基于高频数据的波动率与成交量动态关系研究

传统的价量分析都是从低频数据来分析股票市场上波动率、收益率与成交量之间的关系。基于高频数据,利用分位数回归并结合高频数据的波动率估计方法对高频数据中所呈现出的价量关系进行研究,并分析了股票价格跳跃过程所带来的跳跃方差与成交量之间的关系。实证分析表明:指数及个股收益率与成交量之间的关系并不显著;波动率、跳跃与成交量之间存在着显著相关的关系,个股的波动率与成交量之间的关系显著并呈现出正向相关关系,而指数的波动率与成交量之间呈现出一种负向关系,并且关系比较微弱;个股的成交量的改变会导致股票价格的跳跃方差的减小,而指数的成交量的改变则使得指数的跳跃方差增大。     

股指期现货间的跳跃扩散效应及其信息含量——基于跳跃变量回归模型的新证据

为检测我国股指期货与现货市场的跳跃扩散效应及其信息含量,本文利用跳跃变量回归模型和跳跃溢出贡献度模型对沪深300指数期货和沪深300指数五分钟的价格序列数据进行了实证分析.研究结果表明:股指期货与股票现货市场均存在显著的跳跃,且具有一定的集聚特征,相对而言,现货市场的跳跃频率更大;同步期货和现货跳跃收益(跳跃波动)之间存在显著的双向引导(跳跃溢出)关系,异步期货和现货跳跃收益(跳跃波动)之间往往存在单向关系,相对而言,同步现货市场之间的关系要明显强于异步.并且,期货市场均能提前对现货市场做出反应,反之亦然.此外,期货对现货的影响要大于现货对期货的影响,且这些影响均是非对称的.另外,虽然期货和现货的跳跃是非常稀疏的,但跳跃溢出的信息含量却非常大.     

基于高频数据沪深300股指期货量价关系研究

在混合分布假说理论的基础上,根据Jone 等（1994）的研究成果将成交量划分为成交次数和平均交易头寸,并考虑已实现波动率的跳跃和非对称性特征,构造了量价关系的基础模型、连续和跳跃波动量价关系模型及量价关系非对称模型,并利用沪深300股指期货高频数据分别对各模型进行实证分析。研究发现沪深300股指期货成交量与价格波动之间表现明显的正相关关系,成交量、成交次数及平均交易头寸对连续和跳跃波动都有明显的正向影响,下偏已实现半方差较上偏已实现半方差包含更多的市场波动信息,平均交易头寸作为量价关系背后的主要驱动因子,可以更好地解释市场波动。     

QFII与我国上市公司股价波动率关系研究

文章研究的目的是在充分考虑其他经济因素影响的前提下,准确分析QFII持股对我国上市公司股价波动率的影响.文章控制了大盘波动率、公司每股收益两个影响因素,通过spearman系数检验和多元回归的方法,对2003～2006年上证A股中QFII持股的相关数据进行了实证研究.研究结果显示,QFII持股比例与股价波动率存在正相关关系.这表明,QFII尚未起到稳定资本市场的作用,其持股可能还会加剧股价波动,投资者不应对其盲目跟从.文章还对如何更好地利用QFII稳定市场提出了一些建议.     

中国股票市场日内波动率的分行业差异研究--以高频数据为样本

目前国内学者利用年、月等低频数据对股票市场的波动率进行了很多的研究,但以日内高频数据为基础的研究还不多见.本文借鉴国外文献,提出用已实现流动率(realized volatility)对日内波动率进行估计,同时重点对不同行业股票的日内波动率差异进行实证研究和原因分析.     

波罗的海干散货运价指数预测及实证分析

以波罗的海干散货运价指数（BDI）为研究对象,以其月度平均值为单位,分析BDI的季节性与周期性波动规律。通过分析其长期趋势性因素的波动规律,发现BDI的长期波动规律符合生长曲线模型。借助于ADF检验,建立ARMA模型。实证分析结果表明,该模型可用于BDI的短期预测。     

我国房地产业股价波动长记忆性的R／S分析

房地产上市公司股票一直是各类投资基金重要的资产配置对象,因此,对其价格波动的定量特征进行精确的刻画和描述具有重要的现实意义。以我国上市公司房地产行业指数和万科A股日收益数据为实证样本,运用重标极差法（R／S）探讨房地产上市公司股价波动的长记忆特征,结果表明：我国房地产上市公司的股价波动存在显著的长记忆特征,且行业总体的长期记忆强度明显高于个股;与成熟资本市场相比,我国房地产上市公司股价波动的长记忆程度更高。     

我国服务业增加值率短期变动特征研究——对生产指数编制基本假设的检验

国际上普遍认为,在增加值率短期不变的假设之下,生产指教提供了增加值短期波动的一个合理估计.本文首先讨论了这一假设在指数编制中的作用,并通过测算和比较我国与G7国家服务业增加值率的波动情况,论证了在我国服务业经济中对该假设进行检验的必要性.其次,基于6个服务业行业的微观企业数据,测算和分析了增加值率的短期波动情况,探讨了增加值率波动对指数编制的影响.最后,提出了关于改进指数编制方法的建议.     

