基于GARCH类模型的中国股票市场波动性的VaR分析

本文通过运用GARCH类模型对沪深股市收益率的波动性、波动的非对称性,以及波动之间的溢出效应做了较全面的分析;并在GED分布下,采用EGARCH模型估计了沪深股市收益率的VaR值,对两市的各种统计指标进行了比较,得出了相应的结论。     

基于GARCH类模型的中国股票市场波动性的VaR分析

本文通过运用GARCH类模型对沪深股市收益率的波动性、波动的非对称性,以及波动之间的溢出效应做了较全面的分析;并在GED分布下,采用EGARCH模型估计了沪深股市收益率的VaR值,对两市的各种统计指标进行了比较,得出了相应的结论。     

基于GED-GARCH模型的沪深基金收益率波动性研究

本文对不同分布假定的ARCH族模型进行了比较,发现基于GED的GARCH类模型较好地解释了收益率分布的尖峰性和厚尾性,并在此基础上选取我国基金市场的日收益率观测数据进行实证分析,对收益率的波动性进行研究,试图找出我国基金市场价格分布的合理解释。     

我国股票市场周内效应影响因素分析——基于Fama-French风险因子的实证研究

股票市场的有效性一直是国内外学者研究的热点,周内效应的研究对讨论市场的有效性具有十分重要的意义。本文在前人研究的基础上,利用具有不同代表性的指数研究股票市场的周内效应,同时借助经常解释金融异象的Fama-French风险因子来试图解释周内超额收益,结果表明市场因子和规模因子可以解释周内超额收益。     

融资融券对我国股票市场波动性影响的实证研究

选取2014年9月22日至2016年12月15日的545个融资融券指标数据,通过建立V EC模型研究融资融券对我国股票市场波动性的影响.结果显示,融资融券交易可以降低股市的波动性,但效果十分有限.应通过扩大交易标的股票范围、增加融资融券交易资金和股票供应量、降低业务准入门槛等措施,进一步发展融资融券业务,促进整个融资融券交易的活力,使融资融券交易发挥应有的作用.     

中国股票市场星期效应的实证研究

美国股票市场有着明显的星期效应，中国股票市场有其自身的规律与特点。实证研究表明，中国股票市场具有明显的星期五效应，监管部门在进行制度设计调整时，需要考虑星期效应的影响。     

我国资本市场波动率的杠杆效应研究

在金融市场的风险管理过程中,对其波动特性研究是进行风险识别、监测、计量与控制的重要前提.金融资产价格波动往往具有杠杆效应,表现为坏消息比同等程度好消息带来更强烈的波动冲击.本文以我国A股四个市场指数作为研究对象,建立不同形式的非对称GARCH族模型,对当前我国资本市场的杠杆效应进行实证分析.研究表明,一是我国沪市主板的...     

房地产市场的波动性研究

运用GARCH类模型对中美两国的房地产的收益率的波动进行了分析,指出,房地产市场的收益的方差具有不稳定性,且存在着"波动聚集性";就我国而言,房地产市场的杠杆效应可能存在于短时期的个别地区,在长期全国的范围内,我国的房地产市场做到有效率还尚需时日,全国统一的房地产政策还不能对宏观的房地产市场走势产生杠杆效果。     

房地产市场的波动性研究

运用GARCH类模型对中美两国的房地产的收益率的波动进行了分析,指出,房地产市场的收益的方差具有不稳定性,且存在着＂波动聚集性＂;就我国而言,房地产市场的杠杆效应可能存在于短时期的个别地区,在长期全国的范围内,我国的房地产市场做到有效率还尚需时日,全国统一的房地产政策还不能对宏观的房地产市场走势产生杠杆效果。     

股指期货推出对股票市场的影响分析

本文主要从指数期货对股票现货市场指数波动性、流动性和估值等方面来进行探讨和研究,以期为我国股指期货推出提供参考和建议。     

中国股票市场波动非对称性研究

文章首先利用TARCH模型分析了中国股票市场不同时段波动的非对称性;接着对比了不同时段TARCH模型的结果后发现:中国股票市场存在显著的波动非对称性和杠杆效应,以及杠杆效应随着时间的推移逐渐变小;最后通过分析证券市场的微观要素及其相互关系,得出了杠杆效应逐渐变小的原因。     

不同残差分布下GARCH族模型的分析对比——对上证A股的研究

目前,对于高频金融数据,相关模型残差序列的方差衡量了投资的风险程度,因而对残差序列分布的拟合成为人们关注的焦点.本文通过对三种常见残差分布下GARCH族模型的分析对比,以上证A股收益率为研究对象,得出t分布可以较好的拟合均值方程的残差序列,并以此对上证A股进行研究.     

