基于Spline-GARCH模型的股票市场长期波动趋势的度量

文章利用Engle和Rangel(2008)最新提出的Spline-GARCH模型对我国股票市场长期波动趋势进行研究,把波动分为瞬时高频波动部分和缓慢变化的长期低频时变波动部分,放松了传统GARCH类和SV类模型假设非条件波动是常数的限制,实证检验了该模型的有效性。并对引起股票市场低频波动的原因进行了分析,研究了低频时变波动与GDP、CPI、货币供应量M1以及利率波动的关系。     

中国股票市场十年发展和波动的阶段性探析

股票市场是中国经济转轨过程中发展最快、影响最广、对社会触动最深的领域,文章从股票市场近十年的发展历程入手,分析中国股市价格波动的特征及波动原因,对股市发展和波动的历史分期进行划分。     

基于Spline-GARCH模型的殳票市场长期波动趋势的度量

文章利用Engle和Rangel（2008）最新提出的Spline-GARcH模型对我国股票市场长期波动趋势进行研究,把波动分为瞬时高频波动部分和缓慢变化的长期低频时变波动部分,放松了传统GARCH类和Sv类模型假设非条件波动是常数的限制,实证检验了该模型的有效性。并对引起股票市场低频波动的原因进行了分析,研究了低频时变波动与GDP、CPI、货币供应量M1以及利率波动的关系。     

影响我国股票市场价格波动的基本因素

股票市场价格波动是股市运行的基础,也是股票投资者关注的焦点。股价的波动受各种经济因素和非经济因素的影响,分析这些因素的影响,可为投资者作出正确的投资决策提供一定的依据。本文结合我国股市波动的实例,从各种因素对股价影响的传导机制入手,着重对影响我国股票市场价格波动的基本因素作一般性考察。虽然影响股价波动的因素很多,但对这些因素的分析,可以从以下三点出发:(1)股价有其内在价值,股价围绕其内在价值波动,内在价值决定论是基本面分析的基础;(2)股价随投资者对各种因素的心理预期的变化而波动,心理预期理论是技术分析的基石;(…     

个股股价波动的统计模型分析

股票投资的风险既包括整个股票市场波动引起的系统性风险,也有个股自身因素带来的非系统风险,股票投资者在关注代表股票市场价格总体水平的股票市场指数波动的同时,更关注个股股价的波动。本文试将统计分析方法运用于个股股价波动分析,采用经济计量分析方法,建立个股股价波动的中短期预测模型,来揭示个股股价波动的形式、特征和规律,为投资者作出合理的投资决策提供更多的依据。     

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。     

中国股市波动率与收益率的因果关系研究

文章以上证综指2000年到2008年高频数据为例,基于Dufour、Taamouti(2010)测量短期和长期因果关系的方法构建了一个关于收益率与波动率的向量自回归线性模型,用来测量和比较了中国股票市场收益率和波动率之间的动态杠杆效应、波动率反馈效应等因果关系.实证结果表明我国股票市场无论是对已实现波动率还是对二次变差前三天都有较强的动态杠杆效应,而波动率反馈效应在所有的时间跨度上都可以忽略不计,并且收益率和波动率之间的瞬时因果关系在有些时间跨度上较显著.     

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。     

基于高维波动率网络模型的股票市场风险特征研究

波动率是金融风险管理研究的重要内容之一。本文基于复杂网络理论和数据挖掘技术提出股票市场的高维波动率网络模型。首先运用互信息度量不同股票价格波动之间的相关关系,其次对股票市场不同周期下的波动情况建立度的中心势、平均距离、幂律分布等网络拓扑指标,再次根据这些指标利用Prim算法构建出高维波动率网络模型,最后运用Newman-Girvan算法对股票价格波动率的相关性进行分层研究。高维波动率网络模型突破了传统波动率模型关于变量维数的限制,能够在依赖少量假设的基础上,挖掘出多个金融市场主体间的相互关系,反映金融市场的风险特征及网络拓扑性质。实证结果发现：与常用的Pearson相关系数法相比,在互信息框架下,股价波动的非线性相关关系得到了更好的度量;股票市场的整体波动性与个股波动率相关性变化趋势相反,市场处在高波动时期资产组合分散化效果较好;网络中存在少量度数大的关键节点和中心节点,风险通过这些节点可以迅速传递到整个市场;股票市场的运行具有明显的行业聚集现象;网络分层研究进一步直观的展现了风险在层与层之间的传递规律和与之对应的行业特征。高维波动率网络模型为挖掘股票市场的风险特征与管理金融风险提供了一个新的工具。     

