基于GARCH模型的沪市波动性的实证研究

资产收益率的波动问题是现代金融投资研究的重要问题之一。自回归条件异方差（ARCH）族模型作为近年来兴起的理论模型,由于其在刻画金融时间序列波动特征方面的良好效果而受到广泛关注。文章采用1999年至今的上证指数收益率作为样本数据进行建模实证分析,分析上证指数收益率的特征,结果表明上证指数收益率具有明显的方差聚集性、波动性和尖峰厚尾特征。     

基于ARCH类模型的中国沪市股指波动性研究

金融市场的波动一直是经济分析人员和投资者关注的焦点。以沪市综合指数为研究对象,分别运用ARCH模型、GARCH模型进行初步研究,分析中国沪市股价波动的动态特征,结果表明,GARCH模型对中国沪市有较好的拟合效果。     

上证综指收益率波动性的量化研究

本文首先建立上证综指随机游走模型,明确股价的影响因素,进而建立上证综指残差序列ARCH模型,提取残差序列中影响股价的信息.最后,建立上证综指收益率序列GARCH模型,揭示收益率序列的波动性特征.研究表明上证综指序列遵循零漂移随机游走过程,上证综指序列及其收益率序列均表现出波动聚集性.     

汽车行业股价波动性的实证研究——基于GARCH类模型

近年来,我国汽车产业发展迅猛,汽车股价波动日趋复杂。鉴于GARCH模型能够较好地拟合时间序列的尖峰厚尾特征．本文采集了2008年1月1日至2009年11月30日共计1260个道琼斯第一财经中国600汽车和零件行业领先指数的数据,并将其分为熊市牛市两个阶段．运用GARCH类模型进行实证分析,证实了我国汽车行业股价具有尖峰厚尾、显著异于正态分布的特征,说明了两阶段股市中均存在杠杆效应,同时得出了收益随风险的增加而增加的现象在熊市中更加明显。     

基于GARCH模型族的深圳股市波动性分析

文章以深证综合指数作为研究对象．采用GARCH模型族对1997-2008年中国深圳股票市场的波动情况进行实证分析。研究结果表明,深圳股市具有明显的ARCH效应、深综指收益率序列具有显著的“尖峰厚尾”特点。存在波动聚集效应,期望收益与期望风险之间存在正相关关系。     

对房地产行业股市波动性的实证研究——基于GARCH模型

股票市场的收益率波动性一直是资本市场的研究热点之一，本文选取了从2006年8月25日到2009年5月25日房地产行业的收盘价数据，通过运用GARCH模型对房地产行业股票指数收益率进行分阶段分析，发现在牛市利好消息对股指波动影响比利空消息的影响大，在熊市则利空消息比利好消息的影响大，而且在熊市股指由于受金融危机影响波动性加大，从股指数据中分析得出房地产行业存在复苏迹象。     

基于GARCH模型的国有商业银行上市对股市波动性影响的实证分析

2006年7月5日和2006年10月25日,中国银行和中国工商银行在A股市场成功上市,在中国股票市场引起了强烈的反响。论文运用广义自回归条件异方差(GARCH)模型对国有商业银行上市前后上证综合指数的波动性影响进行实证分析。实证结果显示,两行上市对股市波动性产生的影响并不一致,中国银行的上市降低了股市的波动性,而中国工商银行的上市却加剧了股市的波动性。     

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.     

ARCH族模型在上证指数中的应用与预测

利用ARCH族模型对上证股票指数序列进行拟合和短期预测表明：上证股票指数序列存在ARCH效应,GARCH模型的预测效果要好于其他几种模型,但为了更好地模拟和预测数据,该模型还需考虑其他因素。     

上海股市周收益率的ARCH模型

本文利用计量经济学软件EViews4.0,对上海股市自1994-2004年十年的大盘收盘指数的周收益率进行了研究,建立了相应的ARCH模型族,通过比较,最终得到TARCH(1,1)模型和EGARCH(1,1)模型.同时还对周收益率的波动性进行了预测分析.     

