沪深300股指期货与现货市场的波动关系研究

文章以2011年5月31日至2012年6月12日的当月连续的沪深300股指期货价格与现货价格为数据分析基础,对沪深300股指期货市场与现货市场之间的价格波动关系进行了相关数据的实证研究。研究发现,我国沪深300股指期货与沪深300股指现货指数之间的价格存在长期的均衡关系,并且沪深300股指期货是沪深300股指指数变化的格兰杰原因,但是沪深300股指指数不是沪深300股指期货变化的格兰杰原因。     

经济复苏背景下的道琼斯指数与中国股市关系的实证检验

作为美国资本市场重要指标之一的道琼斯指数对沪深300指数是否会产生相应的影响以及有多大影响等一系列问题都是当今投资者所关注的课题。文章通过收集2009年1月至2010年12月的每日收盘价，对道琼斯指数与沪深300指数作联动性研究，采用协整检验、格兰杰因果关系检验等方法对道琼斯指数和沪深300指数的关系进行了实证分析。结果表明：在短时间内，道琼斯指数与沪深300指数互成因果关系，互相影响；而在长时间内，道琼斯指数的波动影响着中国股市的变动，而中国股市对道琼斯指数影响较小。     

沪深300指数统计特征研究

文章以2005年4月8日至2007年10月30日沪深300指数日收盘价格序列为样本,以复合收益率为研究对象,通过对股市收益率非正态性检验,分析了沪深300指数的一些典型统计特征,验证了沪深300指数收益率"尖峰厚尾"的特性。因此有必要寻找一种更合适的模型,以便更准确地反映沪深300指数收益的真实分布。最后对其进行了GARCH效应的检验,结果表明沪深300指数收益率的波动存在着显著的GARCH效应。     

涨跌停板制度下沪深股市向量自回归模型及波动性的协整分析

本文以上证综合指数和深圳成分指数为研究对象,选取了以1996年12月16日至2009年5月27日的两指数收盘价为样本,通过向量自回归模型（VAR）、协整分析、脉冲响应分析来检验两时间序列间的内在联系。结果表明,所选取观测交易日的沪深两市对数收盘价不存在长期均衡关系,并且两市股指收益率变化的相互影响的持续时间短;沪深两市不存在格兰杰因果关系,两市的独立性越来越明显;在不同时期,沪深两市波动的联动作用不同。     

基于LSTAR模型的中国股市泡沫风险识别

本文在非线性模型框架下拟合中国主要股价指数的真实数据生成过程,并提出股市泡沫风险识别方法,较Phillips et al.（2011）提出的上确界单位根(SADF)方法具备更好的效果,能够精准预判股市泡沫风险进而为防范化解金融风险的政策措施提供参考。实证检验发现,主要股价指数的波动均存在逻辑平滑转换自回归(LSTAR)模型描述的非线性特征,自推出以来,四大股价指数均存在泡沫风险,上证指数存在六个主要的持续期,深圳成指存在四个主要的持续期,沪深300指数存在两个主要持续期,而创业板指数存在三个持续期。总体来看,创业板指数的泡沫生成时间会先于其它三大指数,可以作为预警中国股票市场泡沫风险的先行指标,且2015年7月之后的中国股票市场并不存在泡沫风险。     

沪深300股指期货对现货市场影响的实证研究

文章采用事件研究的方法,系统考察了沪深300股指期货上市交易一年以来对于现货市场的影响程度及方向。通过使用市场模型和GARCH系列模型对沪深300股指的贝塔值以及波动率进行的实证研究,结果发现:沪深300指数期货的引入,很好发挥了期货交易管理风险和降低波动的作用,同时买空卖空的套期保值交易还降低了不对称信息对于现货市场的冲击,但是要警惕股指期货带来的系统性风险的提高。     

基于“反事实”波动率的中国股指期货效应

以沪深300股指期货和沪深300股票价格指数为研究对象,采用基于"反事实"思想的政策效应评估方法,研究股指期货对股票价格指数波动性的影响。研究结果显示,股指期货的处置效应显著为负,沪深300指数的真实波动率远低于构造的"反事实"波动率,沪深300股指期货的推出能降低股票市场的波动性;通过安慰剂检验验证了实证结果的稳健性,表明沪深300股指期货发挥了市场"稳定器"作用。     

含有超越时间与相关收益率强度的极值风险度量

为研究不同市场状态下沪深300指数高频收益率的GARCH族期望波动率与极值风险之间的关系,采用非齐次的含有超越时间与相关收益率强度的二元极值方法分析系统性金融风险的VaR度量,结果表明:期望波动率的引入修正了齐次模型中GPD模型普遍退化的问题;预期波动率对尾部形状参数的正向影响在市场上升阶段比市场下降阶段更为明显,前一期期望波动率越高,则下一期单位期望波动率的变化对VaR的解释作用越小。     

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.     

证券交易税与市场波动性:来自中国股市的证据

本文通过检验我国历次证券印花税税率的变动对沪、深两市波动性的影响,为有关证券交易税对市场波动性影响的讨论,增添了一个来自新兴市场的证据.     

