上证指数收益和波动性的星期效应检验

本文利用AR(m)-GARCH模型,同时检验1992年5月21日至2002年6月21日上证综合收益及其波动性的星期效应,发现收益和波动性都存在显著的星期效应周五平均收益最高,周一平均收益最低,周四波动最大,周五波动最小.文章还分别检验了10%涨跌停板制度前后两个时期的星期效应,发现都是周五平均收益最高,但两个时期星期效应的模式存在一定的差异.     

基于GARCH族模型的WTI原油价格波动特征检验

针对WTI原油价格波动具有聚集性的特点,首先利用GARCH模型实证分析,得出WTI原油价格波动受外部因素影响大,并且持续时间长;其次根据GARCH-M模型检验得出,WTI价格波动具有高风险高收益的金融市场特征;最后借助EGARCH模型检验得出,WTI原油价格波动具有杠杆效应,即价格波动主要受负面消息影响,表现出价格变化以上涨为主的特征.     

中国汇率收益率及波动的周内效应实证研究

利用修正的GARCH-M模型,检验了中国2005 - 2010年期间人民币-美元汇率和人民币-欧元汇率收益率及波动的周内效应.研究发现,人民币-美元汇率在周二和周四具有显著升值特征,而人民币-欧元汇率在周四则更容易贬值并同时存在波动性的周二效应,仅在人民币-美元汇率收益率与波动之间呈现显著风险与收益的负向关系,反映出风险越高则人民币-美元汇率越容易升值,这可能是由于汇率市场中投资者的自适应预期所导致.     

我国商品期货市场假日效应的实证研究

本文利用AR-GARCH模型对我国商品期货市场的沪铜、沪铝、豆一、强麦的价格收益以及收益的波动是否具有假日效应进行了实证研究，发现四个期货品种的价格收益及收益波动率均不存在“假前效应”：沪铜、豆一的价格收益存在“假后效应”，四个期货品种的收益波动率均存在“假后效应”。这种情况既反映了中国期货市场的参与者风险意识不强，又表明中国期货市场与国际市场存在较强的关联度。     

中国黄金市场波动性特征分析

利用随机波动模型(SV模型)可以刻画金融数据波动性的功能,文章以2009年以来上海黄金交易市场的收益率数据为代表,通过五类SV模型进行模拟分析并以此判断我国黄金现货及黄金期货市场的实际情况,比较结果认为国内两类黄金市场波动持续性强且具有尖峰厚尾性,其中Leverage-SV模型可以更好地刻画出两种黄金市场收益波动的杠杆效应特征,且拟合效果相对较优.     

股价波动持续性与反转收益

动量效应和反转效应是资本市场的热点话题,学术界给出了诸多解释,但鲜有文献从风险时变性视角关注到波动持续性的影响。基于2005—2021年我国A股市场个股数据,利用GARCH族模型度量股价波动持续性,分别通过投资组合分析与混同横截面分析,实证检验了个股股价波动持续性与股票预期收益之间的关系。研究发现:股价波动持续性与预期收益之间存在显著的负相关关系;通过构建多空组合,在买入波动持续性小的股票的同时卖出波动持续性大的股票,能够获得显著的超额收益。同时,针对我国A股市场存在“反转效应”的特征事实,进一步检验了股价波动持续性对反转收益的影响。经验证据表明,股价波动持续性放大了反转收益。因此,投资者可以通过纳入刻画股价波动持续性与反转效应的因子改善投资组合的业绩;监管部门应加强对股价波动持续性的实时关注,并将其作为系统性风险预警的重点指标。      

基于GARCH模型的金融风险拟合分析

在介绍了GARCH模型相关理论的基础上,以上海证券综合指数对数日收益率作为样本数据,利用SAS软件描述和分析了上海证券的日收益波动特征,并通过比较AIC和BIC信息准则,得出了刻画波动率的最优模型,从而很好地拟合金融投资中投资风险的大小.这对投资者规避投资风险,提高金融投资准确性具有一定的指导意义.     

基于战略一致的企业战略风险与收益关系研究

针对企业对环境变化战略适应能力的强弱会影响收益大小和收益波动水平,从而使企业战略风险与收益之间的相关关系发生变化问题,根据战略一致性理论,构建收益变动模型并对模型进行模拟分析,并利用沪、深A股上市公司数据对模拟结果进行实证检验分析。研究结果表明:企业战略风险与收益之间存在负相关关系,而且负相关程度与行业竞争环境、平均收益和收益波动水平有关,从而为战略决策提供参考依据。     

我国投资者情绪波动性与股市收益

以《股市动态分析周刊》好淡指数做为我国投资者情绪指数,运用GARCH模型,对我国投资者情绪波动性和股市收益关系进行实证分析。结果表明：我国投资者情绪指数存在ARCH效应,且对股市收益具有“溢出效应”;投资者情绪指数未来预期的时间长度应以月度为宜。     

厚尾SV模型的贝叶斯分析及其应用研究

SV模型在实际应用中大多都假定以潜在波动为条件的收益的分布是正态的,本文分析并比较了正态SV模型和具有厚尾分布,特别是t分布的SV模型。为了估计SV模型的参数,我们使用了BUGS软件,该软件借助Gibbs取样(一种MCMC方法)方法对模型进行贝叶斯分析。用上海和深圳的股票指数数据对两种SV模型进行了检验,认为厚尾SV模型可以更好地刻画收益的尖峰厚尾以及波动高的持续性。最后提出了使用BUGS软件对SV扩展模型进行估计的展望。     

