共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
2.
《引进与咨询》2015,(4)
该文应用福建省66个气象观测站1961年~2014年冬季逐日气温和极低气温资料,通过定义冬季低温指数、低温日、持续性低温过程及起止时间,并以持续性低温日数和低温指数为指标,运用累积距平法(CA)、滑动T检验法(MTT)和小波分析等方法研究了福建省冬季持续性低温的变化特征。结果表明:福建冬季持续性低温过程发生的频率、持续日数和强度具有明显的年代际变化特征,20世纪60~70年代为多发期,强度偏强,20世纪80~90年代为波动期,20世纪90年代之后转为减少期,强度相对减弱。通过小波分析和突变分析发现,福建省持续低温过程爆发突变位置主要位于20世纪80年代中期~90年初期之间。 相似文献
3.
系统风险冲击和企业创新能力通过影响企业经营基本面和投资者行为而对股票价格波动性产生影响。本文首先建立数学模型从理论上研究系统风险冲击和企业创新能力对股票价格波动性的影响机理;然后以中国A股上市公司2013-2017年期间的相关数据为样本,以2013-2017年期间中国沪深300指数跌幅超过18%的持续性下跌为系统风险冲击源,从创新投入、创新产出和创新环境三个维度构建创新能力指标,采用层次回归分析方法对理论模型结果进行实证检验。研究发现,股票价格波动性与系统风险冲击正相关,与企业创新能力负相关,企业创新能力能够弱化系统风险冲击对股票价格波动性的影响,进而增强股票市场稳定性。规范市场监管行为、改革上市和退市制度、优化创新激励机制、完善上市公司信息披露制度是降低系统风险冲击影响、保障股票市场稳定发展的重要途径。 相似文献
4.
向量MRS-GARCH模型波动持续性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了描述金融变量在不同阶段的不同波动关系,在向量GARCH模型中引入Markov转换机制,构建了向量MRS-GARCH模型.运用滤波技术推导了模型的参数估计方法,基于预测公式研究了向量MRS-GARCH过程的持续性,并从状态持续时间和引入Markov链的向量GARCH过程的持续性两个方面探讨了向量MRS-GARCH模型... 相似文献
5.
6.
基于交易所企债指数,利用ARMA—GARCH模型分析市场波动性。结果表明ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型可以合理解释企业债券市场波动存在的持续性、丛集性和杠杆效应。场外冲击对条件方差的影响具有持久性,反向冲击比等量的正向冲击会导致更高的下一期的条件方差。EGARCH(1,1)-M模型回归结果表明,市场存在正的风险溢价,但是预期条件波动对预期收益仅有微弱补偿。 相似文献
7.
本文主要从当前我国物价水平变化情况出发,分析了通胀预期的主体分化性、过程持续性及强度波动性3个基本特征及货币政策调控通胀预期及其不确定性的重要性.在此基础上,从通胀预期不确定性与通胀之间的关系和货币政策目标两个方面给出了关于货币政策制定和实施的一些启示. 相似文献
8.
涨跌停板制度下中国A、B股市场波动的动态变化 总被引:4,自引:0,他引:4
试图从更深层次考察中国股市中引入价格涨跌停制度后市场波动性的动态变化.考虑到涨跌停板制度下收益率取值区间的限制对其分布形态的影响,不能通过截断无限区域的收益分布来替代,我们将GJR-GRACH模型扩展至混合β分布,以此来度量涨跌停限制后的市场波动的动态特性.实证结果表明引入价格涨跌停限制后两个分割市场(A、B股)中存在相反效应,即A股市场波动性大大降低,B股市场的波动性却显著增加.但从波动冲击的持续性而言,涨跌停限制极大地缩短了冲击持续的时间,提高了市场效率. 相似文献
9.
基于随机波动性模型的中国股市波动性估计 总被引:17,自引:3,他引:17
采用动态随机波动性模型实证研究了中国股票市场的波动性. 通过基于马尔可夫链蒙
特卡罗(MCMC) 模拟的贝叶斯分析方法,较好地估计了随机波动性模型中的参数与波动性序
列. 基于中国股市数据进行的实证结果表明,与ARCH 类模型相比,随机波动性模型能更好地
描述股票市场回报的异方差和波动性的序列相关性. 相似文献
10.
