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。     

机构投资者与股价波动——以社保基金和QFII资金为例

本文在对A股指数及其收益率走势进行分析的基础上．采用非对称的GARCH模型拟合A股收益率的变动,然后对模型的稳健性进行了检验,最后得出结论,认为：以社保基金和QFII为代表的机构投资者进入股票市场能够有效地降低我国股票收益率的自相关性以及收益的波动性。     

QFII投资动向的实证分析与走向预测

自国家于2002年底颁布《合格境外机构投资者境内证券投资管理暂行办法》以来,我国进入了一个金融产业逐渐向外资开放的过程。截至今年4月16日,已有54家境外投资机构获得QFII资格,已有52家海外机构获准作为QFII进入中国证券市场,总的投资额度是102.95亿美元①,显然QFII已成为我国资本市场的重要机构投资者。本文着重从四个方面对2007年QFII的投资动向进行初步的实证分析并进一步预测QFII在2008年可能的投资动向。     

沪深股市收益率波动性实证研究

波动性是诸多经济和金融研究的一个重要方面,我国沪深两市收益率的波动性具有自身特点。本文通过ARMA—EGARCH—M模型分析我国沪深两市收益率的波动性,捕捉到我国股市收益率集聚性、尖峰厚尾性、以及非对称性的特点,并绘制出信息曲线,最后对实证结果给予解释与分析。     

基于GARCH模型的上证综指波动性分析

本文针对传统计量方法无法满足对股票收益率波动性大的特点进行分析这一缺陷,提出运用GARCH模型,建立异方差收益率假设,并对异方差的表现形式进行直接的线性扩展,对以上证综合指数为代表的上海证券交易所的股票价格的波动性进行了实证分析,并得出上证综指收益率波动呈现"尖峰厚尾"的特性以及非对称的GARCH模型能较好地拟合我国股市的股票价格序列波动的结论,从而对投资者的预测和决策起到指导作用。     

股指期货对股票价格指数波动性影响——对日经225指数的实证分析

中国正在酝酿推出股指期货,而对股指期货的推出会对股票现货市场波动性产生影响至今没有定论.因此选择与我国样A股本标准差最接近的日经225指数为分析样本,采用加入虚拟变量的GARCH模型进行实证研究,通过对比日本证券市场在推出日经225股指期货前后,股市整体的波动性是否有明显改变进行实证分析,得出股指期货的推出有效地降低了日本股市波动性的结论,从而绐中国推出股指期货交易提供理论支持.     

利率调整的未预期成分对股市的影响效应研究

本文通过将利率调整分解为预期成分和未预期成分,建立扩展的指数广义自回归条件异方差模型,以分析中央银行利率调整的未预期成分对股市的影响.实证结果表明,利率调整的未预期成分与股市收益率负相关,一个百分点的未预期的利率变动将导致次日股市收益率反向变化0.34个百分点.同时,未预期的利率调整成分将导致次日的股市波动性降低,但利率调整后的第2个交易日股市的波动性又恢复到之前的水平.从利率调整后的第3个交易日开始,未预期成分对股市波动性的影响不再具有显著性,表明股市价格在2个交易日的时间里已经完全吸收了未预期利率调整的信息.     

QFII在中国A股市场交易策略的实证研究

自从我国实施QFII制度以来,随着QFII投资额度的增加,QFII在我国A股市场的影响力也越来越强。本文通过改进的GTW模型,选择2004年三季度至2011年一季度作为研究区间,对QFII在中国A股市场的交易策略进行实证研究。结果显示,在这一时期,84.85%的QFII采取了惯性交易策略;在指数上涨阶段QFII的惯性交易策略有所增强,而在指数下跌阶段QFII的惯性策略有所减弱,有时甚至采取反转交易策略。     

中国股票市场波动性的实证分析

本文首先利用沪深300指数建立了基于GARCH族模型的中国股票市场波动性模型,发现:我国证券市场波动性具有很强的持续性,证券收益率一旦受到冲击出现异常波动,短期内很难消除,且股票价格波动存在杠杆效应,即"利空消息"能比等量的"利好消息"产生更大的波动。其次,对沪深300指数和恒生指数基于VAR模型利用协整检验、脉冲响应函数和方差分解进行实证分析,结果表明:内地股市和港股存在一定的相关性。     

基于ARCH模型对上证指数收益率波动的实证研究

ARCH模型是为动态非线性股票定价的一种模型,广泛地应用于金融领域的时间序列分析。本文简要介绍了ARCH模型基本形式,并将在我国股市分析中应用ARCH模型,以上证指数日收益率作为变量,探究其波动性,并进行实证研究。研究结果表明:上海证券市场每日收益率具明显波动集群性特征,滞后期收益率对当前收益率的影响存在时滞性。已有研究表明我国证券市场的风险性和波动幅度均高于国外成熟金融市场。本文旨在从实证结果得出上海股市的波动特征,为我国金融市场进一步发展提供参考建议。     

