基于信息非对称模型的交易行为与波动性关系研究——交易规模和交易频率

本文基于信息非对称模型研究了上海股市的交易行为与股价波动的关系.实证研究发现:平均每笔交易量比交易频率包含更多的波动性持续信息,对波动性具有更好的解释能力,而且不同规模的交易对波动性冲击不同,其中最大笔交易对波动性的冲击最大.上述结果表明,我国股市中的量价关系是与信息非对称模型一致,而私有信息交易(大笔交易)可能是我国股市中个股过度波动的主要原因之一.     

结合真实波动性预测模型与准蒙地卡罗仿真法于风险值之研究

以台湾加权股价指数为研究对象,研究期间为2001年1月2日～2003年1月13日,共计500日之报酬率资料.采用不同真实波动性预测模型,研究不同抽样频率的报酬率数据与不同波动性预测模型的预测能力,并结合准蒙地卡罗仿真法进行 VaR 值之仿真,以进行 VaR 估算绩效之比较.研究发现,利用真实波动性观念的日内报酬率数据的确能带来较有用的信息,就波动性预测准确度而言,整体上以Intraday GARCH (1,1) 模型最好;就 VaR 估算绩效而言,则以适应性类神经模糊推论系统模型相对较佳.     

基于无穷状态转换模型的中国股票市场收益率分析

本文建立一个状态数目由数据决定的马尔可夫转换向量自回归模型,用贝叶斯方法推断模型参数,并利用基于Gibbs分块采样的MCMC方法做逼近。然后本文用此模型和估计方法分析上海A股市场周收益率,结果发现,我国股票市场最可能存在5个不同的状态,状态间的区分首以波动性大小不同为标准,股市除了在初期波动性极小外,从1992年4月开始可以分为两个阶段,在各阶段股市均在三个状态之间转换。     

基于上证综指的波动率模型比较研究与实证分析

GARCH模型和SV模型适合于不同的市场,尚未有一种方法和模型的预测效果绝对优于其他方法和模型.本文选择具有代表性的上证综指收益率数据进行建模,对比分析GARCH和SV及其各自的扩展模型的拟和效果.实证结果反映上证指数收益率具有明显的群集聚性、波动性、尖峰厚尾的特征,同时,相比较而言,SV模型对于我国上海金融市场时间序列数据有更好的波动性拟和效果.     

股市预测中的小波神经网络方法的研究

本文首先论述了股市时间序列中的明显随机性,可能是由于非线性确定性系统中混沌行为的缘故,利用混沌的确定性可以进行短期预测.混沌时间序列预测首先要重构相空间,接着充分利用小波变换时频分析的局部化特性,提出了一种改进的小波网络结构,探讨了股市预测模型问题.经实例验证,该方法能有效地提高预测精度,避免了人工神经网络模型和指数自回归的固有缺陷.     

中国股票市场的估价走势研究分析

股票市场由于受到各种因素的影响,股指常表现一定的波动性,这为预测股市的走势带来了困难,本文采用2000年到2008年上证综指的最新数据,利用ARMA模型和波浪理论来综合预测股市的走向。分析研究结果表明在利用波浪理论对股票走势进行预测的时候,再结合AR-MA模型的短期预测,能更加准确地提高预测准确度,把握投到好的投资时机。     

基于随机波动性模型的中国股市波动性估计

采用动态随机波动性模型实证研究了中国股票市场的波动性. 通过基于马尔可夫链蒙 特卡罗(MCMC) 模拟的贝叶斯分析方法,较好地估计了随机波动性模型中的参数与波动性序 列. 基于中国股市数据进行的实证结果表明,与ARCH 类模型相比,随机波动性模型能更好地 描述股票市场回报的异方差和波动性的序列相关性.     

基于SWARCH的VaR及压力测试值的一致性估计

风险值 (VaR) 与压力测试都是衡量金融资产价格波动风险的重要工具.为了考虑市场在不同状态下报酬率分布的结构性变化,引入波动性状态转移的ARCH(SWARCH)模型对波动性进行描述,使 VaR 与压力测试值能够在统一的样本数据和框架下得到一致性的估计.此外,SWARCH模型还同时考虑了金融市场波动性、波动性状态和状态概率的时变性,使 VaR 与压力测试值的估计具有很好的灵活性.以上海股市为样本进行了实证分析,验证了基于SWARCH模型能够得到 VaR 与压力测试值的一致性估计.     

股市波动率的短期预测模型和预测精度评价

基于幂转换以及不设定扰动项的具体相关结构和分布形式,构建了半参数的短期预测模型来预测中国股市的波动率.模型采用基于极值估计量的两阶段估计法进行估计,估计方法的小样本性质表现良好.此外,还通过具有Bootstrap特性的SPA检验实证比较了新模型与其他6种预测模型的预测精度.实证结果表明,在各种损失函数下,半参数短期预测...     

中国股市的Granger因果关系分析

本文分析了香港、上海和深圳股市的相互关系 .借助 Granger因果关系的思想 ,从收益率与波动性两方面研究了三个股市间的相互联系与互动性 .结果表明 :沪深股市收益率与波动性间存在着很强的相关性 ;沪深股市的变化受香港股市等外来因素的影响很小 ;深圳股市对上海股市存在着显著的 Granger因果关系