上海股市周日历效应及长期记忆研究

运用ARMA-GARCH-M、EGARCH-M及FIGARCH-M模型对上海股市A股指数收益率及其波动性的周日历效应进行联合检验;另外还检验了成交量的周日历效应。研究结果表明:(1)风险溢价系数为正值,上海股市的风险传递机制正在发挥作用;(2)股市收益率序列存在显著的周日历效应,并且其异常收益并非来自风险溢价;(3)波动性过程同时存在周日历效应和长期记忆效应;(4)股市交易量同时存在周日历效应和长期记忆效应。最后利用混合分布假说进行了解释,信息可能是周日历效应形成的重要原因。     

沪深300股指期货对我国股市波动溢出效应的分析

本文通过选取沪深300股指期货、上证指数以及深证成指的样本数据,经过预处理后,通过建立GARCH模型,在GARCH模型的基础上研究了沪深股指期货收益率波动对上证综指收益率以及深证成指收益率的波动性的影响,得出股指期货收益率的波动会加剧上证综指和深证成指收益率的波动。     

投资者情绪对A股市场的影响研究

根据开户比例以及股市收益率的日数据和周数据,通过格兰杰因果关系来研究投资者情绪与股市是否存在因果关系,并建立向量自回归模型来考察投资者情绪变动与沪市和深市之间的影响关系。结果表明:不管是短期内还是长期内,投资者情绪短期内对深市的影响要大于沪市,在长期内投资者情绪对股市的影响要大于短期对股市影响,并且开户比例波动是沪深300指数收益率波动、上证A指收益率波动、深证A指收益率波动的Granger原因,但是反过来要依据期限不同而定。     

基于GARCH族模型的深证成指波动特征实证分析

采用GARCH族模型对深证成指总体及分阶段收益率的波动性进行统计拟合分析,指出深证成指的波动具有集聚性、持久性、显著的非对称性效应及阶段性特征。以深证成指价格达到最高点的时间点为分界,将整个样本分成两个阶段:在第一阶段,“利好消息”对深证成指的冲击比同等程度的“利空消息”大;在第二阶段,“利空消息”的冲击比同等程度的“利好消息”大。这说明深证市场具有杠杆效应。     

主板、中小板和创业板之间的溢出关系研究——基于流动性调整的VAR-BEKK-GARCH模型

以深证成指、中小板指和创业板指为例,研究了我国主板、中小板和创业板之间的流动性和波动溢出效应,发现我国三大板块之间存在系统流动性。在使用BEKK-GARCH模型检验波动溢出效应时,为了排除流动性溢出效应对结果的影响,先使用包含流动性代理变量的VAR模型对收益率进行过滤。之后对没有经过流动性调整的波动溢出效应进行检验,发现流动性调整对结果的影响并不显著,说明我国的流动性溢出与波动溢出效应之间的交叉影响并不明显。     

中国股票市场价量关系研究——基于沪市日数据的分位回归分析

股市价量关系研究具有重要意义。用传统方法考察变量间的"平均"价量关系,经常是高估或低估真实的价量关系。而采用分位回归方法对沪市价量关系进行研究的结果表明,沪市收益率及收益率绝对量和交易量之间存在显著的价量关系。收益率与交易量存在显著的V型价量关系,且正向价量关系强于负向价量关系。收益率绝对量与交易量存在显著的正向关系,且价格波动越剧烈时价量关系越强。     

基于GARCH族模型的深证成指价格波动研究

金融数据的波动具有较明显的集聚特性,波动集聚现象在收益率的分布上往往呈现出"尖峰厚尾"的特征.价格指数的误差存在自相关性和条件异方差问题,还具有杠杆效应.运用GARCH族模型对深证成分指数的价格指数及收益率进行研究,并对各种模型的拟合结果进行比较结果显示:深证成分指数的收益率的分布存在明显的尖峰后尾现象,股票价格指数存在非对称效应,EARCH模型较好地拟合了股票价格指数的非对称效应的结论.     

