我国股市“已实现”波动率最优频率选取研究

近年来,随着高频数据的可获取,已实现波动率成为金融研究领域的热点,而抽样频率的选择对准确估计已实现波动率至关重要。最优抽样频率理论上应能较好的平衡测量误差和微观结构误差的存在,本文结合国内外的研究经验,给出了一种适合我国股票市场已实现波动率最优抽样频率的选取方法,并实证得出我国股票市场最优抽样频率为15分钟。     

基于“已实现”波动率的ARFIMA模型预测实证研究

本文采用二次移动平均方法平衡影响"已实现"波动率预测精度的测量误差和市场微观结构误差,利用沪深300指数高频数据实证研究,结果表明"已实现"波动率序列的分布是非正态分布且具有长记忆性,对数"已实现"波动率序列接近于正态分布;最后建立ARFIMA模型,并对波动率进行了预测研究。     

基于高频数据的波动率预测研究

基于高频数据的金融分析与建模研究目前已成为金融工程研究领域的一大热点.在金融资产价格波动率的刻画上,金融高频波动率有着低频波动率无法比拟的信息优势,能够较为准确地刻画金融市场波动率的相关特征,并对金融市场波动率的变化做出较为精确的预测.本文选择基于高频数据的沪深300指数为样本,通过构建已实现波动率和已实现极差的长记忆性模型去研究高频数据建模预测中的方法,以对比研究的形式分析了已实现波动率和已实现极差在波动率预测中的能力大小,为高频数据波动率预测研究提供了参考和借鉴.     

基于高频数据的波动率预测研究

基于高频数据的金融分析与建模研究目前已成为金融工程研究领域的一大热点。在金融资产价格波动率的刻画上,金融高频波动率有着低频波动率无法比拟的信息优势,能够较为准确地刻画金融市场波动率的相关特征,并对金融市场波动率的变化做出较为精确的预测。本文选择基于高频数据的沪深300指数为样本,通过构建已实现波动率和已实现极差的长记忆性模型去研究高频数据建模预测中的方法,以对比研究的形式分析了已实现波动率和已实现极差在波动率预测中的能力大小,为高频数据波动率预测研究提供了参考和借鉴。     

高频环境下金融资产收益波动率研究的新进展

金融资产收益的波动率估计和预测是金融风险管理、金融衍生品定价以及投资组合选择中一个非常重要的核心环节,随着高频金融分时数据的广泛采集,高频已实现波动率的方法开始流行,以此为基础,金融资产收益波动率的估计、建模和预测研究大为拓展。从高频已实现波动率的估计、特征、预测模型这几个方面对国内外主要学术文献的研究成果进行综述,期望为该主题的深入研究提供一定的线索。     

基于实现极差和实现波动率的中国金融市场风险测度研究

目前比较流行的金融市场风险价值研究一般采用日收益数据,并基于GARCH类模型进行估计和预测。本文利用沪深股指日内高频数据,分别通过ARFIMA模型和CARR模型对实现波动率和较新的实现极差建模,计算风险价值。通过对VaR的似然比和动态分位数等回测检验,实证分析了各种模型的VaR预测能力。结果显示,使用日内高频数据的实现波动率和实现极差模型的预测能力强于采用日数据的各种GARCH类模型。     

基于SEMIFAR模型的我国股市波动率的长记忆性研究

以深圳股票市场1997年1月1日至2011年10月10日深证成分指数行情数据为样本,采用SEMIFAR模型,研究中国股票市场波动率的长记忆特性。首先,对长记忆的统计检验进行计量分析,研究发现对数日波动率序列衰减缓慢并在滞后200阶的情况下依然显著,这表明我国股票市场波动率序列具有长记忆性。紧接着,尝试使用SEMIFAR模型对日波动率序列进行建模和预测,结果发现SEMIFAR模型在对数日波动率序列长记忆建模中效果很好。     

中国股市融资融券标的股票“异质性波动率之谜”研究

本文研究了中国A股市场融资融券标的股票的"异质性波动率之谜",分别在我国融资融券制度推行初期和后期,构建了两阶段的双重差分回归模型,比较融资融券制度的政策效果。实证结果表明,在融资融券制度推行初期,两融标的股票"异质性波动率之谜"现象未能得到有效抑制。融资融券制度推行后期,A股市场融券交易总量快速增长,融资融券标的股票的"异质性波动率之谜"现象相对非融资融券股票得到明显抑制,这一抑制效应对于融券交易活跃的股票更为显著,说明融券交易的活跃程度对于抑制融资融券标的股票"异质性波动率之谜"现象起主要作用。     

