沪深A股市场的波动性和收益率分析

该文通过对沪深300发布以来的每日收盘指数进行ARCH效应、收益率和非对称性信息冲击的分析,中国股市存在ARCH效应,具有波动性;2005年以来,沪深A股市场的收益率与高风险高收益的假设相违背,对于非对称性信息冲击,也和传统假说相矛盾,表现为利好消息的冲击大于等量的利空消息的冲击。     

基于股市行情的股票收益率波动性实证分析

文章用ARCH模型簇对股票收益率波动性进行建模,在充分考虑到股市行情对均值方程的影响后,用ARCH模型簇对最能反映中国股市波动情况的指数之一--深证成指股票对数收益率的波动进行建模.经过实证分析,中国的股市存在杠杆效应,在充分考虑到影响均值方程的股市行情后,得出EGARCH(1,1)模型是最优的拟合模型.     

基于非参数模型的股市波动性研究综述

随着金融行业的发展和金融市场的不断完善,证券市场与人们的生活息息相关,而波动性作为股票市场赖以存在和发展的基础,越来越成为金融经济学研究的热点。但这些研究的角度、方法和结论都不尽相同。本文通过集中梳理最近二十年国内外对于股市波动性的研究文献,对这些文献进行了一定的总结,并提出了以往研究中存在的问题。     

沪深A股市场的波动性和收益率分析

该文通过对沪深300发布以来的每日收盘指数进行ARCH效应、收益率和非对称性信息冲击的分析,中国股市存在ARCH效应,具有波动性;2005年以来,沪深A股市场的收益率与高风险高收益的假设相违背,对于非对称性信息冲击,也和传统假说相矛盾,表现为利好消息的冲击大于等量的利空消息的冲击.     

金融市场羊群效应ARCH模型与股市实证分析

股票市场上的羊群效应是指股市参与者忽视自己的信息，受到其他投资人的影响，去模仿别人投资的行为。研究分析金融市场羊群效应，有一套理论方法和公式，这就是ARCH模型。运用这一理论模型，结合沪深两市的数据进行实证分析，明显看到存在羊群效应，并且突出、显著。这说明我国股票市场在发展中，十分不成熟。政府应该加强股市监督，尽力减少羊群效应的发生和消极影响，维护股市正运行。     

金融市场羊群效应ARCH模型与股市的实证分析

股票市场上的羊群效应是指股市参与者忽视自己的信息,受到其他投资人的影响,去模仿别人投资的行为.研究分析金融市场羊群效应,有一套理论方法和公式,这就是ARCH模型.运用这一理论模型,结合沪深两市的数据进行实证分析,明显看到存在羊群效应,并且突出、显著.这说明我国股票市场在发展中,十分不成熟.政府应该加强股市监督,尽力减少羊群效应的发生和消极影响,维护股市正常的运行.     

应用ARCH模型对中国股市波动性的实证分析

本文以上证指数为研究对象,运用ARCH族模型,实证分析了我国股市在不同时间频率下,股价和收益率波动的特点,发现随着时间频率放大,ARCH效应逐渐消失。通过对比分析,验证了无论是股价,还是收益率的波动性都呈现出非对称性,其引入成交量指标后模型的拟合度并没有得到增加,因此,本文认为应建立反映流通股价变化的指数。     

我国房地产指数收益率波动性的实证研究

本文利用ARCH类模型对我国房地产指数增长率的波动性进行了实证研究。结果表明房地产指数存在着明显的ARCH效应;GARCH模型更能准确地描述房地产指数的波动特征,且其波动性是对称,持续性的;房地产指数不存在明显的杠杆效应。     

深证综合指数波动性的实证分析

股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一.ARCH类模型可以很好地预测证券市场上股价变化的波动性.文章采用ARCH模型及其扩展模型GARRCH模型对深证综合指数的波动性进行实证研究,结果显示深证综合指数的分布表现出非正态性,且有明显的尖峰厚尾性,波动集群性等特点.最后利用ARCH类模型对深证综合指数的波动进行了拟合,结果表明GARCH(2,2)模型对深证指数波动具有较好的拟合效果.     

深证综合指数波动性的实证分析

股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一。ARCH类模型可以很好地预测证券市场上股价变化的波动性。文章采用ARCH模型及其扩展模型GARCH模型对深证综合指数的波动性进行实证研究,结果显示深证综合指数的分布表现出非正态性,且有明显的尖峰厚尾性,波动集群性等特点。最后利用ARCH类模型对深证综合指数的波动进行了拟合,结果表明GARCH(2,2)模型对深证指数波动具有较好的拟合效果。     

上海股市收益率的波动特征研究——利用ARCH族模型的实证分析

本文用最近十年的样本数据分析了上海股票市场日收益率序列的波动特征,并利用ARCH族模型进一步论证了风险对股票收益率的解释力和沪市存在的杠杆效应。     

通货膨胀的惯性特征与波动性——基于HNKPC模型

通货膨胀是宏观经济中最重要的问题之一,对此进行研究具有重要意义。结合中国通货膨胀的惯性特征,对Gali和Gertler(1999)的新凯恩斯混合菲利普斯曲线模型加以扩展,构建了通货膨胀的ARCH模型,并运用中国1991年1月到2011年6月的宏观月度数据进行经验检验。结果表明,中国通货膨胀具有显著的惯性特征,存在波动聚集现象;产出缺口对当期通货膨胀的影响最为显著,其次是滞后一期通胀。     

