基于GARCH类模型沪深300股指期货波动率预测研究

文章以沪深300股指期货为研究对象,对GARCH类模型的样本内、外预测表现进行评价.选取日收盘价数据,对其日对数收益率序列进行基本的统计分析,验证序列具有ARCH效应.通过泊松拟合优度检验模型的标准化残差假定分布,选取最优的分布建立GARCH类模型.以已实现波动率作为波动率预测的评价标准,采用M-Z回归和损失函数对预测效果进行检验.结果表明,GED分布假设下的GARCH(1,1)模型是预测沪深300股指期货收益波动率最强的模型.     

非线性GARCH模型在人民币汇率预测中的应用

介绍了时间序列处理中常用的非线性GARCH模型,对汇改以来人民币对美元汇率进行预测.在论证GARCH模型可行性基础上,采用一步向前预测方法对实际数据进行预测,得到了较好的结果.     

我国股票价格序列波动的GARCH拟合

股票市场最令人捉摸不透也最具吸引力的是波动不已的股票价格。本文以上证综合指教日收盘价格序列为样本。应用GARCH类模型研究了我国股票价格序列的波动性。结果表明，我国股市股票价格波动具有自回归条件异方差特征。非对称的TGARCH模型能较好的拟合我国股市的股票价格序列波动，印证了利空消息比利好消息对我国股市有更大影响的实际。     

方差风险溢价在波动率预测中的应用——基于上证50ETF期权

波动率在金融衍生品定价等领域具有广泛的应用,因此涌现了大量的学者针对波动率预测展开研究。目前流行的布莱克-斯科尔斯(Black-Scholes)模型隐含波动率以及无模型隐含波动率,均是在风险中性测度下对未来已实现波动率的预测,而无模型隐含波动率更是基于实际市场数据所得,二者之间的差别即方差风险溢价会在一定程度上导致波动率预测的偏差。基于此,在构建传统的波动率预测指标后,再通过方差风险溢价对隐含波动率进行修正,分别通过单变量回归和多变量回归对不同的波动率预测指标的预测能力以及包含信息量进行分析,结果发现方差风险溢价可以有效降低预测偏差,增强对已实现波动率的预测能力。     

波动率预测的参数方法与非参数方法比较

对人民币／欧元汇率一阶差分数据建立了GARCH（1,1）模型,并在此模型基础上计算了条件方差;然后,在非参数自回归模型基础上,运用非参数局部线性估计方法计算出了条件方差;最后,运用两种不同的方法进行了比较,结果表明非参数方法的预测效果要优于参数方法的预测效果．     

GARCH模型族在沪深300中的比较研究

当前我国证券市场已形成了与我国经济发展相适应的特色道路,制度性建设日趋完善.但股票市场在诸多方面的不完善性仍较为明显.尤其是从2008年开始的下滑行情造成了重大的负面影响,风险度量逐渐成为金融市场风险管理的核心.本文系统的GARCH模型,重点研究了利用ARCH(LARCH)模型为波动率建模,从而对沪深300指数风险度量深入研究.实证结果发现基于学生t分布的GARCH(1,1)模型是最优的拟合模型.     

GARCH模型族在沪深300中的比较研究

利用GARCH、EGARCH和GJR带正态分布和t分布的GARCH模型族对沪深300指数日收益率进行了统计拟合比较分析,得到了收益率序列尖峰厚尾性和异方差性等主要概率特征,并对GARCH、EGARCH和GJR带正态分布和t分布的GARCH模型族的预测效率进行了比较分析,发现基于学生t分布的GARCH(1,1)模型是最优的拟合模型,可以较好地提供沪深300指数未来两日的波动率预测。     

B-S与GARCH模型下期权定价比较及实证分析

本文在B-S模型和GARCH（1,1）模型下,研究具体的数值算法,说明了波动率的计算方法。通过对长电CWB1（580007）进行实证分析,得到两种模型下股票期权的定价与市场价格的偏度,说明了GARCH（1,1）模型定价优于B-S模型的结论。     

B-S与GARCH模型下期权定价比较及实证分析

本文在B-S模型和GARCH（1,1）模型下,研究具体的数值算法,说明了波动率的计算方法。通过对长电CWB1（580007）进行实证分析,得到两种模型下股票期权的定价与市场价格的偏度,说明了GARCH（1,1）模型定价优于B-S模型的结论。     