金融危机中世界其他股市对沪深股市的波动率溢出效应研究

文章利用格兰杰因果检验法分析了金融危机中,沪深股市和世界其他股市之间的波动率溢出效应。结果表明上证综指和深证成指之间波动溢出效应是强烈的,日本和美国的股市对B股有波动的溢出,中国香港股市对上证综指和深证成指也有直接的波动溢出,也可以发现,中国股市对国外股市的波动溢出开始呈现。     

随机波动率模型下的GMM估计对我国股市的实证分析

随机波动率模型(Stochastic Volatility Mode)是金融时间序列中一个十分重要的模型,广泛应用于验证波动率的随机性。GMM(general moment method)是一种十分有效的运用于线性和非线性模型的参数估计与假设检验中的方法。本文采用GMM方法,来验证我过2001年到2011年的上证指数时间序列是否符合随机波动率模型。     

交易税率与市场波动:中国股市的经验研究

对作为中国证券市场主体的股票市场而言,由于未开征交易所得税,印花税一直是证券税收设置中的主要税种,因而印花税率的调整既是国内金融监管当局对股票市场进行调控的一个重要工具,同时印花税也是很长一段时期中股票交易的显性成本的主要组成部分之一.那么,印花税率的变动对我国股票市场的价格波动性产生的影响又是怎样的呢?建立在西方成熟市场基础上的一些理论观点是否在我国的股票市场上是否同样成立?本文正是基于对这些问题的分析而展开的.     

我国居民消费需求特征对行业股票波动率的影响研究

股票波动率的特征及其影响因素的研究对于金融市场稳定与发展、金融风险防范与控制、资产定价与管理具有重要的理论价值与现实意义.本文主要从家庭消费数据入手探究家庭年龄特征与家庭消费之间的决定关系,提出并计算宏观层面基于人口分布信息的居民消费变量,捕捉我国行业股票波动率的中长期动态趋势.本文AR-CS模型和市场波动率模型的实证结果均表明,我国居民消费需求特征很好地捕捉了行业股票波动率的长期趋势,能提高现有模型的拟合效果和预测能力,可为我国金融风险防范提供重要的参考依据.     

“波动率最小”的股票为何回报更高？

在股市,“无聊”往往是件好事。这是因为平均来看,“无聊”股票的表现胜过那些最“刺激”的股票,而且幅度还不小。所谓“无聊”股票是指那些历史波动率最小的股票,而“刺激”的股票是指那些波动率最大的股票。     

融资融券对我国上市银行股价波动率影响效应的实证研究

融资融券业务由于其特有的杠杆作用盘活了大量投资者的证券资产,提高了我国证券市场的流动性;其特有的卖空制度也为投资者提供了更加多元的获利渠道,对股价的稳定起到了积极的作用。本文选取16支上市银行为标的股,对其股价波动率进行实证分析,探究融资融券业务对我国上市银行股价波动率的影     

投资者情绪、期权隐含信息与股市波动率预测——基于上证50ETF期权的经验研究

在异质自回归模型(HAR-RV)中引入中国上证50ETF期权隐含信息和投资者情绪,本文分别对中国股票市场未来日、周和月波动率进行预测。研究发现,期权隐含信息和投资者情绪能够提高HAR-RV模型对股票市场未来波动率的预测效果。投资者情绪对未来波动率的影响存在两种机制:在情绪高涨期间,月已实现波动率与未来波动率正相关,说明以个人投资者占主体所引起的价格信息机制,在中国股票市场交易中占主导作用;风险中性偏度与未来波动率负相关,说明以个人投资者占主体所引起的噪声交易机制占主导作用。     

账面损益如何影响特质波动率与股票收益相关性?——基于我国A股市场的实证研究

本文以1998—2018年A股面板数据为研究样本,使用投资组合分析方法和Fama-MacBeth横截面回归模型,基于前景理论研究账面损益对特质波动率与股票收益相关性的影响。实证研究发现:股票账面损益会显著影响特质波动率与期望收益的相关关系,特质波动率与期望收益在账面收益情况下比在账面损失下呈现出更强的负相关性。并且该结果在考虑了股票价格偏差、最大日收益率和短期收益反转等因素的影响后,依然稳健。该研究结果表明,相较于账面损失,投资者在账面收益情况下表现出更强的风险偏好。     

基于前景理论的中国股市“特质波动率之谜”研究

近年来,关于股市"特质波动率之谜"的研究众多,但尚未有一致的认识。本文运用行为金融学的思想,基于前景理论,从理论和实证两方面研究投资者行为是否对股票特质风险与预期收益的关系产生影响。通过二维分组法和横截面回归法实证发现:我国股市特质风险与预期收益间存在反向关系,并且这种反向关系在股票处于获利域时得到进一步加强,说明股票未实现的资本利得确实影响了特质风险与预期收益间的关系。本文结合我国股市发展现状合理解释了实证结果,有利于进一步深化对投资者行为的重要性的认识。