沪深股市周内效应再检验

运用GARCH(1,1),GARCH(1,1)-M和EGARCH(1,1)模型,对中国沪深两市收益率进行了收益率均值的周内效应和收益率波动性的周内效应实证分析。同时对样本区间进行分段处理,以检验自1996年起实行的涨跌停板制度对股市周内效应是否存在削弱作用。研究发现,中国股票市场在相应的样本区间存在显著的周内效应,但是在不同区间周内效应的具体分布不尽相同。同时发现,股票风险的增加能够增大收益率,且收益率的波动性存在杠杆效应。     

基于比较视角的我国股票市场波动ARCH效应研究

我国同期的主板市场不存在ARCH效应,中小板市场存在弱势ARCH效应,创业板市场存在明显的ARCH效应;GARCH(1,2)模型能较好地刻画中小板指数,GARCH(1,1)模型能较好地刻画创业板指数;EGARCH(1,2)能较好地刻画中小板市场波动的非对称性,EGARCH(1,1)模型能较好地刻画创业板市场波动的非对称性;GARCH(1,2)-M模型不能有效刻画中小板指数,GARCH(1,1)-M也不能有效刻画创业板指数,表明中小板市场及创业板市场日收益序列对风险溢价的敏感性不强。     

基于GARCH模型与灰色预测模型GM(1,1)的人民币汇率收益率分析

论文中对人民币汇率收益率序列分别建立了GARCH(1,1)模型和GM(1,1)模型.首先利用GARCH(1,1)模型刻画了收益率序列的波动性,接着通过预测模型GM(1,1)对收益率序列水平值进行预测.实证结果表明,人民币汇率收益率序列之间存在明显的波动性和长期的自相关性,预测模型GM(1,1)能够很好的拟合人民币汇率收益率序列,是一个可用的较好的预测模型.     

开放式基金指数的波动性研究

为了探讨中国开放式类型基金指数收益率序列波动性特征问题使其有助于基金的投资和管理,对极少被研究的中国股票型、债券型和混合型开放式类型基金指数收益率的波动性进行了GARCH和EGARCH模型分析。数据选择于2002年12月30日至2006年12月31日。结果表明:得出从整体来看中国开放式基金收益率存在ARCH效应,但不具有非对称性效应的结论。     

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。     

融资融券标的股扩容对股市波动性的影响

我国融资融券共经历6次扩容,以渐进的方式影响着股市的波动性。分析融资融券交易制度推出后标的股扩容与沪深300指数波动性的关系,选取2012—2019年沪深300指数数据进行实证研究,利用GARCH模型拟合我国股票市场的波动性,引入4个虚拟变量反映标的股扩容前后的变化。实证结果显示,引入的4个政策虚拟变量系数均为负。研究结果表明,融资融券标的股扩容后降低了股票市场的波动性,起到了平抑股市的作用。     

IPO抑价存在星期效应吗？--基于深圳创业板的实证

用股票二级市场普遍存在的星期效应理论来研究IPO 问题,以深交所创业板2009年6月到2012年10月间的IPO 为对象,采用OLS 和GARCH 对含有虚拟变量的模型进行实证,检验IPO 抑价水平在一周内的差异,即IPO 的星期效应。研究结果表明：创业板市场IPO 抑价存在显著的正的周五效应、负的周二效应,基于此,提出了相关的对策建议。     

涨跌停机制对上海股市效率和波动的影响

涨跌停机制是对证券的每日最高和最低成交价,或每日最高涨跌幅度进行的限制,旨在降低股市波动,提高市场效率。用带有涨跌停虚拟变量的GARCH(1,1)模型,对上海股市交易最为活跃的30支股票在涨跌停机制影响下的鞅假设和收益波动进行了实证研究。结果表明,中国股市当前10%的涨跌幅价格限制率会降低市场效率,而且不能降低市场的波动。因此,我国应取消或放宽当前的涨跌幅限制。     

一种考虑基差非对称影响的期货波动性预测模型研究——基于上海铜期货市场的实证分析

研究了基差对上海铜期货收益波动率影响的非对称效应。实证结果表明,基差对铜期货的收益波动存在显著的非对称影响,其中负基差对波动性的影响要明显大于正的基差项。通过与GARCH 模型和未考虑基差项的SEGARCH模型对铜期货的样本外预测能力的比较表明,考虑基差对波动性的非对称影响的AE-GARCH模型能显著减小铜期货波动性预测的误差。     

