基于ARCH模型的股票收益率波动性分析

风险与收益的关系是金融理论研究的基础,股票价格的波动在某种程度上反映了股票的风险.由于随着时间的发展,股价会上下波动,怎样把握股价的这种波动来管理风险以实现收益最大化是投资者面临的一大难题.本文通过利用ARCH族模型,对股票收益的波动性进行了实证研究,发现我国股市存在的问题,提出相应的政策建议,对今后的理论和实践研究具有重要的指导意义.     

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。     

中国股市交易量与收益波动关系的实证分析

本文首先将交易量分解为信息交易量与非信息交易量,然后分别将信息交易量与非信息交易量加入GARCH模型,分析不同性质的交易量对波动性的解释能力以及信息冲击对收益波动的影响。结果发现,信息交易量比非信息交易量对收益波动的影响更强,且信息冲击对收益波动的影响十分显著,投资者对信息到达的反应存在一个调整的过程。     

基于ARMA-NN集成模型的上证指数预测研究

研究表明,大多时间序列可分解为线性部分和非线性部分的组合。融合ARMA模型在捕捉线性关系的优势和神经网络模型强大的非线性映射能力。介绍一种ARMANN集成模型,并对上证指数月收益率进行预测。结果表明集成模型的预测能力显著优于传统单一模型,对指数收益率预测比较准确,有很强的应用价值。     

三一重工股票收益率的实证分析

研究三一重工（A股）周对数收益率的均值结构与条件方差结构．实证分析表明：该股票周收益率的均值结构与条件方差结构符合联合的ARMA—GARCH模型,该结论可以为投资者进行该股票投资提供有益的帮助．     

基于ARMA-EGARCH模型VaR方法的上证指数风险研究

为了避免对收益率序列的分布作任何假设,在ARMA-EGARCH模型的基础上,本文通过历史模拟非参数法估计分位数与参数法估计标准差相结合的方法,对上证指数的风险价值VaR进行了分析,并对估计出的VaR进行了后验检验.结果表明,利用此方法估计上证指数的VaR既简单又合理.     

基于条件自回归极差模型的沪深300指数波动性分析

通过选取不同的分布对自回归条件极差模型进行了改进,选择GARCH模型对对数收益率的波动率进行了建模,运用贝叶斯对两种模型中的参数进行分析.通过用沪深300指数数据进行实证分析,WinBUGS软件对两种模型当中的参数进行仿真,由参数估计值分析得到,自回归条件极差模型对波动短期效应有更好的捕捉能力,而GARCH模型优势在长期效应.     

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。     

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。     

GARCH模型在中国股票波动预测中的应用

大量的实证研究表明诸如股票价格等经济类时间序列具有方差随时间变化即异方差的特点.目前被认为最集中地反映了方差变化特点而被广泛地应用在金融时间序列上的模型为广义自回归条件异方差(GARCH)模型.应用GARCH模型对我国股票波动率进行应用预测分析,结果表明模型对波动率进行了很好的预测.这对股票投资者尤其短期交易者具有指导意义.     

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。     

股指波动的实证分析

探讨了中国证券市场股票价格指数的波动是否具有周期性,并基于时间序列的谱分析方法,采用应用统计软件SPSS13．0和Eviews3．1对本地证券市场的市场指数进行了分析,得到了上证综指的谱密度与频率和上证指数的周期数据。     

对上证A股股票收益影响因素的实证分析

国内许多学者利用中国股票市场的数据对CAPM模型和FAMA模型进行了实证检验，但对于Aion Brav，Reuven Lehavy ＆ Roni Michaeiy在2005年提出修正后的FAMA模型，还鲜有人进行实证检验．为此，选取2004—2005年的国内股票市场数据进行了这一检验，并对模型进行了修正，以克服多重共线性和异方差性．     

股票价格指数与宏观经济变量关系的实证研究

从理论和实证两方面分析股票价格指数与宏观经济之间的关系,协整检验结果表明,股票价格指数与宏观经济变量之间存在长期均衡关系。具体而言,股票价格指数与企业景气指标、工业增加值之间呈正相关关系,而与利率、货币供给之间是一种负相关关系,与通货膨胀率之间的关系则不确定。     

沪深股市波动相关性的实证研究

文章选取上证指数和深成指数的收益率数据,使用时间序列分析的方法,利用向量自回归模型(VAR)及脉冲响应函数探讨了两个股市之间波动相关性的问题,得到两个市场存在明显的联动关系,通过上证综指滞后五期的收益可以预期深圳成指当期的收益,同样,通过深圳成指滞后六期的收益可以预期上证综指的当期收益.