利率对我国股市波动性影响的实证研究

本文选取上海银行间同业拆放利率(Shibor)和沪深300指数收盘价的时间序列数据,运用ADF检验、协整检验、Granger因果检验、建立VAR模型等实证研究利率对股市的影响,格兰杰因果检验的结果表明利率是股市收益率的格兰杰原因。通过建立VAR模型,本文发现利率变动与股市收益率整体上呈负相关关系,且VAR回归方程通过显著性检验。实证研究结果表明:利率与股市收益率存在反向变动的趋势,且利率对股市波动性的影响显著。     

我国股市ARCH效应的实证研究

采用GARCH-t类模型对我国沪深两市日收益率的波动性进行实证研究,考察我国股市的ARCH现象、风险补偿效应和对信息的反应速度等情况,结果表明,该类模型能较好地刻画股市收益率的ARCH效应:股价变动存在明显的"尖峰厚尾"、波动丛集性、杠杆效应和波动持续性等现象;市场日收益率的方差均对其预期收益产生显著影响;引入日交易量的变化率来考察股价波动性同信息的关系,两者呈现出显著的正相关关系,但股价对信息的反应并非十分灵敏。依据实证结论,提出规范我国股票市场的建议。     

股指水平值与股指收益率波动性之间关系的研究

TGARCH模型能较好地描述了股指收益率序列波动的集聚性和非对称性。但是,该模型并没有考虑股指水平值对收益率波动性产生的影响。本文将上证综合指数分成不同的区段,建立虚拟变量并引入到TGARCH模型,以此来对收益率的波动性特征进行实证分析,并研究股指水平值对波动性的影响。     

股指水平值与股指收益率波动性之间关系的研究

TGARCH模型能较好地描述了股指收益率序列波动的集聚性和非对称性。但是,该模型并没有考虑股指水平值对收益率波动性产生的影响。本文将上证综合指数分成不同的区段,建立虚拟变量并引入到TGARCH模型,以此来对收益率的波动性特征进行实证分析,并研究股指水平值对波动性的影响。     

次贷危机背景下中美股市波动性研究——基于贝叶斯随机波动模型

该文基于贝叶斯随机波动模型的四种形武,对次贷危机期间中美股指收益率波动性进行分析,并且利用模型的DIC值比较其优劣.实证结果表明:次贷危机背景下,中美股市存在很明显的杠杆效应,SV-T和SV-MT分别很好地模拟了中美两个股市的波动性.     

QFII股票投资行为的特征分析与对策研究

自2003年5月瑞士银行与野村证券成为我国首批取得证券投资业务许可证的合格境外机构投资者(QFII)以来,QFII在我国获得了长足的发展,经我国证监会批准的QFII投资额度目前已达99.95亿美元。本文试图就QFII股票投资行为的特征及其对我国股市的影响进行深入的分析,并在此基础上提出我国进一步引进QFII的对策,以期抛砖引玉。     

我国股市投资价值分析和中长期走势预测

决定资金投向的是投资价值和投资价值率,与投资收益率没有直接关系。通过分析我国股市的投资收益率、相关投资的收益率和平均收益率,文章认为目前我国股市的投资价值为负数,上证指数在779点左右才能找到投资价指点。文章预测我国股市的中长期走势是大盘指数将逐步向股市投资价值收拢,上证指数将在1000点以下运行。     

基于收益率视角的中国股市与国际股票市场联动性研究

本文采用回归分析、模拟交易和极值分析等实证分析方法,考察了道琼斯工业平均指数、标准普尔500指数和伦敦金融时报指数与上证综指收益率之间的联动关系.结果显示,当前我国股市指数与国外主要股市指数之间已经具有了较明显的联动性.     

沪港股市收益波动性的实证研究

由于受地理位置、经济文化等因素的影响,沪港股票市场在收益率波动性上存在相关性。本文利用ARCH族模型及Granger非因果检验对沪港股市收益波动性进行了实证研究,结果表明:沪港股市的收益率波动存在中等程度的正相关性;港市收益率对沪市收益率具有一期前导作用;两市的收益波动仅存在显著的港市对沪市的单向"溢出效应";而且两市的收益波动均存在明显的"杠杆效应"。     

沪港股市收益波动性的实证研究

由于受地理位置、经济文化等因素的影响,沪港股票市场在收益率波动性上存在相关性。本文利用ARCH族模型及Granger非因果检验对沪港股市收益波动性进行了实证研究,结果表明:沪港股市的收益率波动存在中等程度的正相关性;港市收益率对沪市收益率具有一期前导作用;两市的收益波动仅存在显著的港市对沪市的单向"溢出效应";而且两市的收益波动均存在明显的"杠杆效应"。