GARCH类模型和状态空间模型波动率预测评价

GARCH类模型和状态空间模型已经广泛运用于波动率的预测,但对模型的预测表现进行评价却受到了忽视,其主要原因是缺乏合适的衡量标准.文章首先运用GARCH类模型和状态空间模型对上证指数收益率进行了全面的估计及预测,然后以已实现波动率作为波动率预测的评价标准,通过M-Z回归评价GARCH类模型和状态空间模型的波动率预测表现.     

沪深300指数统计特征研究

文章以2005年4月8日至2007年10月30日沪深300指数日收盘价格序列为样本,以复合收益率为研究对象,通过对股市收益率非正态性检验,分析了沪深300指数的一些典型统计特征,验证了沪深300指数收益率"尖峰厚尾"的特性。因此有必要寻找一种更合适的模型,以便更准确地反映沪深300指数收益的真实分布。最后对其进行了GARCH效应的检验,结果表明沪深300指数收益率的波动存在着显著的GARCH效应。     

基于混频已实现GARCH模型的波动预测与VaR度量

本文将Hansen等（2012）的Realized GARCH模型扩展为包含日内收益率、日收益率以及已实现波动率的混频已实现GARCH模型（M-Realized GARCH模型）。该模型将日内交易分为前后两段,引入了混频均值方程,并对混频均值方程的残差分别建立条件波动率方程和已实现日波动率方程。本文采用2013-2016年沪深300指数混频数据,分别在扰动项服从正态分布、t分布和广义误差分布的假设下,采用损失函数、SPA检验、kupiec检验和动态分位数检验法,对GARCH、Realized GARCH和M-Realized GARCH模型的波动率预测和VaR度量效果对比研究,得出M-Realized GARCH模型能提高预测精度,且VaR实际失败率与理论失败率一致,失败发生之间不相关。最后,本文利用Block bootstrap方法抽样得到混频数据,模拟证明了M-Realized GARCH模型比Realized GARCH模型具有更高的预测精度。     

深市、沪市地产股指数收益率波动性的统计研究

本文研究了深市、沪市地产指数波动的统计性质。我们主要对深市、沪市地产指数2001年-2006年的日收益率进行研究。首先从平稳序列的角度,采用偏度峰度检验和 Kolmogorov-Smirnov 检验等方法对两证券市场的地产指数收益率分布进行了实证分析,研究结果表明中国证券市场综合地产指数收益率序列与Gauss分布具有一定的偏离。进一步地根据数据统计分析,得到两证券市场的地产指数收益率服从幂率分布。论文的最后对地产指数的相关价格进行统计分析,讨论其相应的统计规律性。     

中国股市波动性研究

文章运用GARCH模型族对上证指数和深证成指收益率的波动性进行研究,分析了我国股市波动性的特点。通过比较发现,对于沪、深两市股指收益率的波动性,EGARCH(1,1)模型和EGARCH(1,1)-M模型都能很好地拟合,同时还对两市股指收益率的波动性进行了预测分析。     

上证指数收益率的特征及其波动性分析

股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一。ARCH类模型可以很好地预测金融资产收益率的方差。通过对上证指数的统计分析表明,上证指数的收益率分布表现出非正态性,并存在自回归条件异方差的特征。利用ARCH类模型对上证指数的波动进行了拟合,结果表明GARCH(1,1)模型对上证指数波动具有较好的拟合效果。     

波动率模型在中国股市中的应用研究

文章对上证综合指数收益率和深证成分指数收益率进行统计分析,运用GARCH,EGARCH,TARCH模型对其进行建模,发现股票收益率序列所存在的尖峰厚尾现象、波动聚类特性以及杠杆效应,通过比较不同的模型发现非对称模型的拟合效果最为理想;另外通过采用三种不同的损失函数评价各类模型的预测效果,结果表明,非对称模型样本外预测的能力也是最强的.     

利用ETF类基金进行股指期货套利的方法研究

文章研究了利用ETF类基金进行股指期货套利的一种方法.首先选择基于A股市场投资组合的ETF类基金模拟股指期货标的指数沪深300指数,在确定ETF基金组合的基础上使用GARCH(1,1)拟合模拟沪深300指数的收益率;其次,基于中国金融期货交易所的沪深300指数期货仿真交易合约进行套利分析,分别讨论了ETF的一级市场套利和二级市场套利;最后,定义了套利收益率并选择广义极值分布对其进行拟合,给出了相关分布参数的估计值.     

基于中位数GARCH模型的汇率波动率预测

自2005年7月21日汇率改革以来,人民币汇率的波动性发生了根本的变化.汇率波动越来越频繁、越来越大.汇率的准确预测无论是对国内还是对国际都有着至关重要的意义.文章预测汇率收益率的波动性,在ARCH和GARCH模型的基础上提出了中位数GARCH模型,并采用人民币兑美元的数据来检验模型的有效性.由预测误差可以看出,中位数GARCH能很好地减小预测误差.     

