人民币对美元汇率波动的实证检验

利用2005年7月21日至2007年12月28日的人民币对美元汇率波动数据,建立人民币对美元汇率波动的ARCH（1,0）模型,以说明人民币汇率走势的特征。并通过实证得出两个结论：一是人民币对美元汇率的波动严重依赖其前期波动,前期汇率数值会全部传导到本期;二是人民币汇率市场波动存在ARCH效应,即人民币汇率的时间序列具有波动异方差性。     

ARCH模型在我国金融市场的应用情况研究

金融数据时间序列具有丛集性和方差波动性特点,传统经典计量模型对此的解释能力不足。ARCH模型引入观测数据方差自相关假设,有力地刻划和解释了金融数据的丛集性和厚尾尖锋特性。目前,国内用此模型对股指收益率、非对称性、市场有效性、量价关系、风险管理、保证金水平等问题研究取得了多项成果。但是,在研究中也存在样本容量小,容易导致实证结果不稳定、不可靠,对杠杆效应、周内效应、羊群效应形成原因和机理研究不足等问题。后续研究应该注重对超高频数据分析、波动的持续性、无条件分布的厚尾性及高维系统的分析。在参数估计方面,应针对具体市场和样本数据,检验各种模型和参数估计方法的能力。     

ARCH模型绝对值序列的强大数定律

本文根据ARCH序列的相依性给出了ARCH模型绝对值序列的强大数定律.     

新能源行业收益率波动的动态特征分析

股票市场上收益率的波动随着时间的不同会有很大的变化,与传统计量方法相比, ARCH模型能够更好的刻画这种变化的特点。文章以新能源行业为例,选取该行业具有代表性的27支股票从2008年11月12日~2014年12月12日共1457个日收益率数据,运用ARCH模型族对其波动性进行定量与定性的分析。结果显示,新能源行业日收益率具有明显的高阶ARCH效应、波动聚集性、尖峰厚尾、杠杆效应和信息不对称的特点,且条件异方差的波动显著地影响日收益率,其中EGARCH模型在反映该行业日收益率波动性方面优于其他模型。     

深圳股市正反馈效应的实证分析

正反馈交易行为是指在证券价格上升时买进,下跌时卖出的一种交易策略。本文以深圳股票市场为背景,利用深证成指1991年4月3日至2008年12月31日期间的全部日收益率数据,按照牛市熊市分段建模的方法,对深圳市场的正反馈效应进行了实证检验。结果表明,市场运行有时候呈现出随机漫步特征,有时候又呈现出正反馈交易特征。当市场处于牛市状态时,更容易引发正反馈效应。文章从信息披露、投资者教育两方面提出了相应的政策建议。     

ARCH型有限阶双线性模型的平稳性

给出了一个ARCH型有限阶双线性模型,讨论了这一模型的严平稳性及遍历性。进一步,做为这一新结论的应用,推导了经典的ARCH(p)模型存在平稳遍历解的充分必要条件。