基于非参数和半参数CARR模型的上海股票市场波动性研究

以上证综指日对数价格的极差为研究对象,分别建立参数、半参数和非参数CARR(1,1)模型来研究上海股票市场的波动性。采用MSE、MAE两种误差度量指标比较参数、非参数、半参数CARR(1,1)模型的拟合能力。结果表明:半参数CARR(1,1)模型在对上海股市波动性的拟合方面表现最优,非参数CARR(1,1)模型次之,GCARR(1,1)模型最差。     

结构突变下沪深300指数的波动率预测与评价

考察波动的结构突变性对模型估计和预测能力的影响,并通过SPA检验评估几种GARCH模型的预测能力优劣。研究发现,我国股市收益率的波动在样本期内发生了4次结构突变,波动存在着伪持续现象,且这种突变影响了模型的预测能力;SPA 检验表明,短期预测上,经结构突变修正的 GARCH 模型具有较高的预测能力,验证了结构突变对波动预测的重要性;长期预测上,基于滚动时间窗口下的 GARCH 模型具有较好的预测能力,通过调整时间窗口的方法来消除结构突变的影响有助于提升模型预测能力。     

反馈交易规则与股票收益自相关实证分析

研究了反馈交易规则与上证综合指数日收益自相关之间的联系，样本取自上证指数１９９２年９月２９日至１９９７年９月３０日的日收益率数据。此外，文中采用ＧＡＲＣＨ（１，１）处理收益波动的异方差性，模型参数采用极大似然估计。实证模型还考虑了非同步交易引起的工序列相关以及反馈交易的非对称性。结果表明，除以往文献涉及的正序列相关外，正反馈交易将导致收益负的序列自相关，且相关系数绝对值随波动增大而增大，从而整个收益表现出随波动变化的序列相关。     

我国股市价格变动与交易量波动关系研究——基于BEKK模型的实证分析

采用BEKK模型对沪、深两市A股收益率与交易量变动率的关系进行实证研究。结果显示,在变量波动性传递的ARCH效应方面,深证A股交易量波动冲击对收益率影响显著,但上证A股此类效应却不显著,这意味着深市A股上期观测到的交易量波动信息影响到收益率变动,而沪市A股上期交易量对股价变动的影响微弱;在变量波动性传递的GARCH效应上,两个市场亦存在较明显的差异:深证A股存在双向波动性传递,充分体现两变量波动的反馈效应,而上证A股仅存在单向波动性传递,体现为交易量波动的持久性对收益率产生影响。     

基于GARCH模型和非参数模型的上海股市VaR的比较

从VaR的定义出发,考虑基于GARCH类模型和基于非参数模型的VaR估计.对于前者进行筛选以后,采用EGARCH(1,1)模型来估计资产或资产组合未来收益率的波动,后者则用核估计方法估计资产或资产组合未来收益率的概率密度函数,并用这两个模型对上海股市进行了实证研究,结果表明后者不失为一种值得考虑的方法.     

我国股指期货标的指数的日历效应研究

指数期货与其标的指数现货之间存在长期稳定的均衡关系,因此可以采用普通最小二乘法和广义自回归条件异方差模型来实证检定我国首只金融期货标的指数——沪深300指数的隔夜效应、日内效应、周内效应及月内效应。实证结果表明:日内及周内效应均显著存在于沪深300指数,该指数每日日内收益率的分布呈现"W"字的型态,且一周中周一的收益率显著为正;而沪深300指数不存在隔夜及月内效应。     

人民币实际有效汇率波动对FDI的影响——基于1980-2005年的数据

在前人的基础上加入一个汇率制度变量,考察汇率波动对FDI的影响.使用GARCH(1,1)模型求得汇率波动,发现我国的汇率波动与FDI的关系之间存在门槛效应:1994年以前大幅度的汇率波动阻碍了FDI的流入,1994年以后小幅度的汇率波动却促进了FDI的流入.说明只要保持实际有效汇率的相对稳定性,就能不断吸引FDI的流入.