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。     

基于GARCH模型的股票市场波动研究——以沪深300指数为例

我国股票市场长期波动剧烈,波动风险较高是我国股市最具代表性的特点。股市过度波动对我国金融体系甚至国民经济影响巨大。本文通过分析当前股市现状,发现其中波动性特点,并选取能够反映我国证券市场股票价格变动的主要概貌,以及我国股票市场运行的大体状况的沪深300指数作为研究对象,运用GARCH模型实证分析,从经济计量的角度刻画沪深股票市场波动性特征,根据此结果对于我国股票市场提出政策建议。     

基于投资者情绪的沪深300指数期货现货波动性关系研究

本文对投资者情绪、沪深300指数期货和沪深300指数之间的关系用EGARCH模型进行检验,研究发现,沪深300指数期货和沪深300指数的波动性均具有非对称性,利好消息对沪深300指数收益率波动性的影响要小于利空消息的影响,而沪深300指数期货刚好相反,利好消息的影响要大于利空消息的影响;指数期货的波动对指数的波动具有较强的影响作用,长期而言,指数期货有稳定指数的功能;投资者情绪增加了指数期货以及现货的波动性。     

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。     

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。     

沪深300指数的走势分析及预测——基于ARIMA模型

为研究上证指数的变化规律，利用时间序列分析方法建立了预测模型，模型对沪深300指数的周收盘数据作了预测分析，结果表明，预测值接近真实值，并为指导投资者在证券投资市场上的正确投资战略决策提供有效依据。     

基于GARCH族模型的沪深300指数波动性模拟研究

本文运用GARCH族模型模拟沪深300指数收益率波动情况,得出结论:沪深300指数波动性的模拟,从简洁性出发应使用GED分布假设下的GARCH(1,1)模型;从精确度出发,即考虑其非对称性时应选择GED分布假设下的EGARCH(1,1)模型。企业和投资者可借助此模型相机投资;行业工作者和相关领域学者可参考本文方法展开进一步研究。     

单指数模型在我国股票市场的适用性——基于上证十大行业的实证检验

本文运用单指数模型对上证十大行业进行实证检验,样本包括2009年-2010年上证十大行业指数,研究发现上证能源、上证材料、上证金融属于激进型行业;上证工业、上证可选、上证公用属于防卫型行业。     

沪深300指数基金跟踪误差多元回归分析

近年来,指数基金由于其自身独特的优势逐渐受到投资者的关注,越来越多的基金公司开始发行指数基金。其中,以沪深300指数作为标的指数的基金最多。由于跟踪统一指数的基金存在同质性,因此普通投资者更多地以指数跟踪误差作为投资依据。无论是先验分析还是统计分析都表明,基金的管理费用、资金规模、股票仓位等因素都会对指数基金的跟踪误差产生影响。     

基于BP神经网络模型的沪深300指数预测

采用BP神经网络模型,利用MATLAB软件,通过沪深300指数2011年1月4日到2012年3月30日的开盘价、收盘价、最高价、最低价四组数据建立三层的BP神经网络模型,用前290天的数据对模型进行学习和训练,然后用后12天的数据对模型进行检测,最后对2012年3月15日的开盘价进行短期预测。结果表明,BP神经网络模型具有良好的泛化能力,在沪深300指数的预测方面有很好的预测能力,有很强的现实意义。     

BP神经网络模型在沪深300指数预测中的应用

文章探讨了神经网络模型在股指预测方面的应用,通过引入宏观经济因素,建立BP神经网络模型来对沪深300指数的走势进行中长期预测,运用MATLAB神经网络工具箱对BP模型预测的准确性和可行性进行了实证检验。     

GARCH模型在主要消费指数实证研究中的应用

本文利用金融时间序列分析方法对沪深300主要消费指数作精确的计量分析,结合Evlews6.0统计软件,确定ARMA模型,再利用GARCH模型对残差中的条件异方差性进行修正,以此模型对主要消费指数进行全局预报和局部预报.实证结果表明,GARCH(1,1)模型能够对主要消费指数变化趋势进行较好的拟合.     

