信用交易对我国股市波动性和有效性影响的实证研究

我国股市于2010年3月正式引入信用交易制度,这是证券交易机制的重大变革,对股票市场的波动性和有效性都产生了深远的影响。本文选取上证50指数和深证成指分别作为上海市场和深圳市场的代表,运用GARCH模型对2006年6月30日至2013年9月30日的指数收益率序列进行实证分析以探究信用交易制度推出以后股票市场波动性和有效性所发生的变化。研究发现：（1）开展融资融券业务显著降低了股票市场的波动性。（2）转融通制度的推出对股票市场波动性的影响尚不明显。（3）新信息对股票市场波动率的影响显著降低了。（4）历史信息对股票市场波动率的影响并不一致。     

融资融券试点对我国股票市场波动性的影响实证研究

融资融券交易正式启动对我国股票市场将产生什么样的波动性影响,是学术界和理论界共同关注的焦点。本文在前人研究基础上,从我国实际情况出发,以标的证券指数——上证50指数与深证成指指数作为影响我国股票市场的代表展开实证,运用GARCH族模型,引入虚拟变量D,其中D用来刻画融资融券推出前后对我国股票市场的影响。通过建模,得出融资融券试点一年多时间以来有利于减小我国股票市场波动性的结论。     

基于GARCH模型的中国股票市场波动性研究

2015年我国股市经历了大起大落,股市的剧烈动荡使我们有必要对其目前的波动性进行研究,发现其问题所在。本文主要对我国股市近几年的波动情况进行了研究,从股市波动的统计分析入手,再借助GARCH族模型对我国股市的波动特性进行了完整的分析。本文以上证综合指数为研究对象,以2009年4月1日到2016年3月31日共1700个日收盘价数据为样本区间对我国股票市场波动性进行了研究。通过建立GARCH(1,1)模型、TGARCH(2,1)模型和EGARCH(1,2)模型对上证综指的波动特征进行了实证分析,得出上证综指存在ARCH效应且其波动存在聚集性、持续性和非对称性的特点。     

融资融券对股票市场波动性的影响

融资融券业务作为资本市场走向成熟的重要标志,在国外已经有多年的开展历史,近几年来在我国也日趋得到重视。但融资融券业务对股市波动性的影响始终存在分歧,而对于我国股票市场的实证分析也较少。本文旨在通过对沪深300的指数的波动性与其同期融资融券余额进行分析,建立计量模型,检验融资融券业务的展开与股价波动是否相关,最后给出对融资融券业务在我国股票市场进一步开展的政策建议。     

沪深300股指期权推出对股票市场波动性影响的实证研究

2019年底,沪深300股指期权在中国金融期货交易所(以下简称中金所)上市,成为我国首只股指期权。在此背景下,本文旨在研究沪深300股指期权推出短期内股票市场波动性的变化情况,通过选取其推出前后股票指数日收盘价数据,运用GARCH和TARCH模型分析。结果得出,沪深300股指期权的引入短期内会增加股票市场的波动性,但影响程度有限;在信息冲击的差异分析中,利空消息对股票市场的冲击大于利好消息的冲击。     

我国股票市场指数与国际股票市场主要指数的联动性研究——基于协整分析

本文对2012~2015年中国股票市场与国际主要股票市场的每日收盘数据进行统计分析,运用协整检验实证了上证综合指数分别与国际四大股指指数之间存在协整关系。中国股市与国际股市之间逐渐接轨,中国股票市场日趋成熟。     

不同市场条件下的ESG投资模式有效性分析

为探究ESG投资的有效性,运用因果-比较研究法,选取了全球成熟市场、新兴市场和中国股票市场的ESG指数及其基准指数,在不同市场条件下对比分析了ESG指数及其基准指数的年化波动率、年化收益率和夏普比率,以及各ESG指数相对于基准的詹森指数.实证结果表明:ESG投资在全球成熟市场中无效,在全球新兴市场中有效,而具体到我国股票市场,目前ESG投资的有效性较低.     

实施熔断制度对我国股票市场波动性影响的研究

实施熔断制度后我国股票市场波动性发生变化,通过构建GRACH模型来分析实施熔断制度对股票市场波动性的影响,可以得出以下结论:(1)实施熔断制度能够对股票市场的波动性产生一定影响;(2)实施熔断制度后的股票市场波动性大于无熔断制度时的股票市场波动;(3)实施熔断制度后股票市场广义波动受前期冲击的影响变得更大,股票市场的波动性更加不平稳。由此建议:监管部门推出新的监管制度时必须要谨慎,同时要做好科学论证,并经过市场模拟;要考虑我国市场的背景和特点,不能生搬硬套他国经验;要考虑时机因素以及实施效果;要充分考虑整个全球金融大环境。     

东亚危机中金融传染的研究——基于香港、日本和新加坡股票市场的实证

本文选取香港、日本和新加坡股票市场指数,建立GARCH(1,1)模型刻画其波动性;然后采用相关分析、Granger因果检验和脉冲响应分析,分别对三个市场的收益率序列和波动率序列是否发生传染进行研究。研究结果表明,东亚危机中存在日本和新加坡股票市场之间收益率和波动率的溢出效应,即存在金融传染,传播路径为新加坡到日本;而日本、新加坡与香港市场间不存在传染机制,只存在依存关系。     

基于VAR-GARCH-BEEK模型的股指期货和股票现货的波动性联动分析

本文通过对2010年4月至2015年9月之间的股指期货和股票现货的波动性进行研究,通过引入虚拟数据建立经济模型发现股指期货的推出在一定程度上平抑了股票市场价格的波动性减少了股票市场的价格波动;通过建立多元VAR-GARCH-BEEK模型研究两个市场之间的波动性联动效应,两个市场之间存在显著的双向波动性影响,相对来说,股指期货市场对现货市场的波动性影响较为强烈,股票现货市场对期货市场的波动性影响力度较为微弱.     