金融市场波动对宏观经济的预测信息研究

文章分析了金融市场波动性中隐含的关于未来宏观经济走势的信息。通过构建线性模型进行样本内回归分析和样本外预测精度的比较,实证研究结果表明,我国股票市场波动性蕴含着对未来两年的经济增长和价格水平波动的预测信息;外汇市场对一年内的经济变动的解释能力较强,而债券市场波动和同业拆借市场波动暂未发现关于未来经济的走势明朗的前瞻性信息。     

我国股票与债券市场风险传导的时滞分析

文章通过建立股票市场与债券市场间的向量自回归模型,利用脉冲响应函数分析我国股票市场和债券市场之间波动传导的时滞,并依据金融危机这个突发事件,将样本区间划分为两个阶段.从波动传导的时滞以及强度对比分析危机前后两市场闯的联动关系.     

国际金融新旧秩序下股市波动溢出效应的比较

文章利用GARCH(1,1)模型和Granger因果检验,比较分析了国际金融新旧秩序下美国、英国、日本、中国香港和中国内地股票市场指数收益序列的波动溢出效应及其传导路径.研究表明:在国际金融旧秩序下,英国股市向其他股市有不同程度的波动溢出,美国是股市波动风险传导的终点;在国际金融新秩序下,中国内地股市从波动溢出传导路径中退出,同时其他传导路径的波动传染效应发生不同程度的降低.     

中国股市波动与宏观经济因素波动问的协整关系研究

一、引言股票价格波动与宏观经济发展水平之间的关系一直是金融经济研究中一个重要论题。国外许多学者的大量研究表明股票市场价格波动主要是由经济周期、货币供给、利率、通货膨胀率等经济变量所决定的。FAMA[1 ](1990 )对美国证券市场收益率与宏观经济之间关系的研究结果表明,股票价格和实际经济增长存在正相关关系。世界银行经济学家德米尔居斯·孔特和莱文[2 ] (1996 )等人通过实证检验发现人均实际GDP较高的国家,其股票市场发展程度也较高。而Harris[3] (1997)对发达国家和发展中国家的上述关系分别进行了研究,结果表明,在发达国家…     

股票市场与黄金市场收益率波动溢出效应研究

文章通过建立GARCH族模型研究股票市场和黄金市场收益的波动性、波动的非对称性以及波动的溢出效应。研究表明:(1)股票市场和黄金市场的收益率均存在显著的ARCH效应;(2)GARCH(1,1)模型能够很好地消除两市收益率的条件异方差性,方差方程中的ARCH项和GARCH项的系数之和接近1,表明冲击对条件方差的影响具有很强的持续性;(3)两市均存在明显的非对称性,所不同的是股票市场中坏消息引起的波动比同等好消息引起的波动要大,而黄金市场中好消息引起的波动比同等坏消息引起的波动要大;(4)股票市场和黄金市场之间存在溢出效应,但是溢出效应是不对称的、单向的。黄金市场的波动能够引起股票市场的波动,而股票市场的波动不能引起黄金市场的波动。     