深圳股票市场的羊群行为及其演化——基于一个改进的CCK模型

基于股票市场上升和下降的非对称性以及ARCH效应,提出检验羊群行为的新模型——AAE-CCK模型。对深圳成份股周收益率数据羊群行为的静态分析表明,相对于CCK、E-CCK和A-CCK模型而言,AAE-CCK模型有较好的检验效果和稳健性。不同样本区间数据的检验表明,2007年前后深圳成份股的羊群行为比较显著。对深圳成份股日收益率数据的动态研究显示,深证股票市场一直存在着羊群现象,并且呈逐渐减弱的趋势。深证股市下跌时的羊群行为始终强于股市上涨时的羊群行为。这种羊群行为非对称性特征的发现,不仅弥补了Tan et al.(2008)对深圳股市羊群行为研究的不足,而且很好地解释了股票市场的"慢涨快跌"现象。     

股市反馈交易行为特征分析——来自上海证券市场的实证检验

本文以Shiller-Sentana-Wadhwani提出的理论模型为基础,使用非对称GARCH模型来拟和波动率的变化对上海证券市场上的反馈交易行为进行了实证检验。检验结论认为,在风险较低的时候,上海证券市场更多的表现出更多的负反馈交易行为,随着风险的增加,表现出正反馈的交易行为。该结论和唐或等人使用GARCH模型拟和市场波动率得到的结论有很大不同:他们认为随着风险的增加,市场更多地表现出正反馈交易行为。上海证券市场的这种反馈交易特征刚好能解释上海股市为何没有在短期内的急剧波动。     

基于GARCH族模型的深证成分指数波动性研究

基于GARCH族模型对深证成分指数的波动性进行实证研究。用学生-t分布的GARCH(1,1)模型分析了尖峰厚尾和波动聚集特征,用基于CED分布的GARCH-M(1,1)模型研究了风险溢价情况,以及用基于标准正态分布的EGARCH(1,1)模型分析股市波动的杠杆效应。结果显示,残差确实存在异方差性,股市中收益与风险成正比,同等单位的利空消息对股市冲击更大。最后根据实证研究给出结论与建议。     

蔬菜价格波动特征研究——基于ARCH类模型分析

利用ARCH类模型研究蔬菜价格波动特征问题。结果表明:18种蔬菜具有价格波动集簇性和异方差性,其中冬瓜等6种蔬菜的价格具有显著的异方差效应和波动集簇性。GARCH模型表明6种蔬菜的价格波动都具有显著地集簇性,按价格波动持续性强弱比较,冬瓜、大白菜、土豆、洋葱的价格波动持续性强于青椒和生姜;GARCH-M模型表明只有土豆和生姜具有高风险高回报的特征;TARCH和EARCH模型表明6中蔬菜都具有显著的非对称效应,其中除洋葱和青椒以外,其他4种蔬菜两个模型的非对称效应都使得价格波动减小。     

上海股市周内效应的逐日累计检验

运用广义误差分布的GARCH(1,1)模型,逐日累计检验上海股市周内效应。主要结论有:(1)沪市在历史演进中,周内效应呈现出复杂多变的阶段性特征:1994年11月3日至2000年10月27日,主要存在为负的周一效应和为正的周五效应;2000年10月30日至2004年7月16日,周内效应频繁改变;2004年7月19日至2008年10月28日,主要存在为负的周一效应和周四效应,以及为正的周二效应。(2)多次出现周内效应消失且消失后又重现的现象。(3)实行T+1交易后对周内效应没有影响;实行10%涨跌幅限制后对周内效应产生短暂的影响。     

食品市场交易与监管博弈分析

食品市场是一个典型的信息不对称市场。本文从有无政府监管两个方面,对食品市场中不同利益主体之间的博弈情况进行分析。在无政府监管情况下,企业生产劣质产品,消费者以低价购买劣质商品;而在政府监管下,食品生产企业生产劣质产品的概率降低,因此,在食品市场中,政府应加强监管,保障食品安全。     

机构交易行为与中国股市波动实证研究

本文采用2004年1月至2008年6月中国股票市场机构投资者的季度交易数据分析了机构交易与股票价格波动的相关关系。研究发现,机构投资者并非总是具有稳定股市的功能。机构交易对股价波动的影响随着投资者类型、股票市值和流动性水平、市场结构和环境的变化而变化。在"后股改"时代,市场将面临非流通股股本减持的巨大压力,政策制定部门应将机构与中小股东利益集合起来,针对不同市场情况机构买卖单产生的不同影响,制定公平有效的政策和监管机制。     

基于GARCH模型的沪深两市波动性分析

资产收益率的波动问题是研究的焦点。我国股票市场还很年轻．对其波动性的研究一直是热点,目前研究的方法也很多。许多研究表明我国股票市场的波动性存在着一定的聚类现象．也即会存在条件异方差性。文章引用GARCH模型对中国股市的风险与收益进行实证研究．从对沪、深两市的各自分析着手,确定其关系,再结合两个市场的数据进行相关性的分析。两个市场的波动性有着密切的关系,以及中国股市将不断的有序、有效的发展。