文章运用ARMA-GARCH模型,以内蒙古煤炭价格指数的对数收益率为研究对象,对内蒙古煤炭价格波动性进行实证研究。研究结果显示,内蒙古煤炭价格指数的对数收益率序列均具有明显的波动集聚性,波动率序列具有显著的ARCH效应;煤炭市场往期的波动对现在波动的影响明显大于外部冲击;通过ARMA-GARCH模型中ARCH系数与GARCH系数之和与“1”的大小比较可知,波动具有不同强度的持续性和增强的趋势。 相似文献
11.
12.
多元GARCH 建模及其在中国股市分析中的应用 总被引:22,自引:3,他引:22
简要回顾了一元ARCH类模型的发展过程,介绍了多元GARCH类模型的四种形式.针对传统基于梯度信息的多元GARCH模型估计方法的不足,提出了基于遗传算法的似然估计方法,并利用中国股市数据进行了实证研究.结果说明中国股市存在着波动的持续性和显著的二元GARCH效应,并且沪、深股市不存在协同持续性. 相似文献
13.
简要回顾了一元ARCH 类模型的发展过程,介绍了多元GARCH 类模型的四种形式. 针对
传统基于梯度信息的多元GARCH 模型估计方法的不足,提出了基于遗传算法的似然估计方
法,并利用中国股市数据进行了实证研究. 结果说明中国股市存在着波动的持续性和显著的二
元GARCH 效应,并且沪、深股市不存在协同持续性. 相似文献
14.
15.
以向量GARCH模型为基础,研究了国际证券市场中上海A股市场、香港市场和美国市场的均值溢出效应和波动溢出效应,并且给出了中国证券市场发展的政策建议。研究结果表明,三个市场均不存在单向的均值溢出效应,上海A股市场和美国证券市场存在双向的波动溢出效应。上海A股市场和美国证券市场存在波动溢出效应,反映了中国资本市场和美国资本市场融合程度的加强。 相似文献
16.
Payroll taxes represent a major distortionary influence of governments on labor markets. This paper examines the role of time‐varying payroll taxes and the social safety net for cyclical fluctuations in a nonmonetary economy with labor market frictions and unemployment insurance, when the latter is only imperfectly related to search effort. A balanced social insurance budget induces countercyclical payroll taxation, renders gross wages more rigid over the cycle and strengthens the model's endogenous propagation mechanism. For conventional calibrations, the model generates a negatively sloped Beveridge curve and countercyclical unemployment as well as substantial volatility and persistence of vacancies and unemployment. 相似文献
17.
基于修正GARCH模型的中国股市收益率与波动周内效应实证研究 总被引:8,自引:0,他引:8
本文研究《证券法》实施之后的2000-2006年沪深股市收益率与波动的周内效应。利用修正的GARCH模型,发现两市收益率的最大与最小值均分别出现在周二与周四;两市的最小波动均出现在周二,但沪市的最大波动在周三,而深市的最大波动则在周一。进一步的分析表明中国股市的收益率与市场风险有显著的正向关系,即投资者由于承担高风险而受到补偿获得高收益。文章最后对周内效应的存在提出了两种解释。 相似文献
18.
由于金融资产收益的条件波动率不仅是金融市场风险度量的重要指标,而且呈现出明显的杠杆效应。因此,本文运用能够刻画波动率杠杆效应的LGARCH(Leverage GARCH)模型对金融市场条件波动率进行建模分析,进而运用Granger-Causality检验分析了中国股市与周边股市波动风险的传导效应。实证结果表明,在整个样本区间,上海股市与周边重要股市的联系比较微弱,仅与香港股市存在一定的风险传导关系,而与东京、新加坡股市却不存在传导关系。然而,在我国股市对境外合格机构投资者(Qualified Foreign Institutional Investors,QFII)开放后,中国股市与周边股市的波动风险传导关系明显异于对QFII开放之前和整个样本期的风险传导关系,上海股市与香港、东京、新加坡股市间的波动风险传导关系均显著增强。 相似文献
19.
构建随机Copula模型研究了中国股票市场在极端市场条件下的时变杠杆效应.为了解决金融市场中波动率不可直接观测的问题,采用已实现波动率测度作为隐波动率的代理变量,进而运用基于有效重要性抽样的极大似然(EIS-ML)方法估计了随机Copula模型的参数.基于沪深股市数据的实证研究表明:中国股票市场的杠杆效应具有非对称特征,即股市低收益率伴随高波动率,但股市高收益率不一定伴随低波动率;中国股票市场的杠杆效应存在显著的时变性,沪深股市杠杆效应表现出类似的变化趋势;随机Copula模型相比其它Copula模型(静态Copula模型和时变Copula模型)具有更好的数据拟合效果. 相似文献