GARGH模型在上海股票市场波动性中的应用

研究股市波动性,有利于投资者的决策,同时有利于有关部门制定相关政策,来规范证券市场。本文以1997年1月2日至2010年8月5日的上证指数每日收盘价数据为样本,运用GARCH模型对其进行实证分析。第一部分简单介绍以往的关于股市波动性的研究,第二部分介绍了GARCH模型,第三部分运用GARCH模型进行实证分析,第四部分是本文的结论。     

GARCH族模型在股市中的应用--深圳成分指数波动性研究

本文首先将GARCH族各类模型进行对比分析,并将其应用在深圳成分指数波动性的研究,分析了深圳股市波动性的一些形式特征,最后发现EGARCG（3,1）模型能够相对较好地进行模拟.此外,通过对深圳股市的实证研究,本文还提供了一些政策建议及以后的研究方向.     

GARGH模型在上海股票市场波动性中的应用

研究股市波动性,有利于投资者的决策,同时有利于有关部门制定相关政策,来规范证券市场.本文以1997年1月2日至2010年8月5日的上证指数每日收盘价数据为样本,运用GARCH模型对其进行实证分析.第一部分简单介绍以往的关于股市波动性的研究,第二部分介绍了GARCH模型,第三部分运用GARCH模型进行实证分析,第四部分是本文的结论.     

基于GARCH模型的核证减排交易期货价格波动性研究

采用GARCH簇模型对欧洲气候交易所核证减排交易（CER）期货价格数据进行特征分析,发现虽然仅仅经过了三年多的发展CER期货价格收益率的波动与其他较为成熟的表现出了相似的特征,并从法规、市场构成、制度等方面对中国碳排放交易中心的建设提出建议。     

ARCH类模型研究及其应用

一　ＡＲＣＨ模型及其扩展模型为了模拟波动的集群性 ,Ｅｎｇｌｅ提出了ＡＲＣＨ模型 ,允许条件方差作为过去误差的平方的函数随时间变化。ＡＲＣＨ(ｑ)模型 :εｔ│ψｔ- 1～Ｎ(0 ,σ2 ｔ) (1)　　　　　　　εｔ =ｚｔσｔ,ｚｔ 为ｉ.ｉ.ｄ .,且Ｅ(ｚｔ) =0 ,Ｖａｒ(ｚｔ) =1     

股票收益率时间序列模型分析

文章在规范统计与计量检验基础上,建立上证综指收益率的相关的GARCH族模型。分析结果表明:EARCH模型对上海股市股票收益率具有较好的拟合效果,而上海股市收益率存在显著的杠杆效应。     

基于GARCH(1,1)模型的中国股市收益率预测研究

文章基于GARCH(1,1)模型估计股票未来收益率范围。首先利用此模型求出个股的年波动率,并结合股票价格正态性估计出某时段的收益率范围,然后以实际数据进行验证,经运用和验证后确定此模型的可适用性;最后以此模型估计未来股票收益率范围,基于国内股市易受国家政策影响的特点提出投资意见。     

人民币汇率预测——基于GARCH模型的实证研究

自汇率制度改革以来,人民币汇率的走势一直受世人关注.运用合适的方法对汇率进行预测研究,具有重要意义.本文首先介绍了广义条件异方差自回归(GARCH)模型,随后对人民币/美元的高频数据进行预检验,发现其存在自相关性和异方差性,之后建立汇率GARCH模型,并进行汇率预测.     

人民币汇率预测——基于GARCH模型的实证研究

自汇率制度改革以来,人民币汇率的走势一直受世人关注。运用合适的方法对汇率进行预测研究,具有重要意义。本文首先介绍了广义条件异方差自回归(GARCH)模型,随后对人民币/美元的高频数据进行预检验,发现其存在自相关性和异方差性,之后建立汇率GARCH模型,并进行汇率预测。     

基于GARCH模型对人民币汇率波动的实证研究

本文建立了人民币汇率波动的GARCH族模型,实证检验了汇率制度改革以来人民币汇率波动的特征。结果显示,2005年7月21日至今,人民币的汇率收益具有显著的左厚尾特征;汇率的波动并不服从正态分布,具有集聚性;并且人民币的波动具有记忆性,随时间变化不会衰减;通过TGARCH模型的实证结果显示,人民币的汇率波动存在一定的杠杆效应,人民币汇率还不具备浮动汇率的特征。根据分析,本文认为杠杆效应的存在源自于汇率升值的单向预期,给出以下建议：通过有节奏的汇率市场化改革,以及改善国际收支双顺差,减少对升值的单向预期;央行对汇率的波动适当控制;培育人民币汇率衍生市场,增加进出口贸易企业规避汇率风险的金融产品;增加对附加值高的出口企业非汇率贸易政策支持。