基于EGARCH模型的股指实证分析

自1982年Engle首次提出ARCH模型和Bollerslev于1986年提出GARCH模型以来,GARCH模型及其修正模型在描述金融时间序列的波动特征中得到了广泛的应用。本文就是利用EGARCH模型研究中国股票市场中利好消息和利空消息的波动中存在的杠杆效应,得出的结论是由于我国股票市场中的投资者多为偏好风险的个人投资者,而且对收益期望过高,这在现今股市投资中的风险是极大的。     

中国金融市场波动率模型预测能力比较研究

使用高频数据构造的实现类波动率估计量已经越来越多的用于波动率模型预测精度的衡量与比较。本文采用来自沪深两市的主要股指日内高频数据,构建了两类日内波动率的非参估计量实现波动RV与实现极差RR,分别用于GARCH和CARR类模型的比较与扩展;并使用Mincer—Zarnowitz（MZ）回归方程和基于此基础之上的一个渐进正态检验统计量对各模型的相对优劣及统计显著性进行对比研究。结果显示,标准CARR表现最好,而GARCH类扩展以及CARR类扩展模型均未能显著提升模型的预测能力,从实证上说明了CARR模型使用每日价格极差信息对波动率建模是充分有效的。     

WINDOWS环境下表面粗糙度各项参数的评定

论述了WINDOWS环境下运用MATLAB语言建立表面粗糙度各项参数的评定过程。首先运用MATLAB强大的绘图功能，绘制出表面粗糙度的实际轮廓。以最小二乘中线为基准，对各项表面粗糙度的评定参数进行精确计算和处理。在计算处理过程中，充分利用MATLAB工具箱（toolbox)中提供的各种函数，以提高程序的执行效率。     

初探我国沪市股价波动性 ——基于ARCH模型和GARCH模型

金融市场的波动一直是经济研究人员和投资者关注的焦点。在计量经济学领域,自回归条件异方差模型(ARCH模型)和广义自回归条件异方差模型(GARCH模型)经常用在金融时间序列分析中。特别是GARCH(1,1)模型在金融资产的波动性研究中得到广泛的应用。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,分析我国沪市股价波动的动态特征。     

中国货币供应量与通货膨胀的实证关系研究——基于格兰杰与GARCH模型的分析

基于2007~2013年中国的CPI和M2数据,使用格兰杰分析法分析两者关系,并使用GARCH模型验证波动效应,以考察不同计量方法对金融数据的刻画能力。格兰杰结果为:M2是引起CPI变化的格兰杰原因;GARCH验证结果为:CPI存在波动溢出的ARCH效应,CPI的波动会对M2造成冲击,格兰杰关系不成立。考察结果为:金融数据的选取会严重影响到模型的结果,M2是引起CPI变化的原因。     

西藏物价波动及其影响因素分析

文章首先从GARCH模型的角度对西藏CPI波动进行了实证分析,发现西藏CPI的环比增长率的残差平方序列具有ARCH效应。通过GARCH模型分析认为西藏CPI波动具有持久性特点,且外部冲击对西藏物价波动具有显著的杠杆效应。其次利用CPI的8个分类指数对0西藏物价波动进行分析,发现食品和交通通信对西藏物价波动的影响最大,尽管居住类对物价波动影响不大,但它的波动幅度最大。     

中国股市波动特征的实证研究——基于GARCH族模型

文章运用AR模型和GARCH族模型对中国股市收益率波动性进行实证分析.分析表明,中国股市股票收益率波动较大,具有聚集性与持续性,存在杠杆效应,收益率呈非正态分布,风险与收益不匹配,信息不对称严重。最后给出结论,提出建议.     

二维波动方程参数估计的多尺度坐标扰动法

本文把二维波动方程的参数估计(反)问题作为模型问题,基于多尺度反演和坐标扰动法的思想,设计了一种波动方程参数估计反问题的多尺度方法。     

人民币汇率与股票市场收益率波动溢出效应研究

文章通过建立GARCH族模型以及BVGARCH-BEKK模型,结合LR似然比检验和Wald检验,实证研究股票市场和外汇市场收益率的波动关系.研究表明:(1)股票市场和外汇市场都存在显著的ARCH效应,即收益率的波动具有明显的时变性和集簇性.(2)GARCH(1,1)模型很好地消除了两市收益率的条件异方差性,方差方程中的ARCH项和GARCH项的系数之和接近1,表明冲击对条件方差的影响具有很强的持续性.(3)两市都存在非对称效应,股票市场中好消息引起的波动比同等坏消息引起的波动要大,而外汇市场坏消息引起的波动比同等好消息引起的波动要大.(4)股票市场和外汇市场收益率存在单向的,不对称的溢出效应.     

