多重指标波动性模型在中国股市波动性估计 和预测的应用——基于高频数据的研究

文章分析了三种常用波动性衡量方法的特点，在此基础上讨论了多重指标波动性模型的具体形式。多重指标波动性联合估计模型是在倍乘误差模型基础上，综合考虑日间、日内波动以及已实现波动建立的一种联合预测模型。通过应用上证综指数据的实证结果表明，衡量波动性的不同方法间存在相互作用，多重指标波动性模型可以显著提高波动性的估计和预测精度。     

股指期货对于市场波动性影响的分析——基于KOSPI200和TAIEX股指期货的实证分析

本文运用改进的GARCH模型,以新兴市场国家和地区--韩国和台湾股票指数及相应现货指数为样本,就股指期货对市场波动性的影响进行了实证分析.研究结果表明:股指期货上市后的较短时期内,股指期货市场及其相应现货市场的波动性略有增加;但长期而言,伴随股指期货市场的日趋成熟,股市和期市的波动性将逐步减小.     

基于不同测度指标的随机波动性模型及其应用研究

引入了基于日内价格幅度与回报两个测度指标的随机波动性模型.利用中国股市数据进行的实证结果表明,与单测度指标的随机波动性模型相比,基于两个测度指标的随机波动性模型能更好地描述股票市场波动性和市场波动风险.     

基于GARCH模型族的国际船用燃油价格波动性研究

船用燃油成本一直都在航次成本中占有较大的比重,加强对船用燃油价格波动的监控和预测是航运企业加强经营成本控制和管理的重要手段。以新加坡市场船用燃油IFO380cst作为研究对象,利用ARMA(1,1)模型对其价格收益率进行回归拟合,通过GARCH模型消除了序列存在的异方差性,并利用GARCH-M模型和TARCH模型对其进行进一步研究,发现对于新加坡市场船用燃油IFO380cst而言,不存在ARCH in mean效应和杠杆效应。     

股票市场波动性研究——基于ARMA-TGARCH-M模型的实证分析

通过构建ARMA-TGARCH-M模型,并同时利用上证综合指数和深圳成份指数的低频日收益率和5分钟高频收益率数据,对中国股票市场的波动性问题进行了实证研究.结果表明:中国股票市场存在着大幅度高频率波动,市场总体风险较大,而且收益率波动也存在着波动集群性、尖峰后尾性和非对称分布等特征,深圳股票市场在各方面的特征也都比上海股票市场突出.此外,低频日收益率序列和5分钟高频收益率序列都存在着显著的平稳性、自相关性和ARCH效应,中国股票市场还存在着较长的外部冲击波动持续期,且杠杆效应显著.GARCH族模型能够很好地拟合中国股票市场的波动性问题.     

股指期货分解交易量影响波动性实证研究

基于沪深300股指期货合约高频数据,根据持仓量增量和交易量之间的内在关系,巧妙地将股指期货合约交易量分解为开仓交易量、平仓交易量和换手交易量,利用EGARCH模型研究股指期货不同分解交易量对股指期货市场波动性影响的差异性,以及市场波动的非对称性,得到的结论是:各类分解交易量比未分解交易量包含了更多能够解释市场波动性的增量信息,各类分解交易对波动性均存在正向影响,波动具有非对称性,在交易数量相同的情况下,各类交易对市场波动性影响程度由强到弱的顺序依次是开仓交易、换手交易、平仓交易,表明不同交易者结构对市场波动性的影响存在显著差异.     

中国股指期货对现货波动性影响的实证研究

本文从实证研究的角度验证了沪深300股指期货对于中国股票现货市场波动性的影响作用;结论是:股指期货的上市略微降低了上证指数收益率的波动性,但是影响程度有限;股指期货具备稳定现货市场波动的功能,相关的政府部门可以及时的观察股指期货的最新走势,了解经济状况,以应对经济波动,防止危机发生.     

基于GARCH族模型的葡萄酒投资指数的波动性分析

对葡萄酒投资市场的波动性进行研究,选取伦敦葡萄酒交易所(LIV-EX)发布的样本区间为1988年1月至2013年11月的LIV-EX Fine Wine Investables Index月度数据,对FWI月收益率序列的平稳性、异方差性进行分析和检验。基于GARCH(广义自回归条件异方差,Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity)族模型来描述FWI的波动集聚性、敏感性及其杠杆效应。结果表明,FWI月收益率序列是平稳的,其指数波动具有高阶ARCH效应,并且具有正向非对称的反杠杆效应,但不存在ARCH in Mean效应。     

中国环境污染的波动性研究

环境污染的波动性是制定环境政策的重要依据。通过改进的实际经济周期（RBC）模型探讨中国环境污染波动性问题。研究发现:一是中国环境污染的波动性是高度顺周期,与产出波动相关性较强;二是技术进步、环境规制、投资专有技术、消费偏好和劳动供给冲击可以解释大部分中国环境污染的周期波动;三是技术进步和投资专有技术对环境污染产生了持续的正向冲击,而环境规制、消费偏好和劳动供给对环境污染产生了负向冲击,其中,环境规制冲击的持续时间较短,消费偏好的冲击仅在期初为正,长期为负,劳动供给冲击的持续时间较长。因此,在环境污染波动下,推动绿色技术进步、引导绿色消费、增加劳动人口供给等是抑制污染的有效途径。     

中国股市收益波动性的ARCH族模型分析

文章运用ARCH族模型对深证综合指数日收益率进行实证研究,结果表明:中国股票市场收益率具有显著的尖峰厚尾特点,且存在波动的集群性;市场杠杆效应显著,期望收益与期望风险之间存在正向关系,且股市波动具有信息不对称性。     