股票市场波动性研究——基于ARMA-TGARCH-M模型的实证分析

通过构建ARMA-TGARCH-M模型,并同时利用上证综合指数和深圳成份指数的低频日收益率和5分钟高频收益率数据,对中国股票市场的波动性问题进行了实证研究.结果表明:中国股票市场存在着大幅度高频率波动,市场总体风险较大,而且收益率波动也存在着波动集群性、尖峰后尾性和非对称分布等特征,深圳股票市场在各方面的特征也都比上海股票市场突出.此外,低频日收益率序列和5分钟高频收益率序列都存在着显著的平稳性、自相关性和ARCH效应,中国股票市场还存在着较长的外部冲击波动持续期,且杠杆效应显著.GARCH族模型能够很好地拟合中国股票市场的波动性问题.     

房地产周期与银行信贷关系的实证研究——基于山东省2000—2013年的相关数据

改革开放以来,房地产行业表现出来的周期性波动引起了国内外学者的极大关注,运用各种方法对这种周期性进行描述,探讨周期性波动的形成原因及影响因素。在我国,大约70%的房地产开发资金来自于银行信贷,银行信贷与房地产周期波动之间有着紧密的联系,而且房地产行业的发展呈现出区域性、多元化的特点。运用VAR模型实证分析山东省房地产周期与银行信贷之间的关系,结果显示,银行信贷对房地产周期波动有滞后的正向影响,因而可以运用信贷政策适当控制房地产波动;相对来说,货币供应量的扩张或收缩对平抑房地产周期波动基本无效。     

基于FIGARCH模型的股指波动性估计与预测研究

首先引入了FIGARCH模型,并讨论了具有不同分布特征FIGARCH模型参数估计方法。采用沪、深两市的指数数据考察了考虑长期记忆的FIGARCH模型、不考虑长期记忆的GARCH模型和IGARCH模型对市场波动性的拟合效果和预测能力。实证结果表明非对称的t分布和广义误差分布的分布函数更适合我国股市波动特征的描述,FIGARCH模型在拟合效果和预测能力方面都要优于其他两个模型。     

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。     

QFII对证券市场行业收益波动率影响研究

该文选取QFII进入我国A股市场后全阶段重仓持股的六大行业2002年7月1日至2008年7月31日之间的日收盘价,以研究QFII对六大行业波动收益率的影响。GARCH(1,1)模型和EGARCH(1,1)模型检验结果显示,在QFII刚进入时,QFII投资没有引起行业收益波动率的增加。分析结果显示,即使在2005年第四季度股改开始后,除金属、非金属和金融保险业外,QFII投资没有引起行业波动率增加,而在2007年12月QFII批准投资额度增加后,行业收益波动率增加。     

基于马尔科夫机制转换的中国黄金期货价格波动研究

针对中国黄金期货市场波动的结构变化特征,运用MRS-ARCH模型对其波动率进行建模,同时运用马尔科夫蒙特卡罗算法来克服极大似然估计法对模型参数估计时所存在的局限,并运用损失函数等方法对波动率模型拟合性能进行评价.实证结果表明:中国黄金期货市场的波动率存在显著的聚集性和时变性,但不具有非对称性;黄金期货市场存在波动性结构突变,呈现出显著的高、低两波动状态;低波动状态持续时间长于高波动,并且低波动状态的平均收益率高于高波动状态.     

中国股市收益波动性的ARCH族模型分析

文章运用ARCH族模型对深证综合指数日收益率进行实证研究,结果表明:中国股票市场收益率具有显著的尖峰厚尾特点,且存在波动的集群性;市场杠杆效应显著,期望收益与期望风险之间存在正向关系,且股市波动具有信息不对称性。     

中国商品市场景气研究

由于市场中买卖双方信息的不对称,商品市场在运行的过程中容易出现供求的巨幅波动。景气指数可以有效地监控经济运行的波动情况,并对经济运行的转折点做出预报。本文挑选出反映我国商品市场发展各个方面特点的23个指标,选用中国商品市场2001年1月至2007年6月共78个月的数据进行分析。结果显示,景气指数较好的反映了我国商品市场的运行情况,为准确判断和预测中国商品市场的运行提供了可靠的依据。     

中国金融市场风险溢出效应及其非对称性研究

运用GJR-BEKK-GARCH模型和风险溢出指数方法对中国2005年7月22日—2021年4月2日货币市场、股票市场、债券市场、外汇市场、房地产市场、黄金市场和大宗商品市场间的风险溢出效应及其非对称性做系统性分析。结果表明:金融市场间具有广泛而显著的双向风险溢出效应和非对称溢出效应,负向冲击引起的波动大于正向冲击;样本期间金融市场平均风险溢出指数为25.5%,风险溢出方向具有非对称性,房地产市场、商品市场和股票市场是风险的净溢出者,货币市场、债券市场、外汇市场和黄金市场是风险的净接受者;金融市场风险溢出指数具有时变性、波动性和不确定性,国内外重要政策颁布和风险事件爆发期间金融市场风险溢出效应明显加强。     

国际原油价格与农产品价格的波动效应研究——基于VAR-DVEC模型

利用1997年3月—2012年12月数据,建立VAR模型研究国际原油价格对国内大豆价格、玉米价格和小麦价格的动态冲击;同时运用DVEC和DVEC-TARCH模型分析国际原油价格波动和国内主要农产品价格波动的关联性和非对称性。结果发现:国际原油价格和国内大豆价格互为Granger原因,国际原油价格对大豆价格影响程度最大,对玉米价格的影响次之,对小麦价格影响不明显;国际原油价格波动主要来自自身前期波动,而大豆价格波动同时受到自身和外部冲击的影响。大豆价格波动呈发散趋势,玉米和小麦价格波动趋于收敛;国际原油价格和大豆价格波动具有非对称性,玉米和小麦价格的非对称性则不显著。     

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。