比特币市场风险测度的实证研究

文章通过实证分析提出比特币市场价格风险测度体系,从比特币收益率序列的分布、波动性以及是否存在杠杆效应方面着手,在t分布和GED分布假设下,建立Garch(1,1)模型、Egarch(1,1)模型、Tarch(1,1)模型和Parch(1,1)模型,选择合适的模型估算99％和95％置信水平下的比特币风险的VaR值,并采用Kupiec方法对VaR模型进行了返回检验.结果显示,比特币市场价格波动剧烈,具有尖峰后尾特征,不存在杠杆效应,而GED分布的Garch模型是计算比特币市场风险的最合适模型.     

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模型的沪深地产股波动性分析及预测

近年来GARCH类模型在预测波动率方面得到了广泛应用,鉴于股票和房地产两个市场对我国经济发展的重要性,所以选择沪深两市地产指数的收益率做波动性研究.丈章运用GARCH类模型对沪深地产指数收益率的波动进行了枯计和预测,结果表明沪深地产指数收益率的波动不存在杠杆效应,投资者投机目的较强,M-Z回归和损失函数评价结果显示,GARCH(1,1)-M模型的样本外预测刚效果是最好的,但不能准确预测非常大的波动.     

SV模型下中国股票型开放式基金杠杆效应分析

针对中国股票型开放式基金收益波动中是否存在杠杆效应的问题,在对该类基金整体及所选取的三支具有代表性的单个基金分析的基础上,运用一个带杠杆效应的SV模型对其收益的波动性建模,并利用MCMC方法对模型进行参数估计。结果显示：不同于一般对股票市场的研究结论,无论股票型开放式基金整体还是单个基金,其收益率序列的波动中均不存在显著的杠杆效应。     

成交量对股票收益率波动的影响分析

文章利用带有成交量变化率解释变量的指数自回归条件异方差方程EGARCH(1,1)-M,实证分析了上海、深圳证券市场信息到达对波动的影响及杠杆效应,发现在样本期内成交量变化对深圳市场股票收益率波动的影响比上海市场更大。     

中国股票市场收益率与波动性的阶段性研究

本文以上海综合指数和深圳成分指数为研究对象,用GARCH(1,1)-M模型对两市的波动性与市场报酬之间的关系进行了分阶段研究,同时分析了涨跌停板交易制度对波动性的影响.通过TARCH(1,1)模型来检验我国股市是否存在"杠杆效应",结果表明,沪深两市均存在显著的"杠杆效应",即报酬与波动呈负相关.     

开放式基金收益的EGARCH模型及其非对称性研究

通过对极少被研究的中国股票型、债券型和混合型开放式基金收益率的波动性进行了GARCH和EGARCH模型分析，结果表明：大部分基金存在非对称效应，并且由于基金条件波动序列的非平稳性，信息冲击曲线具有多样化特征，这为非平稳非线性模型的研究提供了新的方向；通过构建基金类型指数，对开放式基金整体波动性的研究发现，中国开放式基金收益率的波动存在ARCH效应，但不具有非对称性效应。     

居民消费价格指数的非对称性波动分析及短期预测

居民消费价格指数(CPI)在一定程度上反映了通货膨胀抑或紧缩的程度,受到社会普遍关注.文章基于我国1990年1月～2011年6月的月度数据进行探索性建模分析,通过模型比较发现对D_CPI序列建立AR(2)-ACGARCH(1,1)组合模型最合理,该模型很好的刻画了CPI的非对称性波动特征.研究结果表明D_CPI具有明显的群集效应和逆杠杆效应,即正的外部冲击对价格水平的影响大于负的外部冲击；另外短期预测结果显示2011年第三季度我国CPI月同比增长都将超过6％,预测效果比较理想,较为符合实际情形.     

对我国物价波动性及其影响因素的变量考察

文章首先从ARCH模型的角度,对我国CPI波动进行了实证研究,得知其残差序列存在显著的ARCH效应,而且通过GARCH模型分析得知我国的CPI波动具有长期记忆性,并且外部的一个冲击对我国的物价波动具有显著的杠杆效应;其次利用脉冲反应模型,以投资与消费为例对物价的冲击因素进行比较分析得知,投资对物价的冲击力度明显高于消费的冲击力度;最后通过方差分解结果得知,CPI自身的冲击是导致我国物价波动的最主要因素,其次才是投资。因此我们可以得出以下结论:我国CPI波动具有长期记忆性特征,通货膨胀与通货紧缩一旦形成,就极容易造成恶性循环。     

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.     

基于GARCH族模型的分级基金波动性分析

文章选取中证稳健股票、进取股票和进取债基三大分级基金指数系列的日收益率序列作为研究样本,运用GARCH族模型研究不同类型分级基金收益波动特征.根据AIC准则确定各指数收益率的残差分布与最佳ARIMA-GARCH族模型,并在此基础上,用GARCH-M模型研究波动与收益的关系,用TGARCH模型与EGARCH模型研究波动的非对称性.结果表明:分级基金指数收益率均具有明显的波动聚集性,市场存在强烈冲击,稳健股基具有显著的反向杠杆效应,稳健股基与进取债基有正的风险溢价.     