随机波动模型的沪深股市比较研究

金融市场的风险和波动性一直是现代金融学研究的主题。金融风险具有时变性,金融波动具有持续性。介绍了刻画波动特性的随机波动模型及其估计方法。为了帮助投资者和政府监管机构理解沪深股市的风险特性,利用随机波动模型对上海股市和深圳股市的波动特性进行建模和比较分析,结果发现,上海股市比深圳股市的风险高,波动的持续性低;分析了产生这种现象的原因,并提出了若干建议。     

基于MODWT的FIGARCH模型波动的持续性与相关性

基于FIGARCH模型与最大重复离散小波变换的小波多分辨分析,提出了不同尺度下的FIGARCH模型,并以此来讨论金融波动序列在不同尺度下的持续性问题;利用可描述两列波动序列的整体相关特性的交叉互相关函数,提出了可以描述两列波动序列在不同尺度、不同滞后期下小波交叉互相关函数的定义,并进行了实证分析。     

股票指数波动率的估计方法及其应用

介绍了股票指数波动率的概念和基本的估计方法，并用有关数据进行了计算。利用其结果对股票市场的风险进行了度量，并对Black－Scholes期权定价公式进行了参数估计．对进行组合证券保险具有重要的意义。     

基于时变波动率的期权定价模型实证研究

B-S模型计算的理论价格与实际市场价格存在较大的差异。这个系统性的差异被称为波动率微笑。这说明波动率不是常数,而是时间的函数。学者们也根据波动率的时变特征,提出了多种修正模型。文章主要通过中国权证市场的实证结果,比较了GARCH期权定价模型和随机波动率模型(Heston)以及B-S模型的定价效果。结果表明,GARCH期权定价模型、Heston期权定价模型和B-S模型都低估了市场价格,但是GARCH期权定价模型定价效果最好,而Heston期权定价模型相对于B-S模型定价优势不明显。     

考虑基差非对称效应的期货波动性预测模型研究

文章研究了基差对期货回报率波动性影响的非对称效应及其在期货波动率预测中的应用。以郑州强麦期货为例的实证结果表明,基差对期货的回报的波动性的影响存在显著的非对称效应,其中负基差对波动性的影响要明显大于正基差。通过与GARCH模型和未考虑非对称效应的SE-GARCH模型对期货波动性预测能力的样本外比较表明,考虑基差非对称效应的AE-GARCH模型能更准确地预测期货的波动性。      

投资者情绪与股市波动分解

个股平均相关性和平均方差的乘积能够很好地解释股市波动,股市波动分解是有效的且不受投资者情绪的影响;高涨的投资者情绪会加剧股市波动,在这一影响过程中,高情绪加剧个股平均波动的影响占据着主导地位,与此同时,高情绪对股市平均相关性的削弱会对市场总体波动的提高起到一定的反向修正作用。     

中国股票市场价格波动与交易量关系的贝叶斯分析

利用随机波动 ( SV)模型和基于马尔科夫链蒙特卡罗模拟 ( MCMC)模拟技术的贝叶斯估计方法 ,并把交易量分解为预期交易量和非预期交易量 ,实证检验了中国股票市场中的量价关系。与其他学者的研究结论一致 ,交易量与价格波动存在很强的即期正相关关系 ,这也验证了混合分布假说 ( MDH )理论 ;研究中还发现 ,非预期交易与预期交易对价格波动的影响显著不同 ,非预期交易量所隐含的新信息是真正引起价格波动的根源     

基于GARCH模型的品类供货量、交易量、流拍率与价格的波动性分析

论文分析了同一品类产品交易日的价格、供货量、交易量和流拍率的波动特征。研究了拍卖市场各时间序列波动的随机性特征。以昆明国际花卉交易中心为实例研究,选择其2009年2月16日至2010年2月12日的交易数据进行分析,利用GARCH类模型,分别建立收益率、供货量变动率、交易量变动率、流拍变动率的预测模型,拟合最佳分布,并分析杠杆效应。研究表明：四个波动序列预测模型的Theil不等系数值均介于0和l之间,具有较高的预测精度,供货量、交易量负冲击大于正冲击,而流拍率仅存在正冲击。     

股价波动持续性与反转收益

动量效应和反转效应是资本市场的热点话题,学术界给出了诸多解释,但鲜有文献从风险时变性视角关注到波动持续性的影响。基于2005—2021年我国A股市场个股数据,利用GARCH族模型度量股价波动持续性,分别通过投资组合分析与混同横截面分析,实证检验了个股股价波动持续性与股票预期收益之间的关系。研究发现:股价波动持续性与预期收益之间存在显著的负相关关系;通过构建多空组合,在买入波动持续性小的股票的同时卖出波动持续性大的股票,能够获得显著的超额收益。同时,针对我国A股市场存在“反转效应”的特征事实,进一步检验了股价波动持续性对反转收益的影响。经验证据表明,股价波动持续性放大了反转收益。因此,投资者可以通过纳入刻画股价波动持续性与反转效应的因子改善投资组合的业绩;监管部门应加强对股价波动持续性的实时关注,并将其作为系统性风险预警的重点指标。      

基于组合预测模型的滚装码头吞吐量预测

根据上海港滚装码头2006—2011年的吞吐量数据,采用时间序列法、灰色预测法以及相关性分析法等单项预测方法建立预测模型,计算发现相关性分析法预测的结果优于时间序列和灰色预测。建立最优线性组合预测模型并测算,证明该模型对于影响因素复杂且历史数据较少的滚装码头吞吐量预测具有较高的精度。