亚洲金融危机后亚洲各国汇市的波动特征改变了吗

亚洲金融危机首先爆发在各国的汇市上。危机过后多年，亚洲汇市的波动与危机前的状况有实质性改变吗?本运用GARCH模型比较了亚洲各国及地区(韩国、泰国、台湾地区、新加坡、日本、印度、马来西亚和中国)汇市波动变化并进行了排序。实证结果表明，亚洲危机后各国汇市波动的方差扩大，冲击的影响在汇市上持续时间也有所延长。其原因是亚洲各国汇市的联动增加了。为了确保在第三国市场的份额，各国都在频繁调整和干预本国汇市。     

我国股市与汇市波动溢出动态性实证研究

文中运用二元收益率BEKK—GARCH（1,1）模型,研究了我国在汇改后股市与汇市间的波动溢出。实证结果表明在两市间存在一个双向的波动传递关系,即股市与汇市均对它们相互之间市场“新息”产生反应。股市收益率对于它自身的波动不存在“新息”效应,而汇率自身过去的波动对当前收益率存在“新息”效应。汇市（股市）波动对股市（汇市）的冲击不存在持续性,即过去的波动对于预测未来的波动影响不大。     

人民币汇改后人民币汇率与上证综指波动的实证分析

应用GARCH模型和Granger因果关系检验法分析了我国人民币汇改后人民币汇率与上证综指波动的关系。研究表明,汇改后GARCH（1,1）模型是适用的,它反映上证综指和人民币兑美元汇率波动率具有一定的持续性,同时,上证综指变动率和人民币兑美元汇率变动率之间存在双向线性因果关系,人民币兑美元汇率波动更多引导上证综指的变动。     

基于条件异方差模型的人民币汇率波动特征研究

本文利用GARCH模型和GJR模型对人民币兑美元日收益率的汇率波动率建模,了解人民币汇率的波动特征,实证结果表明,人民币兑美元日收益率存在波动率聚集、"新息"对汇率波动的影响具有非对称性.     

我国CPI波动的GARCH效应

CPI一直以来是政府和民众十分关注的指标。通过检验得到了CPI变动具有ARCH效应,利用GARCH(1,1)模型对波动性进行了分析。提出应对CPI波动的政策建议。     

亚洲股市间的动态相互依存和波动传导机制——来自亚洲金融危机的例证

本文研究1997－1998年亚洲金融危机期间，三个亚洲股市间的动态相互依存、波动传导和市场一体化。通过向量自回归－－指数广义自回归条件异方差模型（VAR－EGARCH）分析，发现存在香港、韩国市场间双向波动传导及韩国向泰国市场的单向波动传导，这说明港币在向其他亚洲市场的波动传导中发挥显著作用，同时数据也显示了市场一体化程度，即每个市场不仅因源于本市场的消息产生波动，同时也因其他市场的消息，尤其是坏消息而波动。     

2005年以来我国股票市场波动特征研究——基于GARCH族模型

本文选取2005年6月6日至2008年8月1日的上证综指日度收盘数据为样本,使用GARCH和EGAKCH模型实证检验了这段时间内我国股票市场的波动程度和波动的非对称效应.结论表明该期间以上证综指为代表的中国股票市场的波动具有典型的阶段性特征,股市在2007年10月16日以来的大幅下跌过程中,波动水平比前期上涨过程中要大.同时比整个阶段的波动性水平也要大.全样本时间范围内上证综指确实存在非对称性的"杠杆效应",负面消息对股价波动性的影响比正面消息更大,但在其中两个时间段内正面消息的影响却比负面消息更大,而这两个时间段都属于单边行情.     

中国通货膨胀率及其波动关系分析

有关通货膨胀率和通货膨胀率波动影响关系,存在F riedm an-B a ll和Cuk ierm an-M e ltzer两种假说,即存在通货膨胀率及其波动的相互影响关系。使用GARCH和TGARCH模型,选择中国1993~2004年月度通货膨胀率数据,检验结果表明F riedm an-B a ll假说成立,稳健的货币政策对经济发展有积极作用。     

关于人民币汇率波动的实证研究

本文通过选取2016年1月4日到2017年2月24日的美元、欧元、港币三种外币兑人民币汇率中间价,建立GARCH类模型进行实证分析.实证结果表明,在英国脱欧、美国总统换届等的影响下,人民币汇率波动具有肥尾特征、波动群集性、非对称性,同时双向波动加大,人民币汇率承受贬值压力.未来在中国经济基本面不断利好的情况下,人民币汇率将逐渐趋稳.     

金融市场波动溢出的新理念——评《金融市场波动溢出研究》

金融市场波动溢出的研究方法中,无论使用GARCH模型,还是SV模型,都不能同时研究多个金融市场对一个金融市场的协同波动溢出,其主要原因是没有反映金融市场波动综合信息的指标。然而,在实际的金融决策中,对于一个金融市场往往需要获得多个金融市场对它的协同波动溢出信息,所以,仅研究单个金融市场对一个金融市场的波动溢出并不能全面反映影响一个金融市场的真实情况。     

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.     