国内与国际原油市场波动溢出效应研究

单变量GARCH模型可以用来描述收益率序列的波动聚类特征,而多元GARCH模型则有助于分析国内与国际原油市场波动的溢出效应。实证结果表明,随着政府继续实施参与国际接轨的定价原则,国内油价呈现较为明显的GARCH效应,油价波动也开始具有较长的持续性;国际原油市场对国内市场存在显著的单向波动溢出效应,石油市场的信息传递方向是从国际市场到国内市场。     

中国期货市场流动性周内效应及其影响因素实证研究

以交易量、交易金额、持仓量、平均深度、有效交易量以及非流动性指标作为流动性度量指标,以近三年的日数据为基础,对中国期货市场流动性周内效应及其影响因素进行了实证研究.结果表明,中国期货市场存在显著的周内效应,而且当控制交易量、持仓量、平均价格和价格波动性等对流动性有显著解释能力的变量时,这种效应仍然存在.     

股指期货分解交易量影响波动性实证研究

基于沪深300股指期货合约高频数据,根据持仓量增量和交易量之间的内在关系,巧妙地将股指期货合约交易量分解为开仓交易量、平仓交易量和换手交易量,利用EGARCH模型研究股指期货不同分解交易量对股指期货市场波动性影响的差异性,以及市场波动的非对称性,得到的结论是:各类分解交易量比未分解交易量包含了更多能够解释市场波动性的增量信息,各类分解交易对波动性均存在正向影响,波动具有非对称性,在交易数量相同的情况下,各类交易对市场波动性影响程度由强到弱的顺序依次是开仓交易、换手交易、平仓交易,表明不同交易者结构对市场波动性的影响存在显著差异.     

流动性的"周内效应"和"日内效应" ——基于指令驱动市场的实证研究

根据金融市场微观结构理论,运用高频数据对上海股市流动性的日内和周内变动趋势 进行实证分析,结果表明,在上海股市中流动性存在着显著的"日内效应"和微弱的"周内 效 应",而且当控制波动性、交易量和股价等对流动性有重要影响的变量时,这种效应仍然存 在。在此基础上,深入分析了造成这一现象的原因,并且提出了相应的政策建议。     

A股市场冲击下的交易量与收益率特征研究

本文基于高频跳跃非参数识别框架,结合我国证券市场投资者情绪及市场环境,对上证A股市场冲击下的交易量与收益率特征进行研究,从更为微观的角度揭示信息快速融入过程中投资者的反应及市场交易状态和影响因素。研究发现,我国A股市场在市场冲击发生时往往伴随着交易量的大幅增加,冲击发生后交易量存在迅速下降的过程;利好、利空的市场冲击对市场交易量、收益率存在非对称影响,整体来说,投资者对利空消息更敏感,但在不同的市场情绪下投资者对市场冲击存在非理性反应,牛市时投资者倾向于对利空消息反应不足,而在熊市时倾向于对利好消息反应不足。     

股票市场波动性研究——基于ARMA-TGARCH-M模型的实证分析

通过构建ARMA-TGARCH-M模型,并同时利用上证综合指数和深圳成份指数的低频日收益率和5分钟高频收益率数据,对中国股票市场的波动性问题进行了实证研究.结果表明:中国股票市场存在着大幅度高频率波动,市场总体风险较大,而且收益率波动也存在着波动集群性、尖峰后尾性和非对称分布等特征,深圳股票市场在各方面的特征也都比上海股票市场突出.此外,低频日收益率序列和5分钟高频收益率序列都存在着显著的平稳性、自相关性和ARCH效应,中国股票市场还存在着较长的外部冲击波动持续期,且杠杆效应显著.GARCH族模型能够很好地拟合中国股票市场的波动性问题.     

