不同分布对ARCH类模型结果的影响——基于上证指数收益率的对比分析

本文应用ARCH类模型对1990～2006年的上证综指收益率序列进行分析,对t分布和正态分布下的ARCH类模型结果进行对比,发现不同的分布具有不同的结果,选择恰当的残差分布类型是正确使用ARCH类模型的前提。     

我国股市波动的阶段性特征研究——基于ARCH模型族的实证研究

以上证综合指数为代表,根据我国股市交易制度的两次转变,把我国股市自1991年至2006年的15年发展历程分为三个阶段,利用ARCH族模型,从股市波动的集聚性、持续性、"杠杆效应"几个方面,研究了我国股市15年间的波动特征的变迁,得出了一些富有现实意义的结论。     

上证指数收益的波动性研究

本文应用GARCH类模型对上证指数收益的波动性进行实证研究，对我国股市收益的尖峰厚尾特点，波动的集簇性，波动的不对称性提供了实证证据，结果显示我国股市收益的波动性具有与发达国家成熟股市相似的特点。     

我国黄金期货市场的ARCH效应分析

本文分为两个部分。第一部分介绍ARCH模型理论并进行简要评价。第二部分应用ARCH模型分析我国黄金期货收益率的波动。通过模型分析,得出了我国黄金期货价格有着明显的ARCH效应的结论,也通过模型发现了相关问题,并提供了建议。     

基于ARCH族模型的中国外汇市场汇率波动性分析

本文通过对美元/人民币和欧元/人民币的日收益的实证分析,验证了金融时间序列波动的集聚性。然后,在序列满足高阶ARCH效应的基础上,通过对两种汇率收益在GARCH、TARCH和EARCH三种模型下拟合结果的比较,可以发现两者外部冲击的影响、记忆性、好消息和坏消息的影响持续性及杠杆效应程度等方面有差异性也有相似性。最后,根据观察所得,提出相应的政策建议。     

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。     

基于ARIMA模型对上证指数的分析与预测

本文通过对2016年6月13日至2019年5月31日的上证指数收盘价进行时间序列分析,共获得724个样本数据,并对其构建ARIMA(3,1,3)模型。通过实证分析,得出以下结论:从短期看,ARIMA模型具有较好的预测能力,能够作为金融投资的一个决策工具;但从长期来看,其时效性相对较差。最后,在此分析基础上,为中国金融市场上的投资者以及政策制定者提出一些建议。     

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。     

人民币汇率波动特征——基于ARCH族的建模分析

本文使用ARcH族模型对美国、欧洲、日本等中国主要贸易国家的日中间;亡率进行波动性建模分析,建立各自所合适的ARCH、GARCH、EGARcH模型,分析各国汇率波动的基本特征,对于我们制定合理的策、汇率改革措施。优化贸易环境都有联的指导意义。     

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.     

基于游程检验的上海股票市场弱式有效性研究

有效市场假说理论是股票市场理论研究的基础之一,股票市场的有效性对政府的监管和投资者的投资策略都有着重要影响。本文选取2006年至2010年上海股票市场的一系列指数的日收盘价进行游程检验,得出上海股票市场是弱式有效市场的结论。     

基于SV模型的上海股市波动性实证分析

利用标准SV(SV-N)模型、厚尾SV(SV-T)模型对上证综合指数数据进行实证分析,采用MCMC方法及Gibbs抽样,应用WinBUGS软件对参数进行估计,比较参数估计值及DIC值,研究表明上证指数表现出强的波动持续性,SV模型能够很好地刻画出它的波动特征,且SV-T模型较优。     

股指期货对股票市场定价效率的影响

股指期货的推出,能够大大提高股票市场的定价效率。在动态非均衡市场上,股指期货的价格形成集中并传递大量信息。这些信息通过股指期货市场与股票市场间的套利机制及时传递到股票市场,增加相关股票组合价格的信息含量,引导和发现现货价格,从而提高股市的定价效率。     

基于风险价值(VAR)模型在股市中的实证分析

近年来随着股市的下跌,国内各证券公司的自营风险逐步暴露出来。这也为我国证券业风险管理提出新的课题。本文主要对VAR方法介绍,以及VAR在股票市场上的应用分析,以供投资者借鉴。     

基于状态转移模型的我国股指期货走势预测方法

文章应用马尔科夫状态转移模型,假定股指期货收益服从正态分布,将中国内地股指期货品种IF1103收益分为三个状态,发现80%的收益都很平稳,波动不大,且持续时间长,少数收益波动很大,持续时间很短,这与实际基本符合。     

中国股指期货与现货关系的实证研究——基于沪深300股指期货

股指期货与现货的关系一直是一个研究热点。但是这些研究主要基于国外股指期货或沪深300股指期货仿真交易,而对正式推出后的沪深300股指期货的研究很匮乏。文章利用相关性分析和Granger因果检验分析了沪深300股指期货对现货之间的价格发现功能,利用GARCH类模型分析了沪深300股指期货推出对现货波动性的影响。结论显示,沪深300股指期货与现货之间有着很强的相关性,但不构成相互决定关系;沪深300股指期货的推出降低了现货的波动性;同时,该股指期货的推出使现货收益的非对称性显著增强。上述结论与目前已有的对仿真交易沪深300股指期货的研究结论存在着一些不一致。     

股市“财富效应”对我国货币政策的影响

伴随着中国证券市场的长足发展 ,股市的“财富效应”也日益显著。本文从分析股市“财富效应”及“财富负效应”影响货币政策的机制入手 ,进而探讨了其对我国现行货币政策的冲击 ,并相应提出了几点政策建议。     

货币供应量对我国股票市场影响的实证研究

本文将货币供应量与沪深股指作为代表变量纳入货币金融系统内进行分析,旨在借鉴较为成熟的金融计量方法实证分析货币供应量对于股票价格指数的互动情况,建立适当的VAR模型以及利用VAR模型进行分析,同时对数据进行乔纳森检验(Johansen检验)和格兰杰(Granger)因果检验,并在此基础上分析货币供应量作为货币政策中介工具作用于股票市场的可控性和可测性,从而研究货币供应量与股票价格指数之间的相关关系,得出货币供应量对于股票市场的一般影响机制,指出我国货币政策的缺陷和存在的问题,提出相应的应对策略与建议。     

基于AIW-PSO小波神经网络的上证指数预测

针对小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的学习算法的不足,采用一种自适应惯性权重粒子群优化算法(Adaptive Inertia Weight Particle Swarm Optimization,AIW-PSO)作为小波神经网络的学习算法,建立AIW-PSO小波神经网络模型对上证指数进行预测,并将预测结果传统小波神经网络模型比较。结果表明,AIW-PSO小波神经网络模型对上证指数具有更好的预测效果。     

不同约束条件下的股指期货价格区间研究

在股指期货持有成本定价模型的基础上,结合中国沪深300股指期货合约的特点,根据无套利原理,给出了考虑交易成本、期货保证金和不同借贷利率等限制条件下的股指期货定价区间和相应的交易策略,为从事沪深300股指期货套期保值、套利和投机交易的相关人员提供借鉴意义。