金融市场异方差模型及实证研究

文章介绍了两类异方差模型并对上证指数进行实证研究,通过研究表明上证指数日收益率序列具有明显的高峰厚尾特性和非对称性,且收益率平方具有自相关性.对两类模型进行了比较分析,结果显示:无论是从日收益率的峰度来看,还是从平方收益率序列的自相关函数的描述采看,SV模型都优于GARCH模型.     

上证指数收益率的ARCH族模型的实证分析

文章利用ARCH族模型,选取2005～2009年的上证综指日收益率作为对象对我国沪市波动情况进行了实证研究.研究结果表明,我国沪市日收益率序列具有明显的聚集性、波动性、尖峰厚尾的特征,ARCH族模型较好的拟合了上证指数收益率序列.     

基于EGAROH-Gopula的金融市场条件相依分析

文章应用条件copula函数拟合上证指数和深证成指收益率的联合分布.对上证指数和深证成指收益率应用EGARCH-t模型拟合其条件分布,在此基础上根据连续条件分布Sklar定理.采用条件正态copula函数建立两者的联合分布.结果表明,EGARCH-t模型能够很好的描述两指数收益率的特征,正态Copula能够很好的描述沪深股市的相关性信息.     

基于稳定分布的风险价值(VaR)研究与实证

文章首先对上证指数收益率进行正态分布的拟合优度检验,然后对上证指数收益率进行了稳定分布拟合及稳定分布拟合优度检验.在此基础上,文章研究了基于稳定分布的VaR模型,并在实证研究中同历史模拟法、分析法计算VaR值进行比较,验证了稳定分布分析法的可行性与可靠性.     

对上证综指近十年来日收益率波动的研究

下图分别表示的是上证指数近十年来日收盘指数序列和日收益率序列(1997年3月20日至2007年3月19日),共2405个交易日。关于股票日收益率波动性的研究,近来成为金融时间序列分析中的重要课题。上证指数近十年的日收益率算术平均值为0．05%。但是与经典的计量经济学关于系统响应正态分布假设不同的是,日收益率的分布并不服从正态分布,而是具     

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。     

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。     

上证指数收益率的尾部相关性研究

对上证指数收益率与成交量之间的尾部相关性进行了研究,利用Gumbel-H copula函数、极大似然估计法、二元极值Logistic模型等多种方法研究收益率与成交量之间的相关强度.结果表明:两序列尾部渐近相关,但相关度不是很强.     

上证指数与恒生指数的copula尾部相关性研究

文章结合多分辨率小波分析方法和Copula技术对上证指数与恒生指数的尾部相关性进行了分析.重点利用Archimedean copula函数族中的Gumbel copula,探讨了上证指数与恒生指数收益率在不同尺度上分解后的数据的上尾部相关性.通过量化的尾部相关性揭示了股票市场的变化.     

基于EGARCH-Copula的金融市场条件相依分析

文章应用条件copula函数拟合上证指数和深证成指收益率的联合分布。对上证指数和深证成指收益率应用EGARCH-t模型拟合其条件分布,在此基础上根据连续条件分布Sklar定理,采用条件正态copula函数建立两者的联合分布。结果表明,EGARCH-t模型能够很好的描述两指数收益率的特征,正态Copula能够很好的描述沪深股市的相关性信息。     

基于上证指数数据股票市场周日效应实证研究

"周日效应"指股票市场在一周中的某一天的平均收益率比一周内其它任何一天的平均收益率高或者低,且在统计上有显著性。由于研究发现周一的平均收益率显著低于其它时间,而周五的平均收益率显著高于其它时间。文章选用上证指数2006~2010年的股票收益率作为样本来进行研究,采用实证分析方法,采用Eviews软件作为分析工具,利用广义条件异方差自回归模型(GARCH)分析中国上海股票市场是否存在周日效应。     

中国股市波动性研究

文章运用GARCH模型族对上证指数和深证成指收益率的波动性进行研究,分析了我国股市波动性的特点。通过比较发现,对于沪、深两市股指收益率的波动性,EGARCH(1,1)模型和EGARCH(1,1)-M模型都能很好地拟合,同时还对两市股指收益率的波动性进行了预测分析。     

中国股票市场自组织临界性与对数周期幂律的实证研究

文章沿袭金融物理学的研究思路和框架,选取上证指数1990年12月19日至2010年3月22日的日收盘价和日收益率作为样本数据,对中国股票市场的自组织临界性和对数周期幂律进行了实证研究。     

上证、深证及道琼斯指数收益率的统计特征

通过对道琼斯工业平均指数,上证指数和深证成指收益率分布的统计和分析,说明了它们具有“高峰厚尾”、“有偏”等统计现象。经过对数据的对比和处理,以求解释这些统计现象的产生原因。通过对三个指数收益率绝对值的统计分析,得出了收益率绝对值的分布特征。     

股指收益率与成交额间引导关系分析

文章运用风险研究领域中应用广泛的Copula分析法,考察我国上证指数及深成指日收益率与成交额之间的相互引导关系。结论显示,成交额变动率与滞后其一个交易日的股指收益率之间不存在引导关系;股指收益率对滞后其一个交易日的成交额变动率存在先导作用,不过这种先导作用对滞后其两个交易日的成交额变动率不存在。此外,股指收益率与滞后其一个交易日的成交额变动率间的关联模式表现为尾相关。     

金融市场风险的极值模型及实证分析

风险值(VaR)是金融市场风险的度量指标,选择好的计算方法十分重要。文章主要应用极值理论中的门限模型来研究风险值,并对2000年以来深圳综指和上证指数的日对数收益率计算风险值和期望亏损,最后对两市的风险进行了比较。     

信息的非对称效应及对上证综指的实证分析

文章利用EGARCH-M,TGARCH-M和PGARCH-M具有非对称效应的均值模型,对上证指数收益率波动性进行了实证分析,结果显示这些模型均能很好地反映收益率序列的非对称杠杆效应及期望收益和期望风险的正向关系,并通过信息影响曲线(News Impact Curves)直观看出利空、利好消息的非对称反映,进而比较选择能更好地拟合此序列的模型。     

货币政策、通货膨胀与股票资产价格波动研究

文章以2006年1月至2011年12月为样本区间,以上证指数的收盘价为因变量、狭义货币供给(M1)增长率、汇率、消费价格指数及滞后一期上证指数为自变量建立回归方程,结果显示,模型拟合良好,平均而言上证指数89.7％的变动能被自变量的变动所解释,且残差不存在自相关和异方差.其中,消费价格指数与上证指数成负相关,而狭义货币供给(M1)增长率、汇率和滞后一期的上证指数与上证指数成正相关,结论符合预期且有现实意义.     

Laplace分布参数估计的损失函数和风险函数的Bayes推断

文章给出了在共轭先验分布下,Laplace分布的参数估计的损失函数和风险函数的Bayes估计及其为保守估计的一般条件,说明了该条件的合理性;并用上证指数收益率数据作了实证分析。     

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。