基于日间高频交易数据的股市波动研究

本文利用上证综指在2005～2009年内的日间高频数据,通过已实现波动率这一概念对我国股市在这5年间的波动特性做了研究。进一步地,根据已实现波动率序列的统计特征,对其进行长记忆建模,并对模型的波动率预测效果与常规GARCH模型的预测效果做了对比分析。基于上证综指的研究结果表明,利用了日间高频信息的波动率模型在波动率预测上,比仅利用了收盘信息的GARCH模型更有优势。     

价格跳跃对我国股指期货市场的影响研究

流动性、波动率及交易活跃度是金融市场微观结构研究中的三个热点问题,在实际的金融市场上也得到了极大关注。利用沪深300股指期货的高频数据,检测出股指期货价格发生跳跃的交易日,并运用Granger因果检验方法研究了跳跃发生日和无跳跃发生日中,市场流动性、波动率及交易活跃度这三个指标之间的相互因果关系。实证结果表明,无论价格是否发生跳跃,我国股指期货市场上的流动性与波动率及流动性与成交量指标之间均存在双向的Granger因果关系。而衡量期货市场交易活跃度的另一重要指标——持仓量,在无跳跃发生时可引导流动性和波动率指标,但在有跳跃发生时这些因果关系消失。     

沪深300股指期货的日内动态特征分析

本文利用沪深300股指期货上市以来的日内5分钟价格数据,应用FFF回归方法和AR-FIAPARCH-M模型对股指期货日内波动的动态特征进行了实证分析。研究结果表明,不同于股票现货市场的"U"型特征与商品期货市场的"L"型日内特征,股指期货的日内波动呈现出"3V"型特征;日内波动具有长记忆性和非对称性特征,且利空消息对日内波动率的影响大于利好消息;收益与风险之间存在显著的正相关关系,显示股指期货市场上的投资者是风险厌恶的,对高风险要求更高的回报。