基于GARCH-VaR模型对沪深300ETF基金的实证分析

由于在金融领域内,GARCH模型在金融时间序列波动率的模拟以及金融风险的度量中都有着相对广泛的应用。故而本文基于GARCH模型以正态分布的假定度量Va R值的精确程度,并且对Va R值进行失败率检测。结果表明,沪深300ETF基金具有尖峰厚尾特特征;利用EViews8.0对基金收益率序列进行相关性检验,发现其具有强相关性。通过GARCH模型消除相关性,对收益率建模,有效预测估计了基金的Va R值。     

欧盟碳期货交易价格及市场风险分析

就目前国际期货市场发展形势来看,欧洲气候交易所碳期货交易十分活跃,本文以欧盟碳期货实际交易数据为例,运用GARCH模型和Va R方法量化分析欧盟碳期货交易的风险,结果表明:碳市场价格波动具有尖峰、厚尾、自相关、波动性聚类和条件方差等典型特征,碳市场存在显著的极端价格波动风险。     

扩大的原油价差

未来Brent上升空间将强于WTI,二者之间价差扩大趋势仍然存在,但不确定性较大。美国西德克萨斯中质原油(WTI)价格和伦敦布伦特原油(Brent)价格是石油期货市场中两个重要的定价标杆。长期以来,二者走势关系密切,WTI较Brent每桶的溢价通常不超过3美元。但自2010年9月以来,WTI与Brent的价格走势开始逐渐出现分歧,Brent对WTI升水幅度逐步增大。时至今日,WTI与Brent的价差最高时曾达28美元(见图)。对     

上交所国债市场波动率的实证研究

通过对上海证券交易所国债市场指数收益率序列波动特征的研究发现,上交所国债市场指数收益率不但具有非正态性和条件异方差的特点,还具有长记忆性特征.实证研究表明,FIGARCH(1,d,1)模型能够较好地刻画上交所国债指数收益率波动的特征.     

基于GARCH模型的集装箱运价指数及其衍生品波动性研究

建立GARCH族模型对上海集装箱运价指数(SCFI)欧洲航线和美西航线指数、SCFI衍生品(欧洲航线和美西航线)价格的波动特征进行分析。ARCH效应检验发现只有美西航线衍生品价格去均值收益率序列存在条件异方差性,其他三个序列不存在ARCH效应。对美西航线衍生品价格去均值收益率序列建立GARCH模型,发现基于残差服从GED分布假设下的GARCH(1,1)最优,存在较强的波动持续性;美西航线衍生品收益率与风险无关。建立非对称GARCH模型分析美西航线衍生品价格去均值收益率的杠杆效应,TARCH和EGARCH模型均显示序列不存在杠杆效应。     

基于GARCH模型的美国主权CDS息差收益率波动性研究

本文以美国5年期主权CDS息差2012年9月30日至2016年9月29日的全部日度数据为研究对象。从研究美国5年期主权CDS息差收益率的基本统计特征出发,利用时间序列分析法,构建能够衡量其波动性特征的GARCH(1,1)模型,重点探究美国5年期主权CDS息差收益率的波动特征。实证分析表明,美国5年期主权CDS息差收益率具有异方差性且具有"尖峰厚尾"现象,收益率具有右侧较长尾部。GARCH(1,1)能够很好地拟合序列,适合对主权CDS息差收益率波动性作进一步研究。     

基于GARCH模型的BRENT原油价格波动性分析

本文使用GARCH模型对BRENT原油现货2007年6月4日至2012年5月22日的日收盘价格进行了统计拟合分析,得到了其收益率序列具有尖峰厚尾、异方差性、波动持久性、群聚性、杠杆效应等主要特征,这表明了外部因素对原油价格的冲击较大,投机因素较强,收益率与风险不一定成正比     

深证综指收益率波动集群性的实证分析

本文以深圳股市为研究对象,选取深证综合指数2000.1.4—2008.6.17共2036个交易日的数据,对收益率的波动情况进行统计分析,结果表明收益率分布表现出非正态性并存在波动集群性的特征,随后利用自回归条件异方差(ARCH)类模型,对收益率序列的波动进行了拟合,结果表明,广义自回归条件异方差(GARCH)模型对收益率波动的集群性具有较好的拟合效果。     