含有超越时间与相关收益率强度的极值风险度量

为研究不同市场状态下沪深300指数高频收益率的GARCH族期望波动率与极值风险之间的关系,采用非齐次的含有超越时间与相关收益率强度的二元极值方法分析系统性金融风险的VaR度量,结果表明:期望波动率的引入修正了齐次模型中GPD模型普遍退化的问题;预期波动率对尾部形状参数的正向影响在市场上升阶段比市场下降阶段更为明显,前一期期望波动率越高,则下一期单位期望波动率的变化对VaR的解释作用越小。     

基于已实现和极差波动率标准的沪深300指数波动率模型研究

对波动率预测模型的研究备受学术界的关注,文章以沪深300指数的5分钟高频真实交易数据为研究对象,利用8个损失函数和Diebold Marinao检验较为全面的探讨评价了GARCH族模型对其预测能力。结果发现长记忆性模型的预测效果普遍好于短记忆性GARCH模型,且FIEGARCH是长记忆性模型中预测效果较好的,这对学术界和实务界进行风险测度及对我国资本市场的风险控制都具有现实意义。     

基于GARCH族模型的中国旅游酒店板块指数收益率波动分析

运用GARCH族模型分析旅游酒店板块指数日收益率的波动特征,研究表明：旅游酒店板块收益率是一个平稳过程,其波动具有“聚集”现象和“非对称效应”。GARCH（2,1）模型比GARCH（1,1）模型更好地消除了收益率序列的异方差性;TARCH（2,1）模型的拟合效果最好;GARCH—M模型和非对称的CARCH（1,1）模型都不适用于描述收益率的波动特征。     

基于GARCH-VaR的股指期货保证金模型

文章以收益率的正态性检验、集群性检验和平稳性检验为基础,用GARCH方法计算VaR,将VaR作为保证金比率,建立了基于GARCH-VaR的股指期货保证金模型,对沪深300指数进行了实证研究.研究表明沪深300指数的收益率不服从正态分布,其收益分布具有明显的厚尾特征和丛集效应;通过与EWMA和风险价格系数法进行对比,发现GARCH-VaR模型能更好地捕捉收益分布特征,得到的保证金水平能更好地覆盖风险.     

沪深300股指期货风险的预警研究

文章通过对沪深300股指期货IF1012合约日收益率序列进行统计分析,继而建立GARCH(1,2)-GED模型,度量了中国股指期货市场的最大损失值CVAR。研究结果显示:该模型能很好的拟合中国股指期货长期合约的特征,在股指期货市场中,每个交易日的数据均受前期波动影响,CVAR值与原始收益率序列变化基本一致,且不存在滞后效应,因此CVAR值可作为风险预警的指标为有关监管部门与投资者服务。     

多变量随机波动率模型及在中国股市的应用

文章在一维随机渡动率(SV)模型基础上,通过扩展,建立了多个多变量随机波动率(MSV)模型.首次将MSV模型大规模应用于中国沪深两市指数周收益率数据,利用MCMC方法进行模型估计,选用DIC准则进行模型比较,得出拟合程度最好的MSV模型.结果显示,加入波动率单边Granger因果关系的MSVGt-AR(1)模型对沪深两市的拟合能力最好.     

沪深A、B股市场信息传递路径实证分析

运用计量经济学中的ARCH-LM检验、GARCH模型、Granger引导关系检验等分析方法，实证分析了B股市场对境内投资者开放前后沪深两市A指收益率序列与B指收益率序列和非预期收益率序列的Granger引导关系，给出沪深A、B股市场信息传递路径，并且指出从信息流动角度来说，A、B股市场整合的方式是从A股市场向B股市场的内幕消息的传递和从B股市场向A股市场的投资理念的趋同。     

交易间隔、超高频波动率与VaR ——利用日内信息预测金融市场风险

 金融市场风险价值研究一般采用日收益数据，并基于GARCH类模型进行估计和预测，这必然会损失部分日内信息。本文尝试使用中国股市日内分笔超高频数据，在分析日内波动特性的基础上，通过UHF-GARCH模型对交易间隔等日内信息建模，得到超高频波动率UHFV。本文用ARFIMA模型对超高频波动率UHFV建模，应用到风险价值VaR的预测中，并同基于日数据的GARCH类模型的VaR预测能力进行比较。VaR似然比和动态分位数等回测检验的结果显示，超高频数据波动率UHFV模型的预测能力强于采用日数据的GARCH类模型。     

涨跌停板制度对沪深股市不同期限股指收益率波动性的影响

本文利用ARCH/GARCH模型研究了涨跌停板制度对沪深股市日、周、月收益率波动性的影响.实证结果表明涨跌停板制度改变了两市周收益率和沪市月收益率的波动特征和日收益率的波动结构,并且对收益率波动性较高的上海市场的影响大于对深圳市场的影响,对上海市场长期收益率波动性的影响大于对短期收益率波动性的影响.     

沪深300股指期货对现货市场影响的实证研究

文章采用事件研究的方法,系统考察了沪深300股指期货上市交易一年以来对于现货市场的影响程度及方向。通过使用市场模型和GARCH系列模型对沪深300股指的贝塔值以及波动率进行的实证研究,结果发现:沪深300指数期货的引入,很好发挥了期货交易管理风险和降低波动的作用,同时买空卖空的套期保值交易还降低了不对称信息对于现货市场的冲击,但是要警惕股指期货带来的系统性风险的提高。     

交易量和证券市场的波动性关系实证研究

文章运用GARCH模型对上证指数和深证成份指数的收益率波动与信息流之间的关系进行了实证检验。结果表明把交易量作为信息流的替代指标加入GARCH模型能够显著降低价格波动的持续性,也验证了符合混合分布假说理论。