基于贝叶斯多变量厚尾随机波动模型的期货与现货联动效应研究

针对多变量随机波动模型难以刻画金融时间序列尖峰厚尾特征的问题,构建了贝叶斯多变量厚尾随机波动模型。通过模型的贝叶斯分析,选择参数先验分布,设计基于Gibbs抽样的MCMC算法,据此估计模型参数,解决多变量随机波动模型参数较多难以估计的问题;并利用沪深300股指期货与现货交易数据进行实证分析。研究结果表明：贝叶斯多变量厚尾随机波动模型能更准确地刻画金融市场的波动特征以及金融市场间的波动溢出效应。     

国内外油脂期货市场溢出效应及信息传导关系

采用多元 VAR（1）-GARCH（1,1）-BEKK 模型研究了中国的棕榈油、豆油和菜籽油以及美国豆油、加拿大油菜籽五个期货市场之间的收益和波动溢出效应,进而通过协整检验和误差修正模型分析了市场间的信息传导关系。研究发现：美国豆油和加拿大油菜籽对中国三个油脂期货市场均有单向的收益溢出,中国的三大油脂期货表现为豆油对棕榈油、棕榈油对菜籽油存在单向的收益溢出;除了中国的豆油、棕榈油对菜籽油期货市场存在单向的波动溢出外,其他市场间均存在双向的波动溢出效应;五个市场间存在稳定的协整关系并具有相同的信息传导效率。上述研究结果表明美国芝加哥豆油期货市场和加拿大油菜籽期货市场分别是世界豆油和菜籽油的定价中心,大连期货市场是国内的油脂产品定价中心。     

基于高频面板数据的人民币汇率波动规律研究

基于2006—2013年的1771个人民币汇率日值高频数据,采用 GARCH 模型对人民币与美元、港币、日元、欧元及英镑之间的汇率波动规律进行实证分析。结果显示：（1）人民币兑五大外汇币种汇率的波动存在 ARCH 效应,其收益表现出明显的群聚特征;（2）人民币兑五大外汇币种汇率的波动均具有一定的记忆性,但除港币和日元外,大都会随时间缓慢衰减;（3）人民币兑五大外汇币种汇率的波动存在明显的杠杆效应,但不同币种对人民币升值的反应存在一定的差异。     

夜盘交易对中国农产品期货市场定价权的影响

基于信息溢出视角,利用DCE与CBOT豆油期货连续合约收盘价数据,实证分析了夜盘交易启动对中国农产品期货市场定价权的影响。研究结果表明：夜盘交易的启动,未能有效提升DCE豆油期货对CBOT豆油期货的收益溢出效应,CBOT豆油期货对DCE豆油期货的收益溢出始终处于强势地位。夜盘交易前,CBOT对DCE豆油期货的波动溢出效应显著强于后者对前者的波动溢出效应,而夜盘交易的启动有效改善了这一现状;夜盘交易启动后,DCE与CBOT豆油期货呈现双向显著的波动溢出效应。综合来看,夜盘交易影响DCE向CBOT信息溢出的主要渠道为波动溢出而非收益溢出,夜盘交易未能有效提升以DCE豆油期货为代表的中国农产品期货市场定价权。     

高频金融数据的长记忆SV模型分析--基于FFF回归

高频金融数据的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。与低频数据不同,高频数据通常具有“日历效应”和波动长记忆性。本文在使用弹性傅立叶形式(FFF)回归技术消除“日历效应”的基础上,针对高频数据的波动长记忆性建立了长记忆SV模型,结果发现高频数据的波动持续性大大降低。     

融资融券、投机交易与股价波动风险——基于非同期数据的融资融券政策效应研究

基于A股市场历次融资融券标的股票范围调整的非同期数据,采用基于线性交互固定效应模型的广义合成控制方法分析了融资融券制度对股票波动风险的影响,并对其传导机制进行了研究。研究发现,融资融券制度对股价的波动风险起到了一定的抑制作用,但政策效应在不同板块间存在异质性;进一步进行机制分析发现,融资融券制度通过抑制投资者投机交易降低了股价波动率。市场参与者、监管者应立足微观视角,倡导价值投资,进一步扩大标的股票范围,更好的发挥融资融券对股价波动的"阻尼效应"。     

沪深股市日收益率波动性比较分析

条件异方差是金融时间序列变量的一个典型特征。在分析沪深股市指数数据统计特征的基础上,用GARCH-M模型和门限ARCH(TARCH)模型分析2001年6月到2005年3月期间中国股市收益的波动特性,并对沪深两市进行比较,可以发现沪市内在的不确定水平比深市高,沪市市场上新的正面消息对市场波动性的影响则比深市大。中国股票价格的波动具有明显的杠杆效应,且沪深股票市场杠杆效应不同,当出现"利好消息"时,深市比沪市的冲击大,出现"利空消息"时沪市比深市的冲击大。     

上海股市风险影响的持续性及其规避

金融风险具有时变性与持续性 ;利用随机波动 (SV)模型对上海股市个股与股票组合的收益进行分析 ,结果发现所有股票收益波动的影响都具有很高的持续性 ,股票组合虽能减小这种持续性 ,但却增加波动水平 ;如何规避风险影响的持续性 ,将成为投资理论与实践的一项重要课题。     

上海股票市场波动性的实证分析

利用四种GARCH模型实证分析了上海股票市场的波动性,研究结果表明上海股市具有较为明显的ARCH效应,波动持续的时间较长,波动存在显著的非对称性,EGARCH模型对上海股市波动具有较好的拟合效果.     

上海股票市场收益日内效应的研究

本文通过对上海股市2000年和2001年中5分钟绝对值回报数据进行研究,得出上海股市收益U形的日内效应特征,并对此进行了相应的分析。在此基础上建立了估计中国股市日内回报周期性特征的FFF模型,并且具体估计出了模型,与历史的数据进行对比发现其拟合程度很好。