我国股票市场风险因素研究

在现有股票收益率风险决定因素相关研究基础上，对β、股票账面／市面价值比BV/MV和股票规模SIZE三个因素分别进行了单因素和多因素分析及实证检验。采用普遍使用的分组识别法和实证分析法对最新的1999-2000年上证股指数据进行检验，有利于将检验结果与以前年度数据样本的检验结果分析比较，从而进一步验证不同结论的时效性和稳定性。     

我国股票市场对冲通货膨胀风险能力的时间区间效应研究

本文以我国股票市场为例,使用了上证A股和深证A股指数数据,对股票市场对冲通货膨胀风险的时间区间效应进行了研究。通过对前人研究模型的拓展,结合面板数据模型,细致地研究了我国股票市场对冲通货膨胀的时间区间效应,并得出了股票持有期与对冲通货膨胀能力的关系。本文的结论是:我国股票市场上较长持有期限(30个月及以上)不一定会导致对冲通货膨胀效果的改进;相对于短线操作来说,12到24个月之间的持有期长度可以在节约交易成本的情况下规避通货膨胀风险。     

权证上市对股票波动性影响的实证分析

通过使用GARCH类模型,以中国证券市场上发行的钢铁类股票的认股和认沽权证为研究对象,从实证的角度分析权证的发行对股票波动性的影响.模型结果表明,部分权证的上市对均值方程构成影响,反映为指数的平均收益率随权证上市而发生改变;认股权证的发行减少了市场的波动性,而认沽权证的上市则加剧了市场的波动;当市场上股票收益率受到冲击时,其影响在短期内难以消除.     

中国股票市场波动非对称性的行为金融学解释

本文采用EGARCH与TARCH模型,以2003年6月30日至2008年6月27日的上证综指和深证综指日收益率为研究样本,对中国股票市场价格波动的非对称效应进行了检验,证实了中国股票市场存在对信息反应的不平衡,即:"利空消息"对股票价格的冲击大于"利多消息"对股票价格的冲击。鉴于国内研究对这种不对称的解释仅限于宏观层面,本文基于行为金融学理论,从投资者非理性行为出发,研究得出投资者的损失厌恶与反应过度的认知偏差是导致其对"利空消息"反应过度的根本原因。     

政策对股票市场转折点的影响

政策对股票市场影响巨大，特别是在股票市场的高峰和低谷时期政策的影响是极其重要的，因为它可能改变股票价格原来的运行方向，从而使价格产生较大的波动。本文采用EGARCH模型度量了股票市场在转折点时期的政策效应。首先对股市的峰、谷值窗口进行划分，对没有政策影响时的转折点时期的股指收益进行预测，然后将总样本根据研究范围的不同划分9个子样本，将牛、熊市分开，对股市转折点时期的政策效应进行了度量并做显著性检验。所得结果对政府制订政策和投资者投资决策具有一定的意义。     

中国股票市场成交量与价格波动关系

利用个股数据资料和非对称成分GARCH-M模型对中国股票市场的量价关系进行了实证研究。结论显示:股价的短期波动主要由非预期交易量解释,即非预期交易量所揭示的新信息是产生价格波动的根源;中国股票市场部分个股存在明显的杠杆效应,利空消息对市场波动的冲击大于同等程度的利好消息对市场波动的冲击;非预期交易行为对市场波动的冲击存在显著的非对称特征,正的交易量冲击(交易量放量冲击)比同等程度的负交易量冲击(交易量缩量冲击)对市场波动的影响更大。     

基于GARCH模型的上证综合指数实证分析

使用GARCH模型对上海证券交易所综合指数2000年1月4日-2009年10月14日的每日收盘价进行数量分析。分析结果显示：我国股市日收益率具有明显的异方差性、波动性、聚集性、持续性和杠杆效应。这表明外部因素对股市的冲击很大，收益率与风险不一定成正比。