GARCH模型检验人民币汇率趋势的有效性研究

本文运用时间序列的GARCH模型,选取2005-2008年的日汇率作为样本数据,论证了GARCH模型预测的可行性.在此基础上,引入2005年人民币汇改以后至2009年3月的日汇率,预测2009年4月-6月期间人民币的短期汇率水平,并短期预测分析了人民币汇率在上半年的大致波动趋势.     

灰色预测模型在股票价格中的应用

对股票价格的预测直接影响到投资者的投资决策，关系到投资者的切身经济利益，因而对预测的准确性要求较高。本文拟尝试将灰色系统理论应用于股票市场，建立GM（1，1）模型，并通过对上证综合指数的预测说明该模型具有较高的预报精度和应用价值。     

沪深300股指期货波动溢出效应研究

本文研究表明沪深300股指期货与现货市场间存在不对称的波动溢出效应,股指期货交易产生的波动会引导现货市场波动,并且影响程度高达52%,而现货市场交易产生的波动并不能对股指期货市场产生显著的影响。另外,本文通过脉冲响应函数进行分析,发现沪深300股指期货价格变动较现货价格变动超前15分钟。     

中国股市泡沫现象研究：基于上证综指和红利指数的分析

针对沪市红利指数和上证综合指数,提出利用单位根、协整检验方法对我国沪市泡沫做相关实证分析。结果表明,自2005年以来中国股市已出现了很明显的泡沫（包括非理性泡沫）。     

上证指数与宏观经济指标协整关系的实证分析

本文研究了上证指数与宏观经济指标之间的协整关系，并在多因素协整分析的基础，利用误差修正模型建立了二者之间的预测模型。其结果表明1995年1月到2000年9月这段时间内，上证指数对长期利率、短期利率以及货币供应量的变化是敏感的，但同国民生产总值、固定资产投资、全国物价指数的变化之间没有长期均衡的关系，这对于我国证券市场的分析具有一些指导意义。     

Value at Risk模型及其在香港股市中的实证分析

在本文中,我们就已有的各种Value at Risk(VaR)模型进行了分析,并就仅含单个股指的投资组合进行了具体的计算.为了对每个模型的有效性进行评价,我们采用Kupiec的Back-test检验进行比较.主要的结论是进一步验证了股指收益率的分布不是正态的,而是具有厚尾性;条件VaR模型优于非条件VaR模型;对股指收益率进行VaR估计时,最重要的是变易率聚类性.     

基于方法修正视角的股市信息透明度与市场波动性

以2003年12月8日股市信息透明度提高事件为研究出发点,以深证100指数成分股为研究样本,研究了透明度提高对市场波动性的影响。研究表明:市场波动性表现为先下降再上升又下降的"И"型态势,这说明投资者对新透明度披露规则有一个学习过程。进一步研究表明市场的波动性显著降低。     

基于GARCH模型的上证指数的VAR研究分析

风险管理、风险预测是金融市场最为热门的话题,而风险价值法是最受关注的风险管理方法。针对股票市场波动服从正态分布常规假设的不足和缺陷。选用能很好模拟股市尖峰厚尾特性的GARCH族模型,估计风险价值的主要参数;并选用蒙特卡罗模拟方法计算风险值,以具有股票市场综合特征的上证指数为样本数据进行实证研究,结果显示：该改进提高了蒙特卡罗模拟方法模拟结果的精确程度,使其预测结果更符和实际状况。     

上海股票市场有效性实证检验

本文以上海股票市场的指数和选取的一些股票的价格行为对象,用单位根和方差比方法检验其是否服从随机游走过程,从而判断其弱式市场有效性。结果发现除个别小公司股票价格行为不服从单位根过程外,指数和大多数股票价格的行为均显示出其具有一定程度的弱式市场有效性的特征。     

融资融券是否平抑了中国股市的波动性？

具备卖空和杠杆特性的融资融券交易机制在我国证券市场运行已逾五年,但其对股市波动性影响几何始终存在分歧。本文采用GARCH回归、VAR模型、脉冲响应、方差分解等计量方法对沪深300股票指数的波动性展开实证研究,结果表明：融资融券总体上平抑了我国股市的波动性,且随着标的股票的扩容逐渐加强;但在趋势性较为明确的单一行情中,融资融券却进一步加大了股市的波动性;从分效应来看,融资交易和融券交易也都抑制了股市波动,但融券的作用幅度小于融资;与股指期货的比较研究则发现股指期货加大了现货市场的波动,但作用幅度小于融资融券。     

上市公司技术创新与股票特质波动率

选取1 626家创新型上市公司在2006—2013年的数据为样本,研究技术创新活动对其股票特质波动率的影响,发现:第一,上市公司研发投入越多,股票特质波动率越大;而新增专利越多,特质波动率反而越小;第二,相对传统行业,高科技行业的研发投入或专利引起的股票特质波动率相对较小;第三,不同类型的专利对股票特质波动率的影响有显著差异。