房地产市场和股票市场关系的实证研究

房地产市场是国民经济中的一个重要组成部分,它的兴衰对国民经济的影响非常大,而股票市场是国民经济的晴雨表,为研究俩者之间的关系,本文构建了因果关系模型,运用Eviews软件对房价指数和沪深300指数进行实证分析.实证结果表明:房价指数和沪深300指数之间存在相当的关联,占主导作用的是财富效应,即房地产市场的兴旺会带动股票市场的兴旺.     

沪深300股指期货与标准普尔500指数收益率的联动性研究——基于GARCH模型的实证分析

本文选取沪深300股指期货和标准普尔500指数自2005年4月11日至2012年12月31日总共1823个日收益率数据,采用皮尔逊线性相关检验和Spearman秩相关检验验证两只股指的相关性,并利用Granger检验来验证两只股指之间的因果关系,通过研究中美股市收益率序列波动的特征,对于我国预测和防范金融风险,保持股票市场的持续、稳定和健康发展具有一定的理论和现实意义。     

我国创业板市场和主板市场之间风险溢出效应的实证分析

本文利用GARCH-Diagonal BEKK模型、Chi-plot图以及Granger因果检验等方法,对我国创业板市场与主板市场之间的风险溢出效应(均值溢出效应和波动溢出效应)进行了实证分析,以此来分析创业板市场与主板市场之间的波动性、相关性及波动影响程度.研究结果表明:我国证券市场明显存在从主板市场到创业板市场的均值溢出效应;创业板市场与主板市场之间也存在波动溢出效应,两个市场的波动相关性随着创业板的发展而逐步提升;创业板市场与主板市场之间的风险传导强度呈现倒“V”特征(即先增加后减少).为进一步降低创业板市场的波动风险、促进创业板市场健康发展,本文提出强化创业板市场导向、健全创业板规则体系、强化投资者风险意识等政策建议.     

创业板与主板、中小板市场的联动性实证分析

创业板在推出后一直是众多学者研究的热点。创业板与主板、中小板三者之间在不同时期的联动性表现是否一致,也成为了众多投资者十分关心的一个问题。本文基于相关理论,对其联动性进行分阶段性实证检验,发现了一个较为新颖的结论,即在创业板成立初期,主板市场、中小板市场和创业板市场之间存在收益率的联动效应,主要表现在主板市场会对中小板市场和创业板市场存在相应的冲击效应;而在近两年,几个板块市场开始出现分离,通过统计数据表明各个板块之间不再存在联动效应。     

沪深300股指期货、现货市场信息传递关系研究:基于非同步交易数据

本文运用GARCH及其双变量VAR模型、Grange因果检验等方法研究了沪深300股指期货与现货市场互动关系,包括互动的相对强度、当期与多期滞后关系。结果表明:现货市场对外在的干扰并不敏感,而期货市场对外在的干扰却很敏感;前一天现货收盘序列对当天期货收盘序列具有金融传染效应,且期货市场对现货市场变动的反应是即时的。     

沪深300指数成分股调整价格效应的理论评述与实证检验

本文在排除了股权分置改革、新股快速进入等事件的影响之后,对沪深300指数2005年1月-2008年11月期间成分股调整的价格效应进行了实证研究。结果表明,成分股调整出现了显著的“公告日效应”。向下需求曲线假说、价格压力假说、信息含量假说、流动性假说及选择性偏差假说等能在一定程度上解释了沪深300指数调整的价格效应,而投资者知觉假说缺乏相应的实证证据。本文也建议应将指数成分股调整纳入市场监管的统一框架之内。     

沪深300指数效应实证研究

本文选取沪深300指数2010年6月到2011年6月3次指数调整为样本,对股指期货推出后的指数效应进行实证研究发现,该指数有着显著的价格效应和成交量效应,符合价格压力说。     

创业板市场与主板市场的协整关系研究

以创业板指数和上证指数为研究对象,利用单位根检验、协整关系和格兰杰因果关系检验等计量模型,对数据进行定量分析,证明两板市场相互间存在(1,1)协整关系,从而说明中国创业板与主板市场相互间的均衡关系是长期的,与发达的资本市场相比,中国两板市场相互独立性较差,中国的资本市场还不完善。     

沪深300仿真交易股指与股指期货引导关系研究

利用沪深300指数期货仿真交易1分钟线高频数据,建立了基于GARCH类模型的波动率估计模型,利用Granger因果关系检验对期货与指数的引导关系进行了检验。实证结果显示:现货市场对期货市场存在单向引导关系,且领先的时间不超过15分钟;期货市场对现货市场不存在单向的引导关系。     

创业板市场与主板市场的协整关系研究

以创业板指数和上证指数为研究对象,利用单位根检验、协整关系和格兰杰因果关系检验等计量模型,对数据进行定量分析,证明两板市场相互间存在(1,1)协整关系,从而说明中国创业板与主板市场相互间的均衡关系是长期的,与发达的资本市场相比,中国两板市场相互独立性较差,中国的资本市场还不完善。     

