基于已实现波动率的长记忆性分析

根据长记忆性的检验方法,即H/S分析法、GPH法,分别对上证指数收益率波动的长记忆性进行检验。同时,采用已实现波动率（RV）对波动进行度量,结合ARFIMA-RV、HAR-RV长记忆性模型进行分析,证实上证指数的RV序列具有长记忆性,而且HAR-RV模型能更好地对波动进行预测分析。     

沪深300股指期货收益率及波动率的长记忆性研究

对股指期货收益率与波动率的长记忆性进行研究,可以反映市场的运行效率。运用ADF-KPSS联合检验法、自相关系数法、R/S检验法检验了沪深300股指期货的收益率及波动率序列的长记忆性。结果显示:沪深300股指期货的收益率序列不具有显著的长记忆性,而其波动率序列具有显著的长记忆性,波动率的长记忆性暗示着市场中事件和消息对我国股指期货市场的影响不会马上消失,而可能对市场产生长期和深远的影响,也意味着我国股指期货市场的有效性有待加强,需要从信息披露、培育多元化投资主体等方面加强市场建设,以消除长记忆性对我国股指期货市场健康发展的影响。运用FIGARCH模型度量了沪深300股指期货波动率的长记忆性,为后续股指期货波动相关研究提供参考。     

基于GARCH模型与灰色预测模型GM(1,1)的人民币汇率收益率分析

论文中对人民币汇率收益率序列分别建立了GARCH(1,1)模型和GM(1,1)模型.首先利用GARCH(1,1)模型刻画了收益率序列的波动性,接着通过预测模型GM(1,1)对收益率序列水平值进行预测.实证结果表明,人民币汇率收益率序列之间存在明显的波动性和长期的自相关性,预测模型GM(1,1)能够很好的拟合人民币汇率收益率序列,是一个可用的较好的预测模型.     

商业银行汇率风险的VaR-GARCH(1,1)模型计量

采用VaR-GARCH(1,1)模型,选取2003年至2009年人民币对四种外汇的交易数据度量了商业银行外汇资产组合的风险。研究发现,外汇收益率具有尖峰特征,且欧元和日元收益率服从正态分布。从GARCH模型的估计和检验来看,外汇收益率序列具有波动集聚性特点,因此GARCH(1,1)模型能够有效模拟收益率序列。在99.9%置信水平下,用VaR-GARCH(1,1)估计的欧元和日元外汇资产组合的最大潜在损失约为上一交易日市场价值的0.05%,以此度量了商业银行的汇率风险。     

沪深股票市场长程记忆相关性研究

针对上海和深圳的日收益序列,采用重标级差(R/S分析)对其进行了实证研究.从统计结果来看,样本序列呈现出尖峰、胖尾等有偏特征,明显不满足正态分布的假设,表明收益序列可能具有长程相关或记忆性.采用ARFIMA模型对沪深股市收益率的长期记忆性进行了检验,根据分段检验的结果,得出了一些我国证券市场有效性的结论.     

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。     

中国畜产品价格长记忆性特征分析及预测

本文利用序列自相关函数图和运用R/S重标极差法计算的Hurst值,基于1994年6月-2016年8月猪肉、牛肉、羊肉等主要畜产品价格,对畜产品价格长记忆性进行研究,同时利用分数阶差分后序列建立AFRIMA模型,并与ARIMA模型预测精度进行对比。研究结果表明：中国畜产品价格波动具有长记忆性特征;基于长记忆性特征的AFRIMA模型预测精度较高。预测近期猪肉价格波动率回落,处于低速波动状态;牛肉价格波动率逐步降低,上涨乏力,羊肉价格预计跌幅不大,价格处于僵持状态。建议在研究和预测畜产品价格波动规律时应该充分考虑长期记忆性问题,相关部门在制定相关宏观调控政策时,应考虑价格具有长记忆性特征,关注前期价格波动规律和未来价格波动的相关性。     

沪深300股指期现货长记忆性及分数维协整

基于中国沪深300股指期货及沪深300指数2010年4月16日-2014年3月31日间的5分钟高频交易数据,首先采用Geweke-Porter-Hudak（GPH）和Local-Whittle估计方法,研究中国股指期货和现货沪深300指数市场的流动性、波动率以及交易活跃度等市场微观结构指标的长记忆性;然后运用频域最小二乘估计方法探究上述指标间的分数维协整关系。实证结果表明:两市场的流动性、波动率以及交易量和持仓量均存在长记忆性,且在5%的显著性水平下不能拒绝两市场的流动性和波动率四者分整阶数相同,以及交易量和期货持仓量三者分整阶数相同的假设。此外,股指期货的流动性与波动率、股指期货的流动性与现货的波动率、股指现货的流动性与期货的波动率以及股指现货的流动性与现货的波动率4组序列之间具有分数维协整关系;股指期货和现货的波动率之间存在分数维协整关系;交易活跃度的衡量指标之间不存在任何分数维协整关系。     

股指期货与现货指数收益率序列相关性研究——基于Copula函数的实证分析

沪深300股指期货推出后,其与沪深300指数的关系就引起投资者和研究者的关注。以沪深300指数和沪深300股指期货的日收益率数据为基础,运用Copula函数建立Copula-GARCH(1,1)-GED模型对两者进行相关性分析,结果表明:沪深300指数与股指期货收益率序列之间相关程度非常高,而通过比较秩相关系数的拟合情况,二元正态Copula函数更接近实际情况;在平方欧式距离的标准下,二元t-Copula模型能够更好地描述沪深300指数与沪深300股指期货日收益率序列的相关结构;两序列的尾部相关程度非常高,表明当股票市场大幅度波动时,沪深300指数与沪深300股指期货的相关程度显著提高。     