关于分割股票市场间信息传递的过程研究

应用结构向量自回归(SVAR)模型对国内外分割市场间的信息传递过程进行了研究,尤其是分析B股的开放和QFII制度的实施对国内市场信息传递过程的影响.研究发现:H股和S&P500指数对A、B股具有显著的收益率溢出效应,反映了国内外市场的融合趋势;QFII制度实施后,A、B股收益率之间的信息传递过程反映了A、B股系统风险的降低;相应地,国内A、B股投机性也在减弱,说明在国外投资者的示范效应下,国内投资者交易理念渐趋成熟,从而进一步反映了国内资本市场的成熟.     

上海股市交易行为与波动性分析

本文首先通过对交易量与股指收益率之间关系的实证分析,发现上海股票市场交易具有明显的“追涨不杀跌”性质。这一交易行为特征与我国股市特殊的交易制度和“政策市”的特点有着密切联系。本文结合ARCH模型及其扩展模型的特点,对我国上证综合指数日收益率的波动性进行了实证考察,发现上海股市中具有显著的ARC效应,且存在Black指出的“杠杆效应”。将两个方面结合起来,发现我国股市在市场主体交易行为与市场波动性之间的联系上存在有悖常理的现象,可能需要建立更复杂的理论模型加以解释。     

中国股指收益的动态关联分析

为探讨我团股指收益的动态关联关系．本文基于向量自回归模型分析了上证A股指数、深证A股指数和上证B股指数收益之间的相互动态影响。更进一步地利用脉冲响应分析及方差分解方法测算了新息在收益系统之间的传递、变量的响应效果和新息冲击在变量响应中的贡献程度。结果显示，三个市场指数组成了稳定的收益系统．谊系统对外来冲击的响应是暂时的，系统很快收敛到均衡状态。     

统计定价模型的改进与实证分析

本文对统计定价模型申的变量选择做了改进,反映投机因素的变量选取第一大股东持股比例、流通A股;投资因素的变量选取营业利润率、基本每股收益、每股净资产、净资产收益率、每股经营现金流、分配能力指标(由每股资本公积和每股未分配利润加重而得).在此基础上对创业板和煤炭板块进行了实证分析.得出投资因素对两个板决股票价格都有显著的影响,而作为投机因素的流通A股这个变量主要对煤炭板块有显著的影响.     

上海铜期货日流动性与日波动性关系的实证研究

本文对上海期货交易所铜期货市场的日流动性和波动性进行了实证研究。在考察交易量与波动的关系时借鉴了混合分布假设理论(MDH),而在考察流动性比率与波动性的关系时则在前人基础上建立了新的模型。通过实证得出交易量与波动率有显著的正相关关系的结论。而在考察流动性比率与波动性关系时,却发现二者并没有显著的关系。     

股市日收益率波动性与交易量关系

首先引入基于混合分布假设(MDH)的GARCH-M(广义自回归条件异方差)模型,因为GARCH-M模型是一个研究资产收益率和风险性关系的模型,将非信息交易量和信息交易量加入GARCH-M模型的均值方程中,研究了中国股票市场日收益率波动性与交易量之间的关系。信息交易量对波动性的解释能力要远大于非信息交易量;信息交易量中超过均值部分对波动性的解释能力大于整个信息交易量等。     

通货膨胀率对中国股票市场波动影响的传导机制研究

在不同通货膨胀率趋势状态下,通过研究通货膨胀率对股票实际收益的影响关系,可以判断股票市场与各种宏观经济变量之间的联系。检验发现:1994年1月至1999年12月通货膨胀率下滑时期,通货膨胀率与真实收益率微弱负相关来源于不显著的代理效应;2000年1月至2009年7月通货膨胀率震荡攀升时期,通货膨胀率与真实收益率显著负相关来源于显著的代理以及货币幻觉效应。因此通货膨胀率影响收益率的传导机制以及市场对各种经济变量变动的敏感度都取决于通货膨胀率趋势状态,而采取适度紧缩的货币政策事先抑制通货膨胀率趋势性上扬,就能起到维护市场稳定发展的作用。