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。     

沪市成交量波动率及其对收益率的影响

文章通过对上证指数成交量波动率的统计分析,定义了成交量波动率的波动水平,并验证了成交量波动率的"尖峰、厚尾"现象。通过讨论不同波动水平条件下的收益率情况,我们发现在我国证券市场中,较高的成交量波动率伴随着较高概率的投机收益;通过对上证指数成交量波动率与收益率的波动方向的符号检验,我们发现成交量波动率对收益率的影响具有非对称性,并且上证指数成交量波动率的增加对收益率正向波动的影响随着波动水平的提高而提高。     

分量回归下的中国股市价量关系研究

本文用分量回归的方法来分析中国股市收益率和成交量关系。实证结果发现中国股市具有“价量齐扬”和“价跌量缩”的现象,但前者在接近最大涨幅时减弱,而后者在接近最大跌幅时增强。然若采用传统的OLS方法分析,则无法发现这种不对称性。对于此涨跌幅下的价量关系不对称特征,我们认为可能的原因是股市的卖空限制使投资人无法对市场信息（尤其是负面信息）充分反应,因此造成正负收益率与成交量之间的不对称关系。     

统计方法在证券投资风险分析中的应用

文章探讨了对证券投资的收益率和风险进行估计的一般方法:通过分析收益率与风险存在着线性相关关系,得出了高收益必然伴随着高风险的结论;求出一种证券的收益率与整个证券市场收益率的线性回归直线,为投资者进行风险分析奠定了基础;探讨了通过组合证券投资的途径降低投资风险的一般方法。     

基于遗传算法的扩展Nelson-Siegel模型及实证研究

将遗传算法引入扩展Nelson-Siegel模型估计中,并将其用于国债收益率曲线的估计。实证分析表明,基于遗传算法的扩展Nelson-Siegel模型在收益率曲线拟合和估计方面明显优于基于三次样条插值的息票剥离法及基于非线性回归的扩展Nelson-Siegel模型。基于此,利用基于遗传算法的扩展Nelson-Siegel模型对所选取的三个样本交易日的收益率曲线进行估计和分析,发现金融危机中后期的收益率曲线较金融危机初期的收益率曲线有了显著变化,主要表现在收益率曲线整体水平下降,但不同部分下降的幅度不同,并且收益率曲线的斜率和曲度均明显增大。以上变化主要是金融危机背景下货币政策调整以及市场信心变化共同作用的结果。     

上证指数收益率的尾部相关性研究

对上证指数收益率与成交量之间的尾部相关性进行了研究,利用Gumbel-H copula函数、极大似然估计法、二元极值Logistic模型等多种方法研究收益率与成交量之间的相关强度.结果表明:两序列尾部渐近相关,但相关度不是很强.     

基于EM算法的异方差性Markov机制转换模型的估计

文章将EM算法引入到对异方差性Markov机制转换模型未知参数的估计,并将研究结果运用到我国股票收益率数据的分析,结果表明,该方法很好地拟合了我国股票收益率的波动性特征.该方法为金融波动问题的未知参数估计提供了新的研究思路.     

基于MCMC随机模拟的企业年金投资收益率的测算

投资收益率是决定企业年金给付水平的主要因素之一,对年金受益水平以及年金替代率水平的研究,都依赖于投资收益率的合理测算和分析。鉴于收益率表现出的金融时间序列特征,应该按照随机波动理论对其进行研究。文章引入SV-T模型对企业年金的投资收益率进行随机模拟,并借助马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)技术给出模型参数的贝叶斯估计,同时利用WinBUGS软件得到参数的估计值。最后,以年金基金投资于股票和国债两类风险资产为例进行实证分析,进一步证明了模型的有效性,改变了以往收益率仅用单一数值或忽略收益率时间序列特点的常规做法,为年金替代率相关统计量的计算打下良好基础。     

我国股市成交量及其波动性研究

一、引言 收益率与成交量是股票市场上的两个最为根本的变量.由于收益率直接与股价相关,而现代金融的核心问题之一就是定价问题,所以对股票市场的研究几乎都是以收益率为核心.关于收益率及其波动相互关系的问题已经有了大量的研究成果.     

