取台湾新型市场数据为样本，采用GARCH模型实证分析股指期货对现货市场的影响，从而为我国市场提供指导性意见。     

权证市场和基础市场关系研究——基于二元GARCH模型的实证分析

本文首先通过建立ARIMA(p,0,q)模型将交易量变动率分成预期的和非预期的两个变量,然后列入到二元GARCH(1,1)模型的条件均值方程中,来研究股票市场和权证市场之间的信息不对称关系。同时通过使用BEEK模型的设定形式作为GARCH模型的条件方差方程,来研究股票市场和权证市场之间的交易量波动溢出关系。通过实证研究,结果表明我国的股票市场和权证市场之间确实存在显著的信息不对称效应和双向的交易量波动溢出效应,且这种波动溢出现象也具有一定的"不对称性"。     

证券印花税与股票市场波动：股改后的经验证据

本文运用GARCH模型对股改后两次印花税调整前后的股票市场波动变化进行了考察,结果显示,印花税调高后股票市场波动显著增大而印花税调减后股票市场波动显著减小,表明证券印花税不仅不能缓解反而还会加大股票市场波动。认为中国应同当前国际证券市场改革趋势降低直至最终取消证券印花税。     

贷款基准利率调整对中国股票影响研究

本文使用GARCH(1,1)模型研究了基准利率调整政策对股票市场的直接作用,结果表明基准利率的调整对中国股票市场短期直接影响十分有限;因此本文认为我国基准利率调整的执行不具有对中国股市短期的直接影响性,在一定时间范围内的影响也具有局限性。     

股市收益波动的非对称性研究

随着我国股票市场的逐步发展及证券市场监管体制的逐步完善,股票市场收益波动所呈现的非对称性效应是否会发生逆转引人关注。本文运用不同的GARCH类条件异方差模型(EGARCH、TARCH、PARCH以及非对称CARCH模型),选取1998年1月5日至2006年11月6日上证综指的日收盘价格指数数据,分析和验证了股票收益波动的非对称性效应。结果表明,上海股市股票收益波动仍然具有非对称性,即利空消息对收益波动的冲击效应大于同等程度的利好消息,从而验证了非对称效应的不可逆转性。     

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。     

基于GARCH-VAR模型的股票市场风险度量研究

国内外预测股指股票市场风险基本采用对波动性估计具有精度、准确度和可信度较高的GARCH模型族。因此本文构建VaR-GARCH模型族,并以上证指数和恒生指数为对比做了实证分析,由模型结果揭示两地金融资本市场的差距,并根据模型结果提出针对内地金融资本市场不足之处的改进措施。     

深证成分指数的股市风险分析——基于EGARCH-M-VaR模型的半参数法应用

提出了基于EGARCH-M-VaR的半参数方法,根据EGARCH-M模型的参数估计得到条件标准差,并进一步算出VaR,算出溢出率。同时计算出基于正态分布和学生-t分布假设下的GARCH模型、EGARCH-M模型对应的VaR值及溢出率。通过统计分析和后验测试等实证研究表明,基于EGARCH(1,1)-M-VaR的半参数方法在刻画深圳股票市场风险方面有明显的优势。     

GARCH族模型的预测能力比较:一种半参数方法

半参数GARCH模型无须设定条件分布的具体形式。本文首先将一种效率较高、易于实施的半参数方法——估计函数方法应用于10类常见的GARCH结构,并给出证据,显示该方法能显著提高GARCH族模型的波动率预测绩效。然后,应用估计函数方法,较为全面地比较各类GARCH结构的预测能力。为给出统计意义下的结果,并减少数据窥察问题,研究中分别使用OLS和SPA检验法进行绩效评价。结果发现,与其他GARCH类结构相比,EGARCH和APARCH模型能够较好地描述股市收益率的波动过程。     

香港、内地股市收益波动与信息流关系分析——基于GARCH类模型的比较

本文运用GARCH类模型对我国股票市场的收益波动与信息流之间的关系进行了实证检验。结果发现,把即期交易量作为信息流的替代指标不能显著降低A股市场收益波动的持续性。引入美股市场的影响之后,香港股票市场的ARCH效应显著减小,而对A股市场波动的解释力却不显著。     

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。     

风险价值模型应用于中国股市的实证分析

风险价值模型是用来度量特定投资组合发生损失风险的方法,此模型被广泛应用于各国监管部门对本国金融市场和金融机构的监管。主要探讨此模型是否能有效应用于中国的股票市场。将采用4种方法对风险价值模型进行测量,并通过Kupiec失败返回检验测试各种模型的有效性。研究发现,没有一种方法能在所有置信水平上都有效预测中国股市的风险价值,但GARCH方法相对其他3个方法更有效。     

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SHIBOR市场利率波动的实证研究

以SHIBOR(上海银行间同业拆借利率)市场利率为数据样本,构建了带有混合高斯分布的Markov状态转换GARCH(1,1)模型,分析表明我国SHIBOR市场利率变动的时间序列具有尖峰、后尾和波动聚集等现象。对比普通的GARCH(1,1)模型、Markov状态转换GARCH(1,1)模型和带混合高斯分布的Markov状态转换GARCH(1,1)模型的贝叶斯后验参数估计值发现,第三种模型对我国SHIBOR市场利率波动的拟合效果最好,普通GARCH(1,1)模型的拟合效果最差。研究说明我国SHOBOR市场发展正在逐步健全起来。     

基于Bayes统计推断的波动性模型

本文在贝叶斯理论框架下对常见的两类模型：GARCH模型和sV模型进行了比较研究．同时基于上证综指和深证成指数据对两类模型进行了实证研究。无论在理论上还是实证分析。sv模型对资产收益波动性的刻画能力要强于GARCH模型。     

中小板综合指数收益率的月份效应研究——基于含有虚拟变量的GARCH模型

股票市场中的月份效应是指金融市场与月份有关的非正常收益,是股票市场日历效应的一种类型,也是一种市场异象。月份效应在股票市场中主要表现为某个或某些月份的平均收益率显著地异于其他月份的平均收益率。文章以现有研究为基础,选取2016年1月4日至2018年4月4日两年的中小板综合指数为数据样本,运用包含虚拟变量的GARCH模型对中小板是否存在月份效应这一市场异常现象进行实证检验。研究结果表明,中小板市场综合指数收益率具有六月效应,并且较为显著。最后结合研究结果,针对我国中小板市场上的投资者提出相关建议。     

试分析美国股市隔夜走势对国内股指的影响

对中美指数的时间序列数据进行了研究,协整检验证明了中美股票市场的隔夜收益率存在稳定的回归关系,Granger因果检验则证明了美国昨日的收益率波动对解释中国股市当天的波动有所帮助,反过来则毫无帮助。某种程度上,可以从美国股市的走势中对中国股市的走势进行预测,并对此建立GARCH模型。这个估计的参数具有与理论一致的符号,并且统计上是显著的,印证了上述结论。