疫情冲击与减产协议下的油价走势

减产协议的前景具有较大的不确定性,且减产协议本身也不足以抵消疫情背景下原油需求大幅萎缩和供过于求的基本面压力。此外,主要产油国相互之间的博弈也不会停止。近一段时间以来,国际金融市场大幅波动,国际油价大幅下跌更成为市场关注的一大重要问题。3月以来,国际基准布伦特原油(Brent)和美国西德克萨斯中质原油(WTI)经历了惨烈的暴跌。     

中国黄金期货量价关系分析

本文采用基于结算价的收益率反映黄金期货市场价格波动,根据收益率序列的统计特征建立ARMA(2,2)-GARCH(1,1)模型,结果表明收益率的过去波动对市场未来波动有着正向而减缓的影响;然后采用ARMA(2,2)-GARCH(1,1)模型、VAR(2)模型等方法研究黄金期货价格波动与成交量、持仓量的关系,结果表明当期成交量对价格波动具有较强的解释作用,滞后1期成交量对于价格波动没有直接影响,当期和滞后1期持仓量对于价格波动没有直接影响;同时考虑当期成交量和当期持仓量时,当期成交量对价格波动有明显的解释作用,而当期持仓量的增加会降低成交量对价格波动的影响程度,滞后1期的成交量和滞后1期持仓量对价格波动没有显著的影响。脉冲响应分析表明价格波动、成交量和持仓量的冲击使其自身产生较强烈的反应,价格波动的冲击对成交量和持仓量的影响相对较弱;成交量和持仓量的冲击对彼此的影响比较明显。方差分解表明价格波动比成交量对持仓量有更大的影响。     

中国黄金期货量价关系分析

本文采用基于结算价的收益率反映黄金期货市场价格波动,根据收益率序列的统计特征建立ARMA(2,2)-GARCH(1,1)模型,结果表明收益率的过去波动对市场未来波动有着正向而减缓的影响;然后采用ARMA(2,2)-GARCH(1,1)模型、VAR(2)模型等方法研究黄金期货价格波动与成交量、持仓量的关系,结果表明当期成交量对价格波动具有较强的解释作用,滞后1期成交量对于价格波动没有直接影响,当期和滞后1期持仓量对于价格波动没有直接影响;同时考虑当期成交量和当期持仓量时,当期成交量对价格波动有明显的解释作用,而当期持仓量的增加会降低成交量对价格波动的影响程度,滞后1期的成交量和滞后1期持仓量对价格波动没有显著的影响。脉冲响应分析表明价格波动、成交量和持仓量的冲击使其自身产生较强烈的反应,价格波动的冲击对成交量和持仓量的影响相对较弱;成交量和持仓量的冲击对彼此的影响比较明显。方差分解表明价格波动比成交量对持仓量有更大的影响。     

国际石油价格波动对中国股票市场的风险溢出效应

由于交易时间上的不对称,采用非对称性调整方法对上证指数进行了滞后1期的调整,在此基础上,对非对称性调整前后的数据分别采用了Granger因果关系检验、向量自回归(VAR)模型、脉冲响应函数(IRF)、预测误差方差分解(FEVD)的方法以及MGARCH-BEKK(1,1)模型对纽约商业交易所(NYMEX)的西德克萨斯州中质油现货价格日对数收益率和上证指数日对数收益率之间的均值溢出效应和波动率溢出效应进行分析研究。研究结果表明,总体来说,两市收益率之间的风险溢出效应十分微弱和不稳定,但从2007年开始,这种风险溢出效应变得更显著,主要表现在WTI原油市场对上证指数具有正的均值溢出效应和正的波动率溢出效应。     

基于GARCH模型的核证减排期货价格波动性研究

近年来全球碳排放权交易市场急速发展,相应的金融衍生产品也相当活跃。本文运用GARCH模型对在芝加哥气候期货交易所上市交易的核证减排期货价格波动性特征进行了实证研究。研究结果表明:核证减排期货同样具有金融资产价格波动性的特征,即收益率分布呈现出波动集聚、尖峰厚尾的分布特征。实证检验核证减排期货收益率序列存在高阶ARCH效应,GARCH(2,1)模型可以对它的这些特征进行很好得拟合和解释另外,通过GARCH(2,1)-M模型发现,核证减排期货市场收益率与波动(风险)密切相关,通常情况下,风险大的收益率也高。     