证券市场中板块联动效应的空间计量分析

收益率之间的联动效应广泛存在于证券市场中,文章用空间计量的方法对同板块股票收益率的联动效应进行了定量分析,在CAPM模型的基础上,通过使用空间权重矩阵将联动影响因素纳入了解释变量之中,并推导出极大似然估计方法克服了内生性问题,然后通过蒙特卡洛模拟证明了这种方法的可行性。     

宏观经济对国债利率期限结构的影响研究

文章用隐因子模型和无套利简约宏观金融模型分别对中国国债收益率曲线进行拟合和预测,发现将宏观因子加入利率期限模型后,国债收益率曲线的长端拟合和预测效果均有提升.经脉冲响应和方差分解分析后发现,CPI增长率主要通过影响短期收益率来影响收益率曲线,而工业增加值增长率主要通过影响长期收益率来影响收益率曲线.此外,简约宏观金融模型可以形成对宏观经济的预测,尤其是对工业增加值增长率的预测较为准确.     

GARCH(1,1)模型的M-H估计及其应用

参数GARCH模型是最常用的度量金融市场波动性的模型。文章对残差基于正态分布的GARCH(1,1)模型通过构造M-H算法对其参数进行了估计,并给出了基于沪市股指收益率数据的实证分析。结果表明:基于M-H算法估计的GARCH模型比基于极大似然估计(ML)方法估计的GARCH模型具有更好的拟合效果和预测能力。     

对我国国债收益率问题的探讨

国债是我国目前债券市场的主体和核心,对国债及其收益率的研究,已成为众多人关注的热点问题。文章利用从上海证券市场中选取的八支国债,对我国国债的收益率曲线进行了拟合估计,分析了我国国债收益率曲线的特征及其影响因素,提出了一些发展我国国债市场的政策建议。     

涨跌停板制度对沪深股市不同期限股指收益率波动性的影响

本文利用ARCH/GARCH模型研究了涨跌停板制度对沪深股市日、周、月收益率波动性的影响.实证结果表明涨跌停板制度改变了两市周收益率和沪市月收益率的波动特征和日收益率的波动结构,并且对收益率波动性较高的上海市场的影响大于对深圳市场的影响,对上海市场长期收益率波动性的影响大于对短期收益率波动性的影响.     

内部收益率在企业投资决策中的运用

企业投资决策的方法之一是通过净现值求出的内部收益率来评价,文章通过揭示内部收益率的实质探究其计算取值规律得出如下结论:取净现值最接近零时的正负两值,求出的内部收益率准确程度最高;取净现值一个正值和一个负值时,求出的内部收益率近似值大于实际值,需警惕不要做出冒险的投资决策;取净现值两值同为正值或负值时,求出的内部收益率近似值小于实际值,需警惕不要做出保守的投资决策,同时注重其相悖性和与其他方法的配合使用。     

信息流与量:中国证券市场实证分析

股票市场微观结构理论认为,每日股票价格波动主要是由新信息流入市场而导致的,信息流入市场的直接结果是交易次数和成交量的变化.本文利用基于混合分布假设MDH的GARCH-cum-Volume模型,通过对中国股票市场20只股票的实证分析发现当成交量引入条件方差模型,收益率波动的持久性减弱甚至消失,和发达成熟股票市场的分析结论一致.     

我国正规就业者的教育收益率

针对教育收益率测算中可能存在的弱工具变量问题,本文利用2006年中国健康与营养调查数据,结合工具变量估计框架下的各种模型设定检验,对我国正规就业者的教育收益率进行测算。检验和测算结果表明：受教育程度的变量存在内生性,个体配偶的受教育年限是内生变量受教育程度的强工具变量,而个体的出生季度是弱工具变量。广义矩估计结果显示我国正规就业者的教育收益率为10.1%。     

波动率的持续性：基于GARCH模型的成交量解释

文章将成交量变量合理地分解为由好、坏消息分别引致的两部分,结合GARCH模型,研究了成交量对波动率持续性的解释,并得出如下结论:成交量变量对波动率的持续性具有一定的解释力;信息对波动率的影响具有不对称性,坏消息比好消息的影响大;将成交量分解成由好、坏消息分别引致的两部分之后,能够更进一步地解释波动率的持续性。     

基于MCMC方法的GARCH模型参数估计

参数GARCH模型是最常用的度量金融市场波动性的模型.运用马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)方法对残差基于正态分布的GARCH(1,1)的参数进行估计,由沪市股指收益率数据的实证分析结果表明:基于马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)方法估计的GARCH模型比基于极大似然估计(ML)方法估计的GARCH模型具有更好的拟合效果和预测能力.     

涨跌停板制度对沪深股市投资风险的影响

一、问题的提出 我国于1996年12月16日正式在上海、深圳两地股市实施现行的涨、跌幅度限制在10%的涨跌停板制度.从发表的文献看,国内学者所做工作主要集中在实行涨跌停板对股票价格或日收益率波动性以及股票流动性影响的实证分析上,还没有研究涨跌停板制度对日、周、月收益率市场风险指标如VaR等,及投资绩效评估指标如单位风险收益等的影响.