基于HP滤波法的证券指数波动的协同性实证检验

文章对我国的证券市场波动的周期性特征及中美两国证券市场波动的协同性进行了研究,首先得知我国证券市场波动存在显著的周期性,波长一般在6-8个月,其次通过HP滤波法比较得知,我国证券市场波动幅度严重偏大,是美国道琼斯指数波幅的3倍,而且通过滚动相关系数法得知我国证券市场与美国证券市场波动的相关系数越来越强,尤其是2001年底中国加入WTO以来,这说明我国证券市场与国际接轨的程度越来越高,受国际冲击的风险也越来越大。     

基于GARCH模型的股票市场有效性的实证研究

证券市场波动的有效性问题是证券市场研究中的一个重要课题。文章运用时间序列的GARCH模型的推广形式对上证指数股票收益率序列建模,在以往研究的基础上鉴于实际波动情况引入了两个虚拟变量进行刻画,并就股票市场有效性问题进行了实证研究。     

中美比特币市场溢出效应的实证研究

文章基于中美两国2013年6月19日至2015年11月3日比特币市场价格日数据,对两国比特币的日收益序列进行描述性统计分析,并建立VAR模型和MGARCH-BEEK模型,从两国比特币市场的收益溢出效应和波动溢出效应两方面进行分析与研究.结果发现:中美两国之间具有双向的收益溢出和波动溢出效应,但是中国对于两国比特币市场溢出效应的贡献率远远大于美国.     

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。     

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。     

沪深股市风险的相关性分析

一、引言经过十多年的发展 ,我国的证券市场已经取得了举世瞩目的成就 ,证券市场与经济发展的联系越来越紧密 ,在国民经济中有着举足轻重的地位 ,但其中所存在的一些问题也日益受到人们的关注 ,特别是加入WTO大家庭以后 ,对于市场的进一步规范 ,从而防止泡沫的进一步扩大与市场风险的发生都有着更为迫切的要求。在市场经济条件下 ,股票市场经常出现大起大落现象 ,股票价格的剧烈波动是股票市场最显著的特征之一 ,因此 ,作为监管机构对股市中的波动更为关心。从上证指数和深证指数的波动来看 ,我们能够发现 :这两个股市具有很强的相关性 ,…     

中美住房价格指数编制的对比研究

本文以国家统计局编制的“70个大中城市房屋销售价格指数”和美国标准普尔卡斯-席勒住房价格指数为代表,对中美住房价格指数编制的实践进行了对比分析。 在此基础上,对进一步改进与完善我国的住房价格指数提出了自己的看法。     

中美房地产周期波动特征的比较研究

文章运用H-P滤波将1998~2010年中美房地产季度价格指数的周期波动项分离出来后,对周期波动的协同性和测度指标进行了分析。结果显示中美房地产周期波动项有中等强度相关关系,并呈现出逐渐增强的趋势;测度指标分析认为中国房地产波动性强于美国,具有向上发展的长期趋势,而美国房地产发展较稳定,处于下行发展阶段。     

中美两国价格水平差异的比较研究

基于两种不同类型商品和服务价格数据,研究测算出中美两国价格水平差异程度有所不同。非参数检验和非相似度指数研究表明,对代表性商品而言,中国价格水平低,与美国有显著差异;对同质可比商品而言,中国价格水平接近于美国,部分商品价格甚至高于美国。中美两国价格水平差异总体呈缩小趋势。研究发现,人民币汇价对两国价格水平差异具有一定的传导弹性作用,并且人民币升值的传导作用要大于人民币贬值的传导作用。     

我国股市协整检验及周期波动

传统的统计方法表明沪深两市股价指数的相关系数为0.983,似乎表明两个市场的内部运行规律是完全一样.然而通过对两个市场进行协整分析,发现两个市场并不是协整的.利用谱分析方法对我国的上海证券市场和深圳证券市场进行周期波动分析,结果表明,两个市场都存在一个周期大约10个月的周期波动,不同的是深圳证券市场还存在一个周期大约为60个月的周期波动,并且两个市场存在一定的领先和滞后关系.     