基于GARCH模型的核证减排期货价格波动性研究

近年来全球碳排放权交易市场急速发展,相应的金融衍生产品也相当活跃。本文运用GARCH模型对在芝加哥气候期货交易所上市交易的核证减排期货价格波动性特征进行了实证研究。研究结果表明:核证减排期货同样具有金融资产价格波动性的特征,即收益率分布呈现出波动集聚、尖峰厚尾的分布特征。实证检验核证减排期货收益率序列存在高阶ARCH效应,GARCH(2,1)模型可以对它的这些特征进行很好得拟合和解释另外,通过GARCH(2,1)-M模型发现,核证减排期货市场收益率与波动(风险)密切相关,通常情况下,风险大的收益率也高。     

国债期货市场风险的实证研究——基于5年期国债期货仿真交易与真实交易的对比分析

运用GARCH模型对我国5年期国债期货仿真交易阶段和正式交易阶段的连续收益率进行实证分析。结果表明,我国5年期国债期货连续收益率存在尖峰厚尾的特征,通过GARCH模型较为准确地拟合我国国债期货波动特征。通过不同置信度下的Va R与国债期货对应的最低交易保证金水平进行对比分析,得出我国最低交易保证金水平逐步下调至与国际水平接轨,为我国国债期货的市场风险控制提供一定借鉴意义。     

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。     

现行汇率机制下人民币汇率收益率及波动率中有双长期记忆性吗?北大核心CSSCISSCI

本文基于经典R/S分析、修正R/S分析、GPH检验以及ARFIMAFIGARCH模型估计等方法的实证研究表明:首先,与ARFIMA-FIGARCH模型相比较,基于经典R/S分析方法得到的实证结果误差较大,而GPH检验方法又低估了时间序列条件方差过程中的长期记忆性行为。其次,在日元/人民币、欧元/人民币以及英镑/人民币汇率中间价对数收益率序列当中几乎都不存在明显的长期记忆性效应,但是在其波动率序列当中却都存在着极为显著的强长期记忆性效应,即人民币汇率中间价对数收益率及其波动率当中不具有双长期记忆性效应。再次,Student-t分布和GED分布能够比正态分布更好地刻画人民币汇率中间价对数收益率序列的"尖峰厚尾"分布特征,但是与GED分布相比较,Student-t分布更优。最后,自步入2012年以来,日元/人民币和英镑/人民币汇率中间价均呈现下降的迹象,欧元/人民币汇率中间价呈现攀升的征兆,而三者收益率序列的波动性均表现出小幅震荡的低位徘徊。但是需要注意的是,在金融危机中后期,人民币汇率中间价都表现出剧烈震荡的态势,其收益率的波动性也极为显著,因此在未来一段时期内人民币汇率中间价依然具有出现宽幅波动的较大可能性。     

我国上证A股指数收益波动性的研究

本文运用ARCH族模型对我国上证A股股指日收益率及波动性进行实证研究,探索我国A股股指收益率波动特征。实证研究结果发现:上证A股股指日收益率呈现明显的波动集群性特征,因此我国证券市场表现出的波动幅度和风险性要远远大大高于国外成熟的资本市场;我国股票市场存在显著的信息非对称性和杠杆效应,尤其是股票市场好消息导致的市场波动比同等大小的坏消息引起的波动要小。研究结果显示回归模型存在自回归条件异方差,这表明我国股票市场波动具有条件异方差效应。     

我国上证A股指数收益波动性的研究

本文运用ARCH族模型对我国上证A股股指日收益率及波动性进行实证研究,探索我国A股股指收益率波动特征。实证研究结果发现:上证A股股指日收益率呈现明显的波动集群性特征,因此我国证券市场表现出的波动幅度和风险性要远远大大高于国外成熟的资本市场;我国股票市场存在显著的信息非对称性和杠杆效应,尤其是股票市场好消息导致的市场波动比同等大小的坏消息引起的波动要小。研究结果显示回归模型存在自回归条件异方差,这表明我国股票市场波动具有条件异方差效应。     

沪市股指收益率及波动性的实证分析

文章主要以上证综指日收益率作为研究对象,从实证的角度采用GARCH模型族,研究了2003年至2007年间我国股价波动的统计特征。实证结果表明:在这段检验时间内,上海证券市场股价的波动具有显著的尖峰厚尾特征,且存在波动的集群性、异方差性和非对称性,市场杠杆效应显著。