金融市场间波动溢出效应研究

本文先从金融管制、信息溢出、投资者行为等入手分析波动间溢出效应存在的机理,然后运用多变量EGARCH模型,对利率与沪深股市间的波动溢出效应进行了实证研究,研究结果表明利率与沪深股市间存在着显著的双向波动溢出,说明中国金融市场间存在波动溢出效应。     

多个金融市场对单个金融市场的共同波动溢出

文章使用主成分分析消除多个金融市场波动之间的相关性,使用GARCH模型研究了多个金融市场对一个金融市场的共同波动溢出,并进行了实证分析。     

金融市场随机波动模型的研究与分析

随机波动模型是描述金融市场波动性的一种重要方法。随机波动模型随着时间的推移发展的越来越成熟,很多研究者都在此基础上做了拓展,并且由于其参数估计的特殊性,也研究出各种参数估计的方法。文章主要应用基于Gibbs抽样的蒙特卡罗(MC)方法对SV的各类扩展模型进行了模拟仿真,并进行了一定的比较分析。     

多个金融市场对单个金融市场的共同波动益出

文章使用主成分分析消除多个金融市场波动之间的相关性,使用GARCH模型研究了多个金融市场对一个金融市场的共同波动溢出,并进行了实证分析.     

区分大、小跳跃的已实现波动模型及其预测精度评价

文章运用日内高频价格估计金融资产每日波动,并将其区分为具有不同统计特性的连续与跳跃成分.考虑到不同规模的跳跃可能对应于不同的风险源并具有不同的时间序列特征,提出在已实现波动HAR-RV-J模型和HAR-RV-CJ模型基础上,选择合适的阈值,将跳跃波动进一步细分为大跳跃与小跳跃,构建区分大、小跳跃的HAR-RV-J-BS和HAR-RV-CJ-BS模型.使用沪深300指数5分钟高频价格的滚动窗一步外推预测以及SPA检验表明,HAR-RV-CJ-BS模型对于沪深300指数短期、中期、长期波动均有最强的预测能力.     

中国制造业就业人数的波动预测

中国制造业经过三十几年的发展,其工业总产值已经位居世界前列。但中国制造业的就业人数并没有呈现出抛物线式的增长方式,而是呈现出波动增长的方式。文章使用波动预测方法,预测出未来10年中国制造业的就业人数约为1亿人。从事制造业的科技人员数会明显增加,第三产业就业人数也会受到制造业的积极影响。制造业能够承担较大的就业人员流入压力,在就业人口变动较小的情况下,制造出更多的财富。所以,在人口老龄化日益严重的未来,中国制造业不会受到严重影响。     

中国房地产市场波动对宏观经济波动的影响研究

 房地产的波动会通过多种途径影响一国的宏观经济状况。为说明房地产市场的波动对我国宏观经济的影响,我们通过协整和VAR分析,实证了：①房地产价格波动对我国消费的影响,得出房价波动对社会消费品零售总额的波动有显著的负影响,且房价波动对消费波动的方差贡献最小都大于2.5%左右;②我国房地产投资波动对经济增长的影响,研究表明,房地产投资额的波动对GDP的增长率有显著的正影响,当房地产投资额的增长率上升1个百分点时,GDP增长率上涨0.181个百分点,且1个单位的房地产投资波动的冲击在第4个季度时达到最大,之后缓慢衰减,这说明房地产投资的波动对GDP有长期的影响;③我国房地产价格波动对通货膨胀的影响,计量结果表明,当房价的增长速度上升1个百分点时,通货膨胀率则上升0.118个百分点,且通货膨胀率对房价波动冲击的响应比较小,在第8个月达到最大,以后则开始衰减,而且达到的最大的影响以后,甚至出现负的、不稳定的影响。     

关于金融市场波动预测模型研究的发展展望

文章回顾了金融波动预测研究的发展过程,总结了金融波动预测发展中的研究方法和脉络,文章发现金融波动研究遵循了由发现波动特征到模拟波动特征的研究特点,模型研究正由模拟波动持征转向了参数可变的解释波动这个方向转变,但是我们也看到,模型对波动深层次原因的解释仍显不足,这是正是目前金融波动模型探索的方向。     

农产品生产异常波动的预测与实证研究

经济市场化与供给多元化条件下农产品生产频繁波动是一个不可避免的特征事实.客观面对农产品生产的正常波动,努力防止和规避农产品生产的异常波动是一个值得研究的课题.文章首先给出了一个农产品生产异常波动的预测方法与模型,然后以湖南粮食生产为例进行了相关实证分析.     