预期引导、政策冲击与股市波动——基于文本分析法的异质性诊断

防范股票市场异常波动是维护金融稳定和防控金融风险的关键一环。货币政策实践中,预期引导与政策冲击对股市波动的实际影响和传导机制迥然不同。现有文献对两者之于股票市场波动 的异质性影响多有讨论,但分歧明显。基于2005年到2019年中国人民银行各季度《货币政策执行报告》和《货币政策大事记》,本文分别构建表征货币政策预期引导强度和实际操作频度的代理变量,对上述指标之于同期A股市场主要行业指数的波动性影响做了多维诊断和系统梳理。研究发现,第一,预期引导效应和政策冲击效应对于股票市场波动性的影响存在显著异质性特征,预期引导有助于平抑市场波动,而频繁调控则会放大股市波动。第二,预期引导的明确性会制约其对股市波动的平缓作用,货币调控意愿的表达越明确,越有助于平抑股票市场波动;而更坚决的“严厉型”表述比态度相对温和的“温和型”表述能够更显著地平抑股票市场波动。第三,实际操作频度对股市波动的放大作用受制于具体调控方向,宽松型调控的频率上升仅会小幅放大股市波动,而紧缩型货币调控则会大幅抬升股市波动性。由此,从平抑股市异常波动、维持金融稳定的角度出发,强化货币政策的预期引导比相机抉择的频繁调控更为重要;在预期引导过程中,应当增强调控意愿表达的明确性和坚决性,以限制其对金融市场运行带来的扰动。     

股指期货推出对股指波动率影响的实证研究

文章以沪深300指数期货作为样本,通过建立非对称的GARCH模型,对全样本和子样本分别进行股指期货推出与股指波动率影响的实证研究。结果表明:我国股指期货的推出后,股票市场的波动性并未受到影响。同时,股票市场的杠杆效应减弱了。     

上证50ETF期权隐含波动风险对资本市场风险的预警能力分析

使用上证50ETF期权数据计算隐含波动率风险来刻画"常规"的波动,使用隐含尾部风险刻画非对称的隐含波动风险,构造出了对中国股票市场有显著风险预警能力的风险测度。首先,选取上证50指数和沪深300指数,使用两指数收益率序列的高阶矩作为股市未来的风险度量,用长短国债利差作为宏观风险的代理变量,证实了上证50ETF期权隐含波动率风险和隐含尾部风险对未来6个月内的股票市场风险和宏观风险都有显著预测能力。其次,使用有变点的分位数自回归模型对隐含尾部风险进行建模,并在贝叶斯框架下使用MCMC方法估计出了两个隐含尾部风险的突变日期:2016年3月3日和2017年12月15日。使用以上两个突变日期将股指序列和长短国债利差序列划分为三个时期,发现三个时期内的股票市场风险和宏观风险都有显著的差异。观察差异结果可以发现,当金融市场处于高波动风险时,宏观风险也相应较高,尾部风险呈高分位膨胀性;随着尾部风险的突变发生,金融市场和宏观市场风险开始降低并结束波动期,继而迎来一段时间的稳定上升;当市场一直处于较为稳定的上升状态并伴随着较低的宏观风险时,此时尾部风险逐渐增加并再次发生突变,预示着股票和宏观市场再一次迎来一段波动期。研究证明,期权隐含波动风险对股票市场乃至宏观资本市场都有显著的风险预警能力。     

股票价格波动与消费支出——基于分段消费函数的研究

文章在考察股票市场波动与家庭持有股票比例关系基础上,利用一个分段的消费函数模型对股票市场波动与消费支出之间的关系进行实证研究.结果表明股票指数是影响家庭财富持有形式的重要因素,并且在不同阶段股市的财富效应也不同,股市发展初期主要是挤占效应,而股市发展到一定阶段财富效应开始发挥作用,这一结论对当前金融危机背景下维持资本市场稳定提供有力证明.     

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。     

石油价格波动与股票市场波动的相关性研究

文章对世界三大现货原油市场迪拜、布伦特和WTI与我国大庆原油市场、石油类股票进行了研究,利用Vine Copula模型对国内外原油价格波动和股票市场波动之间的相关性进行实证分析.结果表明:大庆原油与迪拜现货原油市场具有较强的正相关性;石油类股票与国内外原油市场中的迪拜、大庆的相关程度更高;R-Vine Copula模型结构灵活,适合刻画国内外原油市场和石油类股票之间的尾部相关结构.