股票收益率波动和极值关系研究

一、引言股票价格的巨幅波动一直是国家监管部门、金融理论研究者和投资者关注的热点,而股价的波动又和股票收益率分布的尾部密切相关。已有许多学者从事有关收益率尾行为的研究,但是大多数采用的是统计极值理论方法,在利用这种统计方法分析处理收益率数据的过程中,存在几个方面的缺陷:(1)仅仅对超越一定门限的收益率数据(极端收益率)拟合广义帕雷托分布,对于其他数据弃之不用,因而对于研究收益率的波动来说,损失了样本数据中有用的信息,则基于该方法对股票收益率波动的统计推断具有很大的不确定性[1-3];(2)没有考虑股票收益率时间序列的相…     

基于函数型主成分的中国股市波动研究

运用函数型主成分分析方法,对中国沪市89支股票的月度收益率进行分析,其结果表明函数型主成分方法能够较为准确地捕捉到月度收益率的时间波动特征,特别是它在时间上的变化方向和形式,为股票收益率的建模和预测提供科学依据.     

上海股市日收益率波动的特征

大量研究发现,在成熟的股票市场上,股票的市场收益率的波动性呈现波动聚类性、非对称性及收益与风险同方向变动的特点.本文利用ARCH模型族,对中国上海股票的日收益率的波动进行实证分析.     

沪深两市波动性特征的实证研究

在股票市场上投资者需要衡量价格波动所带来的风险期望收益率,这离不开对收益率波动性的准确度量.如何更深刻理解股票收益率波动的随机性并从中探寻其规律性,对我国股票市场的发展具有重要意义.     

基于GARCH模型的沪深地产股波动性分析及预测

近年来GARCH类模型在预测波动率方面得到了广泛应用,鉴于股票和房地产两个市场对我国经济发展的重要性,所以选择沪深两市地产指数的收益率做波动性研究.丈章运用GARCH类模型对沪深地产指数收益率的波动进行了枯计和预测,结果表明沪深地产指数收益率的波动不存在杠杆效应,投资者投机目的较强,M-Z回归和损失函数评价结果显示,GARCH(1,1)-M模型的样本外预测刚效果是最好的,但不能准确预测非常大的波动.     

基于EM算法的异方差性Markov机制转换模型的估计

文章将EM算法引入到对异方差性Markov机制转换模型未知参数的估计,并将研究结果运用到我国股票收益率数据的分析,结果表明,该方法很好地拟合了我国股票收益率的波动性特征.该方法为金融波动问题的未知参数估计提供了新的研究思路.     

基于GARCH族模型的分级基金波动性分析

文章选取中证稳健股票、进取股票和进取债基三大分级基金指数系列的日收益率序列作为研究样本,运用GARCH族模型研究不同类型分级基金收益波动特征.根据AIC准则确定各指数收益率的残差分布与最佳ARIMA-GARCH族模型,并在此基础上,用GARCH-M模型研究波动与收益的关系,用TGARCH模型与EGARCH模型研究波动的非对称性.结果表明:分级基金指数收益率均具有明显的波动聚集性,市场存在强烈冲击,稳健股基具有显著的反向杠杆效应,稳健股基与进取债基有正的风险溢价.     

VaR-GARCH模型下的最优投资决策

文章根据股票收益率的历史数据建立了相应的ARMA-GARCH模型;利用该模型预测下一阶段股票的收益率和波动率.在此基础上建立了关于最优投资策略的选择均值-VaR模型,即在VaR风险水平限制下最大化期末的期望收益;求解模型得到最优投资策略的解析表达式,并且还得到了最优投资策略下期末的期望收益以及有效边界的表达式.     

基于GARCH模型的股票市场有效性的实证研究

证券市场波动的有效性问题是证券市场研究中的一个重要课题。文章运用时间序列的GARCH模型的推广形式对上证指数股票收益率序列建模,在以往研究的基础上鉴于实际波动情况引入了两个虚拟变量进行刻画,并就股票市场有效性问题进行了实证研究。     

股权分置与非正常收益率:对价方案效果的实证研究

股权分置改革是中国股票市场上里程碑式的事件,本文使用事件研究法研究了股权分置改革对上市公司股票收益率产生的影响,并分析了改革前、后股票收益率的分布变化。研究结果表明,不同对价方案对股票收益率影响不同。     

成交量对股票收益率波动的影响分析

文章利用带有成交量变化率解释变量的指数自回归条件异方差方程EGARCH(1,1)-M,实证分析了上海、深圳证券市场信息到达对波动的影响及杠杆效应,发现在样本期内成交量变化对深圳市场股票收益率波动的影响比上海市场更大。     

波动率模型在中国股市中的应用研究

文章对上证综合指数收益率和深证成分指数收益率进行统计分析,运用GARCH,EGARCH,TARCH模型对其进行建模,发现股票收益率序列所存在的尖峰厚尾现象、波动聚类特性以及杠杆效应,通过比较不同的模型发现非对称模型的拟合效果最为理想;另外通过采用三种不同的损失函数评价各类模型的预测效果,结果表明,非对称模型样本外预测的能力也是最强的.     