基于事件研究法的沪深300指数效应实证研究

为检验股指期货推出对标的指数成分股票价格的影响,本文选取2010年1月沪深300指数调整的成分股票为样本,以调整公告日前20日至公告日后20日为事件窗口,运用事件研究法对我国股市的指数效应进行实证研究。结果表明：在股指期货推出的背景下,沪深300指数呈现明显的指数效应,调入指数的股票组合在调入前后具有显著的负价格效应,产生持续的负累计异常收益;而调出指数的股票组合在调入前后具有先负后正的价格效应,产生显著的正累计异常收益,因此投资者可以利用沪深300指数成分股调整实现套利。     

股指期货推出对我国现货市场波动性影响的实证研究

本文选取股指期货推出前后各两年左右的沪深300现货指数作为研究对象,采用事前事后研究法,利用GARCH模型,对比分析股指期货推出前后沪深300指数收益率的波动性变化情况,并在建模过程中对模型进行改进,加入虚拟变量,最终得出结论即股指期货的推出并没有显著改变股票市场的波动性,同时股指期货的推出并没有提高市场信息的传递效率.     

股指期货对中国A股市场波动性影响的实证研究

本文对广泛使用的GARCH模型进行了修正,以此来检验股指对股市波动性的影响。本文研究采用的数据为沪深300指数,样本数据分为了短期(股指期货上市前后三个月共64个交易日)、中期(股指期货上市前后1年共242个交易日)和长期(股指期货上市前后近3年共690个交易日)三个时间段,并且中期和短期的沪深300指数数据采用了日和分钟两种频率。实证表明,无论是对股市整体还是中小盘市场,股指期货的推出在短期内加大了股市的波动,中期和长期看则没有显著的影响。     

股指期货对中国A股市场波动性影响的实证研究

本文对广泛使用的GARCH模型进行了修正,以此来检验股指对股市波动性的影响.本文研究采用的数据为沪深300指数,样本数据分为了短期(股指期货上市前后三个月共64个交易日)、中期(股指期货上市前后1年共242个交易日)和长期(股指期货上市前后近3年共690个交易日)三个时间段,并且中期和短期的沪深300指数数据采用了日和分钟两种频率.实证表明,无论是对股市整体还是中小盘市场,股指期货的推出在短期内加大了股市的波动,中期和长期看则没有显著的影响     

沪深300股指期货与沪深300ETF套期保值效果的实证研究

本文首先分别介绍沪深300股指期货、沪深300ETF及套期保值的相关理论,然后利用计量经济学软件EViews5.0对沪深300股指期货、沪深300ETF序列进行单位根检验和协整检验,接着运用静态、动态两个模型比较套期保值的效果,最后得出相应结论。     

沪深300股指期货与现货市场价格波动与波动溢出效应——基于十五个月高频数据的实证研究

本文全面研究沪深300股指期货上市以来与现货市场之间的波动溢出效应。用成分股的实时交易数据构造指数价格,采用1分钟高频数据分三段估计VECM-GARCH-BEKK(ECM)模型。结果表明:市场之间存在双向的波动溢出效应;短期波动溢出效应以现货市场为主;持久性波动溢出效应在不同时段的表现不同:上市初期以期货市场为主,其后现货市场较大,2011年期货市场的持久性波动溢出明显增强;误差修正项对市场波动性有显著影响,且在不同时段的表现存在差异。     

股指期货对沪深300指数波动率影响的实证分析

2010年4月16日,股指期货正式推出并在中国金融期货交易所挂牌交易,标志着中国证券市场的进一步发展和完善。一些观点认为股指期货会助长助跌,加大股票市场的波动性;另一些观点认为股指期货的多空双向操作性质将稳定股票市场波动。本文选择沪深300指数作为研究对象,运用GARCH时间序列模型分析研究股指期货的推出对股票市场波动性的影响。     

沪深300指数生存特征的实证研究

本文从沪深300指数波动强度和周期性两个角度出发,对指数涨跌收益率生存特征和涨跌天数的生存特征做了全面的实证研究。结果表明生存分析的方法在对沪深300指数连涨连跌的研究中是有意义的。     

沪深300指数与宏观经济变量的协整检验

本文选取我国2005年4月.2008年6月(除1月)的沪深300指数和相关宏观经济变量月度数据,运用ADF平稳性检验,Johansen协整检验的方法,对它们之间的协整关系进行实证分析.实证结果表明沪深300指数与美元对人民币汇率、居民消费价格指、工业增加值之间存在长期协整关系,而与其它变量之间不存在协整关系.     

中美股市波动特征比较研究:基于ARCH类模型的实证分析

本文利用ARCH类模型对沪深300指数和道琼斯工业指数2005年4月8日到2010年3月22日的指数数据进行实证检验,研究表明:第一,中美股票市场都存在明显的集聚效应;第二,中美股票市场都存在明显的风险溢价效应,美国股市的风险补偿高于中国股市;第三,美国股票市场有明显的杠杆效应,然而中国股市杠杆效应不如美国明显;第四,美国股票市场对中国股票市场存在较为显著的单向溢出效应。