我国货币供给与股票市场价格波动关系研究

本文运用小波分析方法对1997-2013年我国货币供给与股票市场价格波动之间的相互关系进行研究。结果表明,M0变动与沪指波动在短期(1-2年)存在局部相互影响,中长期较弱;M1变动与沪指波动在短中期(1-4年)相互影响,中期较短期显著增强,长期相关性较弱;M2变动与沪指波动在短期(1-2年)相互影响,自2003年后,两者在中长期之间的相互影响逐渐增强;M1在M2中占比与沪指波动在短中期(1-4年)相互影响非常显著,但是在长期相关性较弱。调控股票市场应参考M1在M2占比,货币政策调整不能忽视股票市场。     

论沪深300指数期货对股票现货市场波动性影响

选取2005年1月4日至2010年7月29日沪深300股票指数(SH000300)的收盘价作为原始数据,建立GARCH类模型对沪深300股指期货的推出对股票现货市场波动性的影响进行了实证分析,得出沪深300股指期货的推出加剧了现货市场的波动性。     

2009年V形惊艳2010年平平淡淡

2008年10月我预测股市的“情绪性底部形成”，上半年买股，下半年买房。2009年初在桂林阳朔的策略报告会上，我们预测2009全年股市核心波动的区间为沪综指1600—2400点，越界浮动正负10％，即沪指1400—2700点。     

2009年上市公司执行《企业会计准则》分析

<正>截至2010年4月30日,沪深两市共计1774家上市公司如期披露了2009年年报,其中沪市873家,深市主板485家,中小板358家,创业板58家。1774家上市公司中,非金融类上市公司1744家,金融类上市公司30     

基于Garch-M模型的我国沪深300指数研究

本文选取沪深300指数2014年1月2日至2014年12月31日的日收盘价作为研究对象,运用GARCH模型对其波动性进行实证分析,并且进一步引入GARCH-M模型研究我国沪深300指数收益率是否存在正风险溢价。研究表明:我国沪深300指数收益率时间序列存在着明显的ARCH效应,具有明显的异方差性和持续性;模型GARCH(1,1)对我国沪深300指数收益率波动性有较好的拟合性;同时研究发现我国沪深300指数存在一定的风险溢价现象,即预期风险越高,收益率越高。     

芝麻开花节节高

2003年11月18日长江电力上市，股市“铁底”再现。当日，沪指一路下跌至1314点(接近1311点的重要底线)，但次日股指一路强劲反弹，12月17日早盘拉升至阶段性的最高点1480点。在短短一个月的时间里，沪指拉升近170点，这在过去两年多的熊市中是不多见的。     

基于GARCH模型族的沪深300波动研究

本文针对沪深300指数2008年6月到2013年7月共1241个样本数据,运用GARCH模型族理论,分别建立GARCH,GARCH-M及T-GARCH模型,发现其收益率波动具有显著的聚集效应及收益不对称性。并通过比较,发现T-GARCH(1,1)模型能够较好地描述沪深300指数波动的规律。     

上海市安徽商会

上海市安徽商会(安徽省在沪企业协会)是由安徽省在沪230万人及其创办的20000多家工商企业、经济、服务组织(含国有、民营、股份制企业,安徽企业在上海的派出机构)自愿组成,并经上海市社会团体管理局登记,具有独立     

基于ARMA-GARCH模型的沪深300指数回报率波动性研究

收益率是衡量金融资产价格的一大重要指标,而其波动性能很好地对资产价格的波动进行描述。投资者通过对收益率及其波动性的研究,可以对未来资产价格波动情况进行预测,获得关于资产波动情况的有效信息。本文选取2012年～2021年沪深300指数的指数回报率序列,基于ARMA-GARCH模型对其波动性进行分析。实证结果表明：资产冲击虽对序列存在影响,但ARMA(2,2)-N-GARCH(1,1)模型仍是有效拟合沪深300指数回报率波动特征的最优模型。对收益率序列进行预测时,静态预测结果下,收益率的波动程度具有显著的过滤效果;动态预测结果表明沪深市场中收益率序列围绕正值（约5%）波动,投资者在整体情况下能得到正向反馈,沪深市场是非零和市场。     

2000年汽车板块股市回顾及2001年大势预测

一、2000年沪深股市回顾 2000年的沪深股市延续了99年"5.19"行情,全年整体呈现.牛市劲升行情. 沪深股市基本同步,从2000年239个交易日的日K线图看,沪深两市的拟合程度良好,而且各个阶段的板块炒作也基本同步,说明沪深股市的联动效应强烈.沪深A股年初网络科技股急剧飚升,上海梅林、综艺股份成为沪市的领涨个股,深市出现了亿安科技、清华紫光两只百元股,一批触网概念股股价也轮番上涨.网络科技股急升的沪深股市出现了"市梦率"的概念.