开放式基金收益的EGARCH模型及其非对称性研究

通过对极少被研究的中国股票型、债券型和混合型开放式基金收益率的波动性进行了GARCH和EGARCH模型分析，结果表明：大部分基金存在非对称效应，并且由于基金条件波动序列的非平稳性，信息冲击曲线具有多样化特征，这为非平稳非线性模型的研究提供了新的方向；通过构建基金类型指数，对开放式基金整体波动性的研究发现，中国开放式基金收益率的波动存在ARCH效应，但不具有非对称性效应。     

宏观经济变量对银行间国债收益率的影响

文章采用VAR建模方法,将国债指数收益率与5个经济变量作为一个动态系统,通过脉冲响应函数与方差分解技术考察银行间国债财富指数波动过程中来自经济变量的冲击,分析了经济变量对国债指数收益率的影响程度以及相对重要性.结果表明经济变量因素对我国银行间国债市场的影响较为明显,市场上对于通货膨胀风险的补偿要求较高,与股票市场"跷跷板"效应明显,投机风险较大;从各变量影响国债市场波动的相对重要性来看,股票收益率变量排在第一位.     

无模型隐含波动率的信息含量与定价能力——基于上证50ETF期权的实证研究

本文从上证50ETF期权价格中提取无模型隐含波动率并检验其信息含量,基于随机折现因子理论推导波动率风险的系统性与正负性判定公式,从波动率风险溢酬和相关性两方面验证波动率是否为系统性风险,进而基于A股市场的个股数据检验波动率风险在股票截面收益上的定价能力。研究结果表明：无模型隐含波动率包含BS隐含波动率中的所有信息和历史波动率中的大部分信息,是未来已实现波动率的有效估计;市场波动率为系统性风险因子且存在显著为负的风险溢酬;组合分析表明,对市场波动率暴露较大的股票组合在未来的收益较低,且暴露最大与最小股票组合的收益率之差显著为负,该结论在控制经典风险因子和改变交易策略之后依然稳健;Fama-MacBeth两步法结果表明波动率风险被定价且风险价格显著为负。     

上海证券市场收益率分布的对称性研究

最近几十年 ,计量金融学家对股票收益率的无条件分布已进行了深入的研究。如Ｋｅｎｄａｌｌ(1953)、Ｏｓｂｏｒｎｅ(1959)通过对英国与美国股市收益率数据的研究 ,认为股票的收益率近似的服从正态分布。Ａｌ ｅｘａｎｄｅｒ(196 1)对Ｏｓｂｏｒｎｅ的数据重新进行了分析 ,并且进一步发展了Ｋｅｎｄａｌｌ的观点 ,认为尖峰、肥尾是金融资产收益率的基本特征 ,用正态分布来描述金融资产的短期收益率是不太合适的。Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ(196 3)研究了投机资产的价格行为 ,提出了用稳定的Ｐａｒｅｔｉａｎ分布来描述收益率 ,Ｆａｍａ(196 5)部分…     

基于Copula-GARCH模型的公司债与股票收益率相关性分析

文章从微观角度出发,利用Copula-GARCH模型解释公司债和股票收益率之间的时变和相关关系.结论表明,公司债收益率和股票收益率序列之间具有负相关关系,说明存在“安全资产转移”现象.通过观察相关参数p进一步研究股债收益率之间的时变关系,发现以往的股票收益率变化对股债相关关系影响较大,ρ会随着收益率绝对值的增加而增大,股债投资组合市场风险随之加大.     

基于MCMC随机模拟的企业年金投资收益率的测算

投资收益率是决定企业年金给付水平的主要因素之一,对年金受益水平以及年金替代率水平的研究,都依赖于投资收益率的合理测算和分析。鉴于收益率表现出的金融时间序列特征,应该按照随机波动理论对其进行研究。文章引入SV-T模型对企业年金的投资收益率进行随机模拟,并借助马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)技术给出模型参数的贝叶斯估计,同时利用WinBUGS软件得到参数的估计值。最后,以年金基金投资于股票和国债两类风险资产为例进行实证分析,进一步证明了模型的有效性,改变了以往收益率仅用单一数值或忽略收益率时间序列特点的常规做法,为年金替代率相关统计量的计算打下良好基础。     

基于EMD的时间序列不同频率波动及趋势研究

希尔伯特-黄转换(HHT)的经验模态分解(EMD)法为分析经济金融领域的非线性、非平稳时间序列不同频率的波动以及序列的变动趋势提供了一种新的简单有效的统计分析工具。文章利用这种新的分析方法对我国通货膨胀率以及股票实际收益率的不同频率的波动关系和长期变动趋势进行了实证分析。     

SV模型下中国股票型开放式基金杠杆效应分析

针对中国股票型开放式基金收益波动中是否存在杠杆效应的问题,在对该类基金整体及所选取的三支具有代表性的单个基金分析的基础上,运用一个带杠杆效应的SV模型对其收益的波动性建模,并利用MCMC方法对模型进行参数估计。结果显示：不同于一般对股票市场的研究结论,无论股票型开放式基金整体还是单个基金,其收益率序列的波动中均不存在显著的杠杆效应。