我国股票市场与国债市场的互动效应研究——基于沪深300指数的VAR模型

在2020年5月召开的第十三届全国人民代表大会第三次会议上,李克强总理指出,在疫情的大背景下,我国依然攻坚克难完成了2019年的主要目标。本文通过建立沪深300指数对数收益率、国债指数对数收益率与确诊日增长率间的VAR模型,通过脉冲响应函数分析得出,国债市场对股票市场产生正面影响,疫情对我国股票市场产生负面影响,而对国债市场产生正面影响。在此基础上,从投资者资产配置及发挥经济政策作用等方面,提出降低公共卫生事件引发的金融风险的政策建议。     

关于推出沪深300股指期货可行性分析——基于股指期货标的指数选择的思考

沪深300指数作为股指期货标的指数的可行性,主要在于保证套期保值效果,有效规避风险;教据准确,发布时效性强,市场认同度高;真实反映整个市场的价格水平;市场操纵可能性小等方面.股指期货的推出是一把"双刃剑",它在促进我国金融业发展的同时也可能增加我国金融业的风险.鉴于此,在我国推出沪深300股指期货之前,政府部门应重视现有法律、法规、政策和制度的制定和修改工作,建立严密监管体系;发展和完善与沪深300指数相对应的现货市场;规范沪深300指数上市公司行为.建立跨市场联合监管机制;加强对投资者的教育,引导其树立正确投资理念,从而使股指期货真正促进我国金融业的健康发展.     

关于推出沪深300股指期货可行性分析——基于股指期货标的指数选择的思考

自1995年"327"国债期货交易失败已有13个年头了,至今人们对金融期货仍"谈虎色变"。但作为最重要、发展最成功的金融工具之一的股指期货,以其本身的价格发现与规避系统风险的功能及在国际金融市场上成功的表现赢得了广大投资者的青睐。股指期货的推出已是大势所趋,且近在眉睫。沪深300股指期货业已呼之欲出,其仿真交易于2006年10月30日在中国金融期货交易所就已推出。本文在此背景下,以股指期货合约设计原则和思路为基础,对沪深300指数作为股指期货标的指数的可行性进行分析,并对其上市提出相关建议。     

跑赢沪深300指数的成分股组合构建——基于多因素模型的实证分析

在股票投资实践中,如何构建跑赢沪深300指数成分股组合一直是投资者的期盼,同时也是股指期货期现套利的重要研究课题。本文选取2008年3月1日至2013年3月1日沪深300成分股的行情数据及基本面数据,利用多因素模型对成分股收益率进行预测,并通过WIND咨询提取相应成分股组合在近期的实际收益状况,验证成分股组合是否稳定跑赢沪深300指数。     

基于GARCH-VaR模型的股指期货风险研究

我国沪深300股票指数期货合约自上市交易以来受到国内外的万方瞩目,标志着中国资本市场单边市的终结。股指期货的推出有利于我国金融市场的稳定,发挥其套期保值、规避风险的功能;有利于产品的创新,股市的变革。但股指期货在化解金融风险的同时本身孕育着新的风险,由于自身具有的高杠杆性,有可能使得交易风险成倍地放大,甚至引起金融市场的动荡。所以,有必要在风险识别的基础上,对风险进行测量和评估。本文利用沪深300股指期货的交易数据进行GARCH-VaR模型实证分析,考察了风险价值法在我国股指期货风险管理中的应用价值,并进一步提出了相关的对策建议。     

推出沪深300指数期货对现货市场的影响研究

随着我国股指期货的即将推出,管理层、专家学者以及广大投资者对其可能产生的影响给予了极大的关注。本文回顾海外市场推出股指期货后对现货市场产生的影响并加以综合整理,结合我国证券市场实际,对我国推出沪深300指数期货对现货市场的影响进行分析和预测。