涨跌停板制度下沪深股市向量自回归模型及波动性的协整分析

本文以上证综合指数和深圳成分指数为研究对象，选取了以1996年12月16日至2009年5月27日的两指数收盘价为样本，通过向量自回归模型（VAR）、协整分析、脉冲响应分析来检验两时间序列间的内在联系。结果表明，所选取观测交易日的沪深两市对数收盘价不存在长期均衡关系，并且两市股指收益率变化的相互影响的持续时间短；沪深两市不存在格兰杰因果关系，两市的独立性越来越明显；在不同时期，沪深两市波动的联动作用不同。     

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。     

深沪A股市场短期过度反应实证研究

本文利用1994年至2003年深沪两市的A股日数据考察了我国A股市场的短期过度反应效应.实证结果表明我国深沪两市A股市场在短期内不存在过度反应的反转修正,但随着累积时间的增加,平均累积超额收益率变化的显著性增强.     

基于改进R/S法的中国股票指数长记忆性分析

针对中国股市的长记忆性问题,本文在比较各种长记忆检验方法的基础上,采用改进的分析方法来检验我国股市的日收益率的长记忆性。结果表明,我国沪深两市的日收益率序列均有长记忆性,并且深市的长记忆程度比上证长记忆程度强。     

沪深A、B股市场分割的实证检验

文章运用计量经济学中Granger因果性检验,分阶段实证检验了B股市场对内开放以及汇率制度改革以来沪深两市A、B指收益率的引导关系,得到的结论主要有:B股市场对内开放以来,沪深两市收益率的引导关系以及A、B指收益率的引导关系有所增强;特别是汇率制度改革以来,A、B股市场收益率的引导关系表现得更加显著。     

中国股指收益率的非对称拉普拉斯分布实证检验

应用非对称拉普拉斯分布拟合沪深两市股指日、周收益率数据。研究结果表明:非对称拉普拉斯分布能够比正态分布更好地反映两市股指的日、周收益率数据的尖峰、厚尾、偏态特征。由于非对称拉普拉斯分布有显性的表达式,便于开展参数估计和数字特征的计算,因此对于股指期货投资者而言,在计算股指收益率的VaR、CVaR进行风险测量时,采用非对称拉普拉斯分布将是较好的选择。     

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.     

基于极值Copula的投资组合集成风险度量方法

 应用极值的阈值与峰值模型来度量单个资产的风险价值,用两种不同的方法度量了基于Copula函数的沪深指数收益率的相关结构,比较了不同Copula函数下基于沪深指数的二元投资组合集成风险值,结果说明：Gauss Copula函数对沪深指数收益率的相关结构拟合较好,阈值模型的极值Copula能较好的度量投资组合的集成风险值,在高置信度下（0.99以上）,基于Gumble Copula函数的上尾（正收益）集成风险值、基于Clayton Copula函数的下尾（负收益）集成风险值与真实值最为接近。直接加权的方法会高估投资组合的风险,假设沪深指数的收益率服从二元正态分布会低估风险。峰值法的集成风险值误差较大。     

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。     

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.     

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。     

中国股票市场波动率的多重分形分析与实证

我国股票市场波动表现出随时间变化的动态特征。文章采用多重消除趋势波动分析法(MFDFA),对沪深股市四个主要指数的日波动率时间序列进行了分析。结果表明,沪深股市四个主要指数的日波动率时间序列均表现出多重分形特征,且上证指数和中证500指数日波动率序列相对于其他两个指数日波动率序列表现出更强的多重分形特征。各指数日波动率时间序列的多重分形特征均是自身的长程相关性和波动的厚尾分布共同作用的结果,且波动的厚尾分布对原始序列的多重分形特征的影响比长程相关性大。     

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。     

基于小波协方差的中国股市波动序列相关性的实证分析

在介绍概率变化协调的相关性度量方法的同时,证明了该方法是传统方法的推广。又依据小波协方差在不同尺度下的分解理论,提出了基于小波协方差的相关性度量方法,并对沪深股市波动序列之间的相关性进行了实证分析。结果表明：沪深股市波动序列在整体上具有正相关性,但在不同尺度下沪深股市波动序列之间的相关性不同,小尺度下相关性小。对投资者而言,最好以小尺度为基准选择分散投资策略。     

沪深股市量价因果关系实证研究

文章考察了1994~2004年沪深股市不同性质交易量与收益率及其绝对值的Granger因果关系。研究发现:在上海市场上,原始交易量、预期交易量、非预期交易量与收益率只存在收益率至交易量的单向因果关系,非预期交易量中超过均值部分与收益率存在双向因果关系;而这四种交易量与收益率绝对值都存在双向因果关系。在深圳市场上,只存在收益率及其绝对值至交易量的单向因果关系。     

基于马尔可夫域变模型的上海股市收益率非线性特征分析

针对股市收益率在不同时期内具有不同的均值、波动性和持续性等非线性特征，引入马尔可夫域变模型（MRSM）对上海股市收益率的均值与波动性的对应关系以及高、低收益率状态转换特征进行分析，结果表明马尔可夫域变模型与GARCH类模型相比较，显著地提高了对股票市场行为的描述能力。它不仅可以从动态角度明确刻画金融市场的“收益与风险”相对称的特征，而且可测定不同状态持续的可能性和由一种状态转向另一种状态的概率。     

非对称随机波动模型在中国股市的应用

为了探测随机波动模型的非对称特征,修改传统的随机波动模型建立非对称的随机波动模型,采用基于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟的贝叶斯分析对模型进行参数估计。对中国深圳、上海股市波动进行实证研究发现,非对称随机波动模型能较好地探测波动存在的非对称波动。与GJR-GARCH模型相比,非对称随机波动模型预测效果更好。     

沪港台三地股市波动的风险传导效应研究

由于受到地理位置、经济文化等因素的影响,沪港台股市在收益率波动上存在相关性。利用Granger因果检验和Chi-plot图检验两种方法分别对沪港台股市波动进行了实证研究。结果一致表明：沪台股市的收益率波动存在双向传导效应,沪港两市的收益波动仅存在显著的港市对沪市的单向“溢出效应”,而沪台两市传导效应相对较弱。但沪港台三市的收益波动均存在明显的“杠杆效应”。     

中国股市A、B指长期均衡关系的实证分析

文章运用计量经济学中的协整理论,对1997年1月1日至2001年2月19日及2001年2月28日至2004年12月31日两个阶段上证A、B指间及深圳成分A、B指间的长期均衡关系进行了实证分析,得出中国股市A、B股分割状况有所改善的结论,并从信息的构成、处理、转化、传递的角度对沪、深两市的差异进行了解释。     

政策干预上海股市行为的统计分析

一、引言政府政策的频繁干预是我国股市的一大特征。唐利民等 ( 1999)的研究表明 ,从 1992年至 1998年 ,在造成上海股市股价异常波动的因素中 ,政策因素的影响占总影响的 4 4 % ,市场因素占 2 3 % ,扩容因素占 2 1% ,消息因素占 12 %。出于保护幼稚股市发展的目的 ,政府进行必要的政策干预无可厚非。但是 ,过多的政策又是不利于股市发展的。因此 ,用好政策就需很好把握政策的力度。而要做到这一点 ,认真研究政策干预下股市行为的规律就很必要了。本文所研究的政策干预下的股市行为 ,是指股票市场指数对政策的反应如何 ,具体来说是指股价指数…