基于比较视角的我国股票市场波动ARCH效应研究

我国同期的主板市场不存在ARCH效应,中小板市场存在弱势ARCH效应,创业板市场存在明显的ARCH效应;GARCH(1,2)模型能较好地刻画中小板指数,GARCH(1,1)模型能较好地刻画创业板指数;EGARCH(1,2)能较好地刻画中小板市场波动的非对称性,EGARCH(1,1)模型能较好地刻画创业板市场波动的非对称性;GARCH(1,2)-M模型不能有效刻画中小板指数,GARCH(1,1)-M也不能有效刻画创业板指数,表明中小板市场及创业板市场日收益序列对风险溢价的敏感性不强。     

FIEGARCH-EVT-ES风险测度及在期货市场的应用

构建了FIEGARCH-EVT-ES风险测度模型,并将其应用于期货市场风险度量。FIEGARCH能捕捉资产收益的条件异方差、波动的长记忆性以及对正负信息反应的非对称性;极值理论（EVT）能处理资产收益的厚尾性;期望损失ES是一致性风险测度,可有效弥补VaR无法考察超过分位数信息的缺陷。以上海期货交易所铜期货为例验证了模型的有效性,并与GARCH-N-VaR模型进行比较分析,结果表明,GARCH-N-VaR低估了风险,FIEGARCH-EVT-ES预测效果较好,同时也不会使预测结果过于保守,从而过高估计风险。     

股指期货上市对现货市场的影响——来自中国的实证研究

文章运用EGARCH、多元GARCH、GRANGER非因果性检验、CHOW断点检验等计量经济方法,检验了股指期货上市对股票市场波动的效应、对现货中外联合动态关系的影响、期现之间的先行-滞后关系以及股指期货交易行为对现货波动的影响。研究表明,股指期货的引入加大了现货市场的波动,外生的波动事件通过期货交易,加大了现货市场的波动,引入股指期货后,中外股市的联合动态关系有显著改变。     

中国股市大幅波动期间股指期货对指数现货波动的影响分析

针对股指期货做空机制与做多机制对指数现货的影响有无异同的问题,将2014年7月至2015年8月间中国股市的大幅波动分为上涨期和下跌期,通过沪深300股指期货以及沪深300指数现货每5分钟的数据,利用Garman & Klass波动率度量公式、双变量GARCH模型和EGARCH模型来分析波动中股指期货对指数现货波动的影响。研究认为,在市场处于大幅波动期,股指期货和指数现货两个市场之间存在双向价格引导关系,其中指数现货市场处于主导地位,两个市场之间风险是相互传递的,其中指数现货市场的风险传递更加显著;在中国股市波动的利多阶段,股指期货的负收益会促进指数现货的波动,在利空阶段,股指期货的负收益影响大于正收益影响,股指期货的做空机制对指数现货市场带来的影响大于做多机制带来的影响;股指期货以其本身固有的领先于股指的特性,在应该抑制波动的时候反而加剧了波动,造成了负面影响,中国金融市场应重视其负面影响,并采取有效措施来加强对负面影响的控制。     

基于GARCH模型和非参数模型的上海股市VaR的比较

从VaR的定义出发,考虑基于GARCH类模型和基于非参数模型的VaR估计.对于前者进行筛选以后,采用EGARCH(1,1)模型来估计资产或资产组合未来收益率的波动,后者则用核估计方法估计资产或资产组合未来收益率的概率密度函数,并用这两个模型对上海股市进行了实证研究,结果表明后者不失为一种值得考虑的方法.     

股指期货对于市场波动性影响的分析——基于KOSPI200和TAIEX股指期货的实证分析

本文运用改进的GARCH模型,以新兴市场国家和地区--韩国和台湾股票指数及相应现货指数为样本,就股指期货对市场波动性的影响进行了实证分析.研究结果表明:股指期货上市后的较短时期内,股指期货市场及其相应现货市场的波动性略有增加;但长期而言,伴随股指期货市场的日趋成熟,股市和期市的波动性将逐步减小.     

涨跌停机制对上海股市效率和波动的影响

涨跌停机制是对证券的每日最高和最低成交价,或每日最高涨跌幅度进行的限制,旨在降低股市波动,提高市场效率。用带有涨跌停虚拟变量的GARCH(1,1)模型,对上海股市交易最为活跃的30支股票在涨跌停机制影响下的鞅假设和收益波动进行了实证研究。结果表明,中国股市当前10%的涨跌幅价格限制率会降低市场效率,而且不能降低市场的波动。因此,我国应取消或放宽当前的涨跌幅限制。     

现货市场与期货交易行为对期货市场波动的影响——来自中国农产品期货市场的证据

期货交易对波动性的影响一直以来都是一个备受争议的课题。建立了包含预期风险收益、现货市场和期货市场非对称信息冲击效应的EC-TARCH-M模型,对大豆、豆粕、玉米和强麦等期货的交易行为、现货市场信息冲击与期货市场内在波动性之间的关系进行深入研究。结果表明,期货交易行为均对波动性有着显著影响,但影响的方向和程度不一致,投机交易会加剧期货市场波动性,而市场深度却有助于降低期货市场波动性。不同期货市场波动性对来自现货市场的信息冲击反应不一,但对来自期货市场中的信息冲击具有"杠杆效应"。