融资交易、杠杆牛市与股灾危机

2014年11月,以融资交易为代表的杠杆资金迅速进入股市,股价随之快速上涨,直至2015年6月,股价急速下跌,杠杆资金主动或被动清仓,股灾发生.为科学地回答融资交易与本轮杠杆牛市及股灾危机的关系,本文构建了VECM-MGARCH-in-Mean-BEKK模型,对融资交易与股价之间的互动关系进行全面考察.研究结果发现:融资交易余额和股价指数存在协整关系,虽然股价指数为弱外生变量,股指的变化在长期领先于融资余额的变化,并且仅存在股价指数对融资余额的单向波动溢出,但是在均值层面,两者具有显著的短期双向引导关系,呈现出正反馈效应,融资交易发挥着“助涨助跌”的作用,加剧了股市波动.此外,融资余额和股价指数的波动对其增长率的交叉影响是不对称的,股价指数的波动抑制了融资余额的增长,具有明显的风险约束作用,而融资余额波动对股价指数的上涨却有着显著的推动作用.本文的实证结果对评估我国当前融资融券制度的合理性以及明确我国未来资本市场改革方向与发展路径具有重要意义.     

运用最小二乘支持向量回归机和CARRX模型对股市波动率的预测

条件自回归极差模型(CARRX)是一类新的描述波动率的模型。为了提高CARRX类模型的预测精度,文章将最小二乘支持向量回归机(LSSVR)应用于CARRX模型。先将CARRX模型转化成ARMAX形式,再利用LSSVR对ARMAX模型的参数进行估计(LSSVR-ARMAX)。通过对沪深300指数的预测实证分析,发现无论是采用直接预测还是迭代预测,LSSVR-ARMAX模型的样本外预测能力均优于Perez-Cruz(2003)提出的方法;LSSVR的估计方法能够在长期预测中捕捉到极差波动率的变动趋势,而CARRX类模型对中短期极差波动率的预测准确度较高。     

中国货币流通速度与股票市场的关系研究

文章针对中国1998～2009年上海证券综合价格指数和货币流通速度V0、V1、V2的季度数据之间的变化关系进行研究,利用计量经济学中的向量误差修正模型和格兰杰因果检验进行实证分析.结果显示,货币流通速度V0的变动是引起股票市场变动的格兰杰原因,而V1、V2与股票市场之间并无显著的因果关系.而从误差修正模型可以看出,不管长期还是短期,货币流通速度V0的变动对股票市场波动的影响都是负向的,但并为成为影响股票市场波动的主要因素.     

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.     

沪深股指差额非对称的CARCH效应分析

根据非对称的CARCH理论，通过在模型分析中引入冲击因素和波动系数，对沪深股指差额波动率分析后发现：回归方程残差呈现显著的“聚集”现象，说明存在着ARCH效应；拟合CARCH模型冲击因素的显著性表明沪深股指差额波动率存在着明显的杠杆效应，负面的信息冲击比正面的信息冲击带来的波动更大；CARCH模型中的长期波动率表明，波动率收敛于稳态的速度更快。     

股指期货对股票现货市场影响的实证研究

我国于2010年4月16日正式推出了沪深300股指期货合约,这使我国资本市场发生了质的转变.文章借鉴了大量资料和成果,对引入GARCH模型HS300股指期货影响现货市场波动性的程度进行实证分析,将协整检验和Granger因果检验分析的方法加以运用来研究两市场彼此长期均衡的关系,同时应用多种方法(方差分解、脉冲响应分析、向量自回归(VAR)模型、向量误差修正(VEC)模型),进一步对期货与现货间价格发现功能进行了分析.     

沪深300股指期货风险的预警研究

文章通过对沪深300股指期货IF1012合约日收益率序列进行统计分析,继而建立GARCH(1,2)-GED模型,度量了中国股指期货市场的最大损失值CVAR。研究结果显示:该模型能很好的拟合中国股指期货长期合约的特征,在股指期货市场中,每个交易日的数据均受前期波动影响,CVAR值与原始收益率序列变化基本一致,且不存在滞后效应,因此CVAR值可作为风险预警的指标为有关监管部门与投资者服务。     

中国股票市场收益率与波动性的阶段性研究

本文以上海综合指数和深圳成分指数为研究对象,用GARCH(1,1)-M模型对两市的波动性与市场报酬之间的关系进行了分阶段研究,同时分析了涨跌停板交易制度对波动性的影响.通过TARCH(1,1)模型来检验我国股市是否存在"杠杆效应",结果表明,沪深两市均存在显著的"杠杆效应",即报酬与波动呈负相关.     

纽约原油期货价格波动对我国金属期货收益率的影响研究

随着我国期货市场的迅速发展,商品期货逐步显现出金融属性。文章运用多项式分布滞后模型结合ARCH模型、GARCH-GED模型对纽约原油期货价格波动与我国金属期货沪铜、沪铝、沪锌价格波动之间的动态关系展开研究。以考察宏观经济运行对我国金属期货市场的影响。实证结果显示,滞后一期的原油期货价格波动对沪铜与沪铝期货收益率有显著影响。     

沪深300股指期货定价模型的改进及实证研究

根据沪深300股指期货市场的实际情况,将交易成本、冲击成本、借贷利率不等、融资融券、间断股利发放等因素纳入考虑,对克莱蒙考斯基和李无套利区间定价模型进行改进,推导出一个不完美市场下适用于沪深300股指期货定价的无套利区间定价模型。该模型克服了持有成本定价模型和隐含增长率定价模型假设条件太强的缺陷,在对11份沪深300股指期货合约日收盘价数据的实证后发现,该模型无套利区间定价模型定价效率最高。