基于TGARCH模型的证券投资惯性反向交易策略实证研究

惯性反向交易策略是比较成熟的行为金融投资策略.选取2000年1月～2006年10月投资组合公告发布在7年以上的10只偏股型封闭式基金,将TGARCH模型结合Shiller等提出的模型测度中国证券投资基金的惯性反向交易策略,探讨证券收益的波动性与惯性反向交易之间的关系.实证分析结果表明,惯性反向交易行为使基金收益具有负自相关性,同时惯性反向交易行为在市场上升和下降时是不对称的,市场下降时的惯性交易行为远比市场上升时剧烈,存在明显的杠杆效应,并且利空消息比同样大小的利好消息对收益波动性的影响更大.     

上海股市波动性预测模型的实证比较

本文采用上证综合指数每日收盘价数据,应用常用的波动性预测模型预测上海股市的周波动性并比较其样本外预测效果.结果表明,尽管当采用不同的预测误差统计量作预测模型的预测精度的评价准则时,也会导致评价结果的排序不同,但从总体上来说,指数平滑模型对上海股市周波动性的预测效果还是优于其他模型;而相对比较复杂GARCH(1,1)模型对上海股市周波动性的预测效果并不佳.     

基于随机波动性模型的中国股市波动性估计

采用动态随机波动性模型实证研究了中国股票市场的波动性. 通过基于马尔可夫链蒙 特卡罗(MCMC) 模拟的贝叶斯分析方法,较好地估计了随机波动性模型中的参数与波动性序 列. 基于中国股市数据进行的实证结果表明,与ARCH 类模型相比,随机波动性模型能更好地 描述股票市场回报的异方差和波动性的序列相关性.     

中国证券市场的波动性——一个开收盘角度的实证研究

本文采用上证180的100只典型个股为样本对上海股市开收盘的波动性进行了实证研究,实证结论表明我国股市开盘回报的波动性显著大于收盘波动性。本文进一步对影响波动性的因素进行考察,认为开盘方式和开盘交易过程中释放的私人信息是造成上述现象的重要原因,因此着重从信息的代理指标-交易量的角度考察回报的波动性的差异。     

投资组合保险对市场波动影响分析

投资组合保险作为投资者管理市场风险的一种方法本身存在一定的局限性.投资者在股价下跌的情况下采用相同的投资组合保险策略将引起标的股价剧烈变动,从而使整个股票市场上的价格波动更加趋于剧烈,因此投资组合保险在某些条件下将增大市场的波动率.     

中国股票市场的波动性研究--EGARCH-M模型的应用

将ＧＡＲＣＨ－Ｍ模型和ＥＧＡＲＣＨ模型结合起来,分析了我国股市波动性的特点。实证结果表明,波动性对收益率冲击的反应具有非对称效果,即正冲击所引起的波动要大于同等程度的负冲击所引起的波动,收益率与波动性具有显著正相关关系。     

上海证券市场分阶段收益率与波动性的实证分析

采用基于广义误差分布的GARCH类模型,对上海证券市场的收益和波动进行分阶段研究。GARCH和GARCH－M模型结论表明股市波动趋缓,投资者由风险偏好转为风险厌恶。GJR-GARCH模型对波动的非对称性研究发现,股市存在不对称性并且杠杆效应逐渐明显。实证分析表明股市投机成分日益减少,投资者渐进理性。     

中国出口增长的稳定机制与实现途径

中国的出口增长在过去20年中表现出了明显的波动性,出口经常性的大幅波动将不利于我国宏观经济的长期稳定发展,因此有必要建立保持出口中速增长的稳定机制,这一稳定机制既应包括短期的政策性刺激手段,更应侧重于长期的结构性调整,特别的应着力于产品结构、所有制结构和市场结构的调整,应成为建立出口增长稳定机制的主要途径。     

考虑基差非对称效应的期货波动性预测模型研究

文章研究了基差对期货回报率波动性影响的非对称效应及其在期货波动率预测中的应用。以郑州强麦期货为例的实证结果表明,基差对期货的回报的波动性的影响存在显著的非对称效应,其中负基差对波动性的影响要明显大于正基差。通过与GARCH模型和未考虑非对称效应的SE-GARCH模型对期货波动性预测能力的样本外比较表明,考虑基差非对称效应的AE-GARCH模型能更准确地预测期货的波动性。      

商品期货新合约上市对已有合约波动性影响的实证分析

文章以国内三家商品期货交易所上市的全部合约为对象,在区分不同品种合约关联性的基础上,通过EGARCH模型分析了新品种上市对已有品种价格波动性的影响,研究发现新品种的上市在不同程度上减弱了已有品种特别是与其关联性较大的已有品种的价格波动性.