基于GARCH模型的QFII投资行为稳定性分析

文章尝试以QFII股权分置改革后各季度重仓股来构建QFII指数,用GARCH模型来对QFII指数在中国证券市场的稳定性进行实证分析。研究表明,股改后在上证指数缓慢增长、迅猛增长、剧烈下跌和回暖调整四个市场阶段,QFII重仓股指数表现出不同的稳定性,在大盘大牛市和熊市阶段,QFII重仓股稳定性下降,说明QFII并没有始终遵循其价值投资的理念,对中国证券市场产生的积极作用还不是非常明显。     

基于GARCH模型的QFll投资行为稳定性分析

文章尝试以QFII股权分置改革后各季度重仓股来构建QFII指数，用GARCH~来对QFII指数在中国证券市场的稳定性进行实证分析。研究表明，股改后在上证指数缓慢增长、迅猛增长、剧烈下跌和回暖调整四个市场阶段，QFII重仓股指数表现出不同的稳定性，在大盘大牛市和熊市阶段，QFII重仓股稳定性下降，说明QFII并没有始终遵循其价值投资的理念，对中国证券市场产生的积极作用还不是非常明显。     

交易量和证券市场的波动性关系实证研究

文章运用GARCH模型对上证指数和深证成份指数的收益率波动与信息流之间的关系进行了实证检验。结果表明把交易量作为信息流的替代指标加入GARCH模型能够显著降低价格波动的持续性,也验证了符合混合分布假说理论。     

蒙特卡罗方法下的期权类衍生产品定价

文章从波动率视角,分别运用GARCH和GBM模型对中国证券市场上的股票价格序列进行参数估计,构建以最小二乘蒙特卡罗方法的模拟定价模型,利用中国证券市场上的权证数据进行实证分析.研究发现,一是GARCH模型的定价效率显著优于GBM模型下的定价,定价误差随虚值程度大小而变化；二是权证的定价误差与上证综合指数参数的对数存在反向的长期稳定关系,市场投机氛围浓厚.     

印花税调整对中国股市法流动动性和波动性的影响

文章从流动性和渡动性两个股票市场重要特征出发,以上证指数和深圳市场中小板指数作为代表,分别通过非参数的事件研究法和GARCH模型的计量方法分析了印花税率的调整对股票市场的影响.实证结果表明,印花税率的提高显著降低了股票市场的流动性水平,增大了股票市场的波动;而印花税率的降低能够显著提高股票市场的流动性水平,且对股票市场波动的影响不显著.     

中美国债市场溢出效应研究——基于集合经验模态分解

集合经验模态分解(EEMD)是目前国际公认的可以有效处理非平稳非线性时间序列的方法。在中美融合不断加深的背景下,首次将该方法用于中美国债指数的分解,筛选出的低频分量及趋势项能够有效表征原始序列。基于此建立了二元VAR-GARCH-BEKK模型,从均值与波动两个维度考证了中美国债市场的溢出效应,结果发现:面对重大事件及经济政策的冲击,两国国债之间表现出双向的均值溢出,但影响程度不对等,美国对中国的溢出相对较强,而波动溢出效应则是对称的;国债市场长期运行过程中,两国具有双向的波动溢出,但仅存在美国对中国的单向均值溢出。中国应进一步完善国债市场交易机制,丰富国债交易品种,加强金融市场监管等,来有效对冲美国市场对中国的溢出效应,防范与化解系统性风险。     

上海股票市场的基于小波去噪的混沌性检验

由于经济混沌需要大样本、低噪声的时间序列,所以文章首先利用小波变换对上证指数日收盘价序列进行去噪处理,然后由去噪后的日收盘价序列计算出日收益率序列,姑且称其为去噪后的日收益率序列,并把它同未经过去噪处理得到的日收益率序列进行比较,发现该方法较好地保留了序列自身固有的特性,只是剔除了由于日常细微波动产生的噪声,为有效地探测我国上海证券市场的混沌性打下了基础。最后分别计算去噪前后收益率的关联维数和Lyapunov指数,发现小波去噪并未改变上海证券市场的混沌性,但是去噪后的市场的复杂度要小于去噪前的市场的复杂度。所以进行混沌性探测的时候必须对数据进行去噪处理。     

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。     

中美石油安全水平对经济增长影响的对比研究——基于灰色关联分析

为科学地评价比较中美石油安全水平对经济增长的影响程度,文章采用主成分分析方法,选取采储比水平、储量接替率、消费弹性系数、原油价格波动系数、对外依存度和石油占一次能源消费比重等6个要素指标,构成一个新的石油安全指标评价体系,并利用灰色关联方法比较分析了不同时间段内中美两国的石油安全水平与经济增长之间的关联度,得出自21世纪以来,美国经济发展对石油安全水平的依赖程度要远大于中国的结论。     

基于宏观信息发布的外汇风险度量VaR方法的改进

文章运用GARCH模型考察了中美两国发布的13类宏观经济信息对外汇市场的影响。分析发现,中美两国的货币政策和零售业信息、投资信息、消费信息、房地产信息等消息发布的当天,市场出现异常收益率;中国货币政策信息、消费信息,美国贸易信息、消费信息发布后,将导致外汇市场的波动加剧并且持续。文章使用加入宏观信息的GARCH模型为基础的VaR方法对外汇风险进行了度量,发现加入宏观信息可以增加估计的信息量,从而提高VaR的度量效果。