股票市场波动性——来自沪深300指数的证据

基于证券交易所沪深300指数,利用ARMA模型和GARCH模型拟合分析股票市场波动性。ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型拟合效果较好,可以解释波动性存在的持续性、丛集性和杠杆效应等特征。TARCH(1,1)和EGARCH(1,1)模型表明波动性存在信息不对称,有明显的杠杆效应;均值TARCH(1,1)模型回归结果表明预期收益对预期条件波动并没有补偿,风险与收益不对称。     

股票市场波动性——来自沪深300指数的证据

基于证券交易所沪深300指数,利用ARMA模型和GARCH模型拟合分析股票市场波动性。ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型拟合效果较好,可以解释波动性存在的持续性、丛集性和杠杆效应等特征。TARCH(1,1)和EGARCH(1,1)模型表明波动性存在信息不对称,有明显的杠杆效应;均值TARCH(1,1)模型回归结果表明预期收益对预期条件波动并没有补偿,风险与收益不对称。     

上证B股指数与深证B股指数的协整性研究

一、引言 1990年上海率先在我国成立了上海证券交易所,并发布了上证综合指数.1991年4月3日深圳证券交易所也随后开业,并推出了深证综合指数,揭开了中国股票市场的序幕.此后的十几年来,中国股票市场不断发展比大,逐渐走向成熟和规范.     

全球主要股票市场差异性分析

本文对19个主要全球股票价格指数的日(月)收益率的主要统计量进行分析并进行聚类,得出我国股票市场相对于其他股票市场的收益率较低、波动性大、尖峰厚尾的现象明显,和其他市场联动性也不是很强。通过聚类分析得出全球股票市场呈现明显的地域性。     

金融危机和自然灾害对保险股票市场的影响与溢出效应检验

本文通过引入两类风险测度对保险股票指数和沪深300指数进行风险测度,在此基础上建立了金融危机和自然灾害等外生事件冲击下的VAR-BEKK-MVGARCH-DUMMY-T模型。研究表明:(1)整个样本期内,保险股票指数的两类风险测度都大于沪深300指数,沪深300指数对保险股票指数存在负的均值溢出效应和波动溢出效应,而反之却不成立;(2)金融危机增加了保险股票指数的波动性,但对我国整个股票市场影响较小,而保险指数对自然灾害反应更敏感;(3)金融危机增加了两指数的相关性,而自然灾难却降低了两指数的相关性,投资者可以通过持有市场资产组合来分散化自然灾害风险;(4)溢出效应在金融危机和自然灾害冲击下具有非对称性和一些“异像”等特点。     

论我国股指期货与股票市场波动性的关系

我国从2010年开始推出股指期货,迈向“双边市”时代,作为一个新兴的金融衍生工具,它的市场化必然会对股票市场产生深刻的影响.本文从股指期货与股票市场波动性的关系为切入点,探讨股指期货推出后股票市场波动的几个维度,分别从短期、中长期、横向和纵向进行了分析.     

基于股指波动率的股市压力指数构建

金融危机的爆发,使得对系统性风险的有效监测成为当前宏观审慎管理部门迫切需要解决的问题.目前对系统性风险的监测主要有两类,一类是利用宏观经济数据进行分析监测,一类是利用金融市场与实体经济之间的关系,通过监测金融市场间接监测系统性风险.运用IMF及部分央行的理论方法,利用GARCH模型估计我国股票市场的波动性,辅之以股票市场涨跌情况,构建我国股票市场的市场压力指数,并进行简单的检验,市场压力指数较为灵敏、有效.     

基于GARCH族模型的我国沪市股票波动非对称性研究

股票市场普遍存在着价格波动集聚性的特点,GARCH模型即冠以自回归条件异方差名模型是描述这一现象的有效计量工具。GARCH模型建立在ARCH模型基础上,同时衍生出GARCH族模型,用来解释波动性的特征。本文用本文选取2000年1月到2015年6月的上证综指日收盘指数数据GARCH模型及其衍生模型描述股票波动剧烈,并验证了我国股市存在收益异方差的特征。     

股指期货推出对股票市场波动性影响的实证研究——基于沪深300股指期货的实证分析

运用GARCH模型分析表明:股指期货的推出虽然加大了股票市场的波动性,但从长期来看,随着期货市场的日趋成熟,波动性将逐步减小;股票市场的波动性加剧,并非是由于加速了信息流动所导致的,而是由期货市场加剧了股票市场的不稳定性所导致的;通过TGARCH、EGARCH模型检验非对称性效应发现,股指期货的推出增大了股票市场的非对称效应;利空消息引起股票市场价格的波动大于同等程度利好消息引起的波动.     

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。