中国股市波动率与收益率的因果关系研究

文章以上证综指2000年到2008年高频数据为例,基于Dufour、Taamouti(2010)测量短期和长期因果关系的方法构建了一个关于收益率与波动率的向量自回归线性模型,用来测量和比较了中国股票市场收益率和波动率之间的动态杠杆效应、波动率反馈效应等因果关系.实证结果表明我国股票市场无论是对已实现波动率还是对二次变差前三天都有较强的动态杠杆效应,而波动率反馈效应在所有的时间跨度上都可以忽略不计,并且收益率和波动率之间的瞬时因果关系在有些时间跨度上较显著.     

基于杠杆效应SV模型和EGARCH模型VaR的比较

文章通过对比EGARCH和杠杆效应SV模型,发现杠杆效应SV模型更能刻画金融市场的实际特征。将杠杆效应的随机波动SV模型应用于VaR的计算,并作实证研究。通过与EGARCH模型下的结果对比,得到基于杠杆效应SV模型计算的VaR更具有动态性和准确性,VaR更贴切地反映了金融市场的风险水平。     

基于ARCH类模型的基金市场波动性研究

近年来,随着基金产品的广泛推出,基金市场迅猛发展,投资基金的市场收益率也呈现出一定的波动性.本文选取上证基金指数为研究对象,运用ARCH模型族进行实证分析.结果表明,上证基金指数收益率表现出非正态性和条件异方差的特征.GARCH(1,1)模型对上证基金指数的波动具有很好的拟合效果.     

基于周内多重分形波动率的基金投资风格漂移风险测度研究

基金发生投资风格漂移是把双刃剑，在获得短期超额收益时，也隐藏着巨大的风格漂移风险。本文首先以我国79只开放式股票型基金为样本，在量化投资风格漂移的基础上，分析发现其收益序列存在多重分形特征，据此构建周内多重分形波动率测度来刻画投资风格漂移收益的复杂波动特征，并与传统的GARCH族波动率计量模型的测度能力进行比较分析，实证结果发现本文构建的周内多重分形波动率测度更加精确，能更好刻画序列的复杂波动特征；然后，进一步构建MFVW VaR模型对基金投资风格漂移风险进行量化测度，发现该模型比传统的参数与非参数VaR模型能更好地对风格漂移风险进行有效测度，基金普遍存在较大的风格漂移风险；最后，对我国开放式股票型基金的产品创新策略与投资风格漂移监管策略进行了一些有益探讨。     

基于TARCH模型深证综指收益率波动的实证分析

文章应用含二阶非对称效应的TARCH模型分析深证综指收益率波动的变化特征.结果显示:深证综指收益率的变动受滞后1、4阶影响较强;深证综指收益率存在较强的条件异方差,而TARCH模型能较好的消除条件异方差.相对于好消息而言,不利消息对深证综指收益率的冲击要大,且总体上存在较为明显的杠杆效应.     

股票市场与黄金市场收益率波动溢出效应研究

文章通过建立GARCH族模型研究股票市场和黄金市场收益的波动性、波动的非对称性以及波动的溢出效应。研究表明:(1)股票市场和黄金市场的收益率均存在显著的ARCH效应;(2)GARCH(1,1)模型能够很好地消除两市收益率的条件异方差性,方差方程中的ARCH项和GARCH项的系数之和接近1,表明冲击对条件方差的影响具有很强的持续性;(3)两市均存在明显的非对称性,所不同的是股票市场中坏消息引起的波动比同等好消息引起的波动要大,而黄金市场中好消息引起的波动比同等坏消息引起的波动要大;(4)股票市场和黄金市场之间存在溢出效应,但是溢出效应是不对称的、单向的。黄金市场的波动能够引起股票市场的波动,而股票市场的波动不能引起黄金市场的波动。     

深沪股指收益率波动研究

文章选取沪、深两市1991年1月1日至2005年2月18日的股票指数作为样本,运用EGARCH(1,1)模型,研究指数日收益率波动的性质特征,并探讨了不同阶段股市对利好消息和利空消息的反映。结果表明:不同阶段的指数收益率序列具有结构特征,各阶段沪、深两市指数收益率均与滞后一阶高度相关,且两市指数收益率均具有信息不对称效果。     

基于随机波动模型的人民币汇率波动性分析

自人民币汇率体制改革以来,汇率波动日趋复杂,对我国经济的影响也更加重要.鉴于此,文章运用随机波动(SV)模型对汇改后美元兑人民币汇率进行分析,结果表明杠杆效应对我国外汇市场的影响较小,而人民币汇率收益率与市场风险密切相关.