基于GARCH模型的地铁沿线房价波动研究——以杭州市为例

近几年,随着杭州地铁的兴建,地铁沿线楼盘的房价出现了大幅度的波动。本文以收入水平等作为自变量,并采用GARCH模型来分析地铁开通对周边房价的波动性。计量结果表明：收入水平、汇率变化、存款利率、股市变化、地铁通车对房价的影响是显著的,但地铁开通这一事件对周边房价的冲击并不持久,会随着时间因素慢慢减小。     

金融市场间波动溢出效应理论研究与评价

金融市场波动溢出效应是指市场波动之间的相互传递相互影响关系,其研究将对资产组合配置、金融风险防范以及相关金融政策制定起着重要作用。文章从研究方法出发,对目前较为常用的三类模型——单变量GARCH类模型,多变量GARCH类模型以及向量SV模型进行了综合评价,并提出进一步研究的方向。     

我国通胀对股票市场条件波动影响研究

将通胀引入标准GARCH模型,分别研究我国通胀率、通胀率变化和移动平均通胀率对股市条件波动的影响。实证结果表明通胀对我国股票市场条件波动几乎不存在影响,从而否定了通胀会使投资者预期经济变坏,更加厌恶风险,以致引起资产价格剧烈波动的假说。     

美元指数收益率波动的比较分析——基于单因素GARCH族模型

美元在世界货币体系中占据首要地位,选取适当的方法对美元汇率波动性进行解释和预测,具有重要意义。首先介绍了四种广义自回归条件异方差(GARCH)模型,然后运用2007年6月1日到2014年5月1日的美元指数收盘价数据,基于GARCH族模型对美元指数收益率进行分析,将对称GARCH与非对称GARCH模型的预测效果进行对比,发现对称GARCH模型中历史波动情况对当前波动的影响较非对称GARCH模型更显著。     

对后金融危机时代上海股市风险特征比较研究

本文紧密结合后金融危机背景,考察中国经济增速下降前后上海股市风险特征.为此搜集了2008-2010年、2011-2016年期间上综指的样本数据,并分别运用t分布与GED分布下GARCH类模型进行对比分析.研究发现,沪市在中国经济增速下降之前的股市风险均略高于中国经济增速下降之后的股市风险.同时也发现,沪市收益率呈现显著的非正态分布、长记忆性、波动持续性及杠杆效应,且不同阶段冲击不同,“利空消息”比“利好消息”对股市的冲击更大.     

我国银行同业拆借市场利率波动特征分析

利用ARMA—GARCH族模型对上海银行同业拆借市场隔夜折借利率进行了实证分析,得出如下几点结论:(1)银行同业拆借利率存在尖峰厚尾特征,非正态分布更适合描述隔夜拆借利差的厚尾特征;(2)银行同业隔夜拆借利差存在着波动的集聚性;(3)同业拆借利差波动存在着杠杆效应或不对称性,非预期的正的利差抖动引起的波动上升大于同幅度的非预期负的利差抖动引起的波动的上升,即利率上升引起的波动高于同幅度利率下降引起的波动。     

金融危机对股市间波动的联动性影响

本文用ARJI跳跃扩散模型来探讨金融危机对美国、日本、中国香港、新加坡与中国大陆股市产生跳跃频率与跳跃所引起的变异,并比较总变异、跳跃所引起的变异与扩散所引起的变异在金融危机期间与非金融危机期间是否有差异,最后利用脉冲响应函数来分析美国、日本、中国香港、新加坡与中国大陆股市波动性间的关系。     

农产品市场价格波动的日历效应——基于花卉拍卖市场的实证研究

农产品价格的稳定关系着我国社会的和谐发展和国民经济的建设,其价格的波动可能会对农业生产和人民的生活带来严重的影响。农产品拍卖市场具有降低价格波动的优势特点,但是拍卖市场在我国的发展正处于起步阶段,农业拍品价格在部分区间仍然存在异常波动。从日历与价格角度出发,证明了在我国农产品拍卖市场中存在着一系列引起价格异常波动的日历效应。     

基于GARCH模型的认购权证与认沽权证波动率比较研究

波动性是经济和金融研究的热点问题。本文分别采用无条件波动度量方法和条件波动模型对我国权证市场上具有代表性的六支权证的波动性进行估计,得出以下几个结果:1、六支权证基本上都存在不同程度的波动聚类现象。2、认沽权证的市场有效性弱于认购权证。3、认购权证的波动持续性大于认沽权证,说明认沽权证投机性更强,风险更大。4、认购权证的风险收益补偿大概是认沽权证的6倍。最后,结合本文研究,将给广大投资者一些投资建议。