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。     

中国网络字频波动与股票市场关系研究

一般认为,在存在较少的股市信息的情况下,股价的波动较小,当存在较多的股市信息时,股价的变动也常常较大,互联网股票信息量的显著变化常常是该公司有特殊事件的反映,进而可能影响股价.文章从网络搜索引擎Google获取字频信息,运用事件研究的方法,对网络文字频度信息与股市关系进行了分析,实证结果表明网络股市信息量的波动与股市价格波动存在显著的正相关关系.     

股市中期波动的预测

文章提出了一种全新的预测股市中期波动的统计方法。首先,建立了股指逐日涨跌综合判别指标,根据“相悖日”的分布和出现密度,可预测牛市和熊市的相互转换。其次,对上证指数的波动作出预测之后,又进行了“后记”验证。最后,笔者还将进行了长期跟踪研究和验证。     

中国股票市场预期收益与波动率关系研究

本文根据上海A股市场流通总市值计算波动率,并将整个市场分为上涨阶段和下降阶段以及将波动率分为可预见部分和不可预见部分,来探讨市场收益与波动率的关系.结果表明中国股市是弱有效性,其投资者整体上是风险偏好者,并且投资者在市场下降阶段的行为比上涨阶段的行为复杂得多.     

中国股市与宏观经济波动的转移性检验

针对杨雪莱(2006)提出的非系统风险转移观点,文章采用Granger因果关系检验对1992-2011年上证A股市场958只股票形成的系统波动、非系统波动与宏观经济波动及三者间相互关系进行了实证检验。分析发现,近年来我国股市波动处于历史较低水平,但与宏观经济波动的双向影响关系并未通过显著性检验。然而,宏观经济波动对已成为股市波动主要成分的非系统波动具有显著的影响力。而且,股市系统波动与非系统波动互为Granger原因,并且在短期内可能通过宏观经济波动实现相互转移。     

交易间隔、超高频波动率与VaR ——利用日内信息预测金融市场风险

 金融市场风险价值研究一般采用日收益数据,并基于GARCH类模型进行估计和预测,这必然会损失部分日内信息。本文尝试使用中国股市日内分笔超高频数据,在分析日内波动特性的基础上,通过UHF-GARCH模型对交易间隔等日内信息建模,得到超高频波动率UHFV。本文用ARFIMA模型对超高频波动率UHFV建模,应用到风险价值VaR的预测中,并同基于日数据的GARCH类模型的VaR预测能力进行比较。VaR似然比和动态分位数等回测检验的结果显示,超高频数据波动率UHFV模型的预测能力强于采用日数据的GARCH类模型。     

江苏物价波动与宏观经济走势相关性研究

本文从探寻改革开放后江苏物价波动规律入手,先从理论上分析找出物价波动与宏观经济走势之间的相互作用关系与途径,进而利用向量自回归模型对理论分析的结果进行验证,分析指出物价水平的大幅上涨会降低经济增长、投资与消费的增长速度,建议政府应采取稳健的货币政策、适当降低经济增长速度、加强市场供给与价格监督等政策措施。     

基于中位数GARCH模型的汇率波动率预测

自2005年7月21日汇率改革以来,人民币汇率的波动性发生了根本的变化.汇率波动越来越频繁、越来越大.汇率的准确预测无论是对国内还是对国际都有着至关重要的意义.文章预测汇率收益率的波动性,在ARCH和GARCH模型的基础上提出了中位数GARCH模型,并采用人民币兑美元的数据来检验模型的有效性.由预测误差可以看出,中位数GARCH能很好地减小预测误差.     

灰色预测模型在季节波动预测中的应用

文章将数据统计分组,用灰色预测分析,对不同季节的时间序列分别建立了一阶微分方程,并求出预测公式,从而得出预测值.这种模型比通常的季节预测模型有更好的效果.     

中国股市与债市波动特征对比研究:2002～2007

文章从发展规模、指数波动及收益率波动等方面全面研究了我国股市和债市近几年的波动特点。实证结果表明股市和债市在直接融资和资源配置效率上偏低;虽然两市波动进程趋同,但股市在收益和风险上都高于债市,说明它们在投机套利和稳定市场等方面发挥作用不同。最后从BDS检验和稳态特征检验看到,两市都表现出显著的非线性特征,不同的左右厚尾特征说明股市和债市在大幅涨跌时投资者不同的行为策略。     

金融市场的波动溢出效应模型及实证

文章采用构建的双变量EC-EGARCH模型研究多个证券市场对深圳证券市场的共同波动溢出效应,引入因子分析法消除多个国内外证券市场的相关性,对五个市场原始数据进行了实证分析。