随机波动率模型分析与应用

本文首先分析了金融时间序列中常用的随机波动率模型结构,介绍了马尔可夫链蒙特卡洛MCMC方法并采用基于MCMC模拟的贝叶斯分析对随机波动率模型的参数进行估计了,其次应用该模型对世界黄金价格指数时间序列的走势与波动进行分析,实证结果表明SV模型能较好的拟合金价走势并作出预测。     

上证指数收益率的ARCH族模型与实证分析

应用广义自回归条件异方差GARCH模型对上海股市1999年6月30日至2007年6月29日上证指数收益率进行建模分析.结果反映上证指数收益率具有明显的聚集性、波动性、尖峰厚尾的特征,ARCH族模型较好的拟合了上证指数收益率序列.     

上证指数收益率的月度效应研究——基于含虚拟变量的GARCH模型

股票市场中的月份效应,是违反市场有效性的异常现象之一,主要表现为某些月份的股票收益率显著高于或低于其他月份的收益率。本文主要研究上证股市的月度效应,以2005年至2014年间的有效交易日为样本日期,选取上证指数的收盘价,运用包含虚拟变量的GARCH模型来研究上证股市是否存在月度效应。通过实证研究表明,上证股市存在月度效应,即一年内一、二月的月平均收益率较高,六月份的月平均收益率较低。最后结合我国的实际情况给出上证股市收益率存在月度效应的原因。     

中美股市波动的联动性的实证分析

用二元GARCH模型的方法建立了中美股票市场的波动模型,考察了中美两个股票市场从2002—2007年间的股指波动的联动性问题。结果显示:随着中国经济的不断开放,中国的股票市场的波动和美国股票市场的波动存在递增的联动性,且中国股票市场的波动对美国股票市场的波动的单方面影响尤其显著。分析了产生这种结果的原因,并提出相关的建议     

基于条件异方差模型的上证地产指数外推预测

对于金融时间序列,常会出现观测值在某个时间段波动大,但在另一个时间段波动比较小的聚类性现象。本文运用ARCH模型和GARCH模型建立上证地产指数的条件异方差模型,即利用加入条件标准差的GARCH-M模型进行外推一期预测,结果表明,外推一期的结果可以有效地预测上证地产指数收盘价。     

一类广义的非对称的GARCH模型的严平稳遍历性

本文讨论了一类广义的非对称的GARCH模型的严平稳遍历性,给出了该模型有唯一平稳遍历解的充要条件,并得到在一定条件下该模型有唯一平稳遍历解的一个必要条件.     

中国人口预测的数学模型

通过建立Logistic模型对中短期人口数量进行预测.结果表明,近20年我国人口总量呈平稳上升趋势;利用BP神经网络对长期人口进行预测.结果显示,人口总量将呈抛物线变化,并在2035年左右达到峰值.男女性别比逐渐平衡;文盲率迅速下降,人口文化素质在不断提高;但我国人口结构却有老龄化趋势.     

中国股指期货推出对A股波动影响分析

基于发展较成熟的恒生指数日收益率波动情况,引入股指期货推出前后的虚拟变量,建立ARCH和GARCH模型,检验股指期货推出对股指波动的影响,有利于揭示股指期货的波动性规律,降低市场系统性风险。实证研究结果表明,GARCH（2,1）模型拟合效果最佳;股指期货的推出,不但没有增加股指的波动性,反而对其波动性有所降低,但这种影响从数值来看非常小。     

企业ESG信息披露与股价波动性

随着高质量发展和“双碳”实践的深入,ESG信息披露对股票市场乃至整个资本市场的健康稳定至关重要。文章以2009-2021年中国资本市场A股上市公司年度数据为样本,实证检验ESG信息披露对股价波动性的影响及其作用机理。结果表明：(1)ESG信息披露显著降低了股价波动性;(2)ESG信息披露通过信息效应、内部治理效应和外部声誉效应降低股价波动性,即ESG信息披露通过提高信息透明度、内部控制质量和机构投资者持股比例抑制股价波动性;(3)在市场环境和法治环境较好的地区,ESG信息披露对股价波动性的抑制作用更显著;(4)ESG信息披露对股价波动性的抑制作用有助于企业高质量发展。