深沪股指收益率波动研究

文章选取沪、深两市1991年1月1日至2005年2月18日的股票指数作为样本,运用EGARCH(1,1)模型,研究指数日收益率波动的性质特征,并探讨了不同阶段股市对利好消息和利空消息的反映。结果表明:不同阶段的指数收益率序列具有结构特征,各阶段沪、深两市指数收益率均与滞后一阶高度相关,且两市指数收益率均具有信息不对称效果。     

涨跌停板制度对沪深股市不同期限股指收益率波动性的影响

本文利用ARCH/GARCH模型研究了涨跌停板制度对沪深股市日、周、月收益率波动性的影响.实证结果表明涨跌停板制度改变了两市周收益率和沪市月收益率的波动特征和日收益率的波动结构,并且对收益率波动性较高的上海市场的影响大于对深圳市场的影响,对上海市场长期收益率波动性的影响大于对短期收益率波动性的影响.     

中国股指收益率序列GARCH模型中变点的Bayes识别

文章研究基于贝叶斯方法的GARCH模型中变点的识别问题.由于股指收益率序列呈现尖峰厚尾非正态的特点,假设误差项服从自由度为v的标准化学生t分布而非标准正态分布.我们给出了基于贝叶斯方法的GARCH模型中变点估计的具体描述,包括单变点情形、多变点(变点个数未知)情形的变点估计.在实证研究中,我们选取2000年1月4日至2011年9月30日上证A股指数收益率数据进行迭代计算来识别变点,并且将得到的变点时刻与其附近的重大政治经济事件结合起来,给出其合理的解释.     

我国经济周期与资产收益率的关系研究:2001-2009

文章采用2001～2009年的季度数据,使用股票、债券和房地产投资等资产投资收益率与宏观经济变量建立联立方程模型进行实证研究.实证结果表明:股票投资收益率为经济增长的先行指标,适于经济复苏和繁荣前中期阶段进行投资;房地产收益率与经济增长率和物价指数同期密切相关,可以作为抵御通货膨胀的有效投资品种;债券投资收益率与经济增长率保持一定的反向关系,债券资产的配置应该是反经济周期的,适于CPI的下降通道中.     

中国股指收益率的非对称拉普拉斯分布实证检验

应用非对称拉普拉斯分布拟合沪深两市股指日、周收益率数据。研究结果表明:非对称拉普拉斯分布能够比正态分布更好地反映两市股指的日、周收益率数据的尖峰、厚尾、偏态特征。由于非对称拉普拉斯分布有显性的表达式,便于开展参数估计和数字特征的计算,因此对于股指期货投资者而言,在计算股指收益率的VaR、CVaR进行风险测量时,采用非对称拉普拉斯分布将是较好的选择。     

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.     

中国行业指数收益率与人民币汇率动态联系实证分析

本文在控制了Fama-French三因素以及流动性风险因素基础上。通过人民币汇率与股价的Threshold-GARCH效应检验及基于广义残差GED模型的建立,从行业的角度实证分析中国股市与汇率波动的关系;实证结果表明样本期部分行业存在汇市到股市的价格溢出效应,但价格溢出效应不能反映行业进、出口依存度等特征;同时还检验到行业股指收益存在显著ARCH与GARCH效应,并且具有很强的波动持久性;而且部分行业门限系数显著异于0,表明存在显著的杠杆效应。     

中国股市收益率分布特征研究

一、引言现有关于证券收益率分布研究的文献大致可以分为三类:统计分布模型,随机过程模型和行为投资模型。后两者更多的是寻找收益率波动的原因,或是从价格形成机制,或是从投资行为学角度试图对收益率的波动做出合理的解释,从而确定描述收益率的理论分布函数;统计分布模型一般直接从经验数据入手,对数据的总体情况作全面的描述。比较后两者,统计分布模型最为突出的优点在于能够提出或拟合出一个收益率分布函数,以具体的     

经济增加值与股票市场收益率相关性分析

文章详细分析了EVA指标的优越性,并对计算EVA指标时所需调整的细节进行阐述。在随后的实证研究中,抽样收集了沪市五个行业295个样本公司2006年至2008年的各项数据,根据资本资产定价模型计算出权益资本成本。同时引入每股经济增加值与标准化的经济增加值,从而使得不同规模的公司之间可以相互比较。选取传统会计指标与EVA指标进行对比,最后得出二者都与股票收益率变化都具有一定的相关性,每股经济增加值与股票收益率的相关性更好的结论。     

股票期望收益率截面研究——来自上海股票市场的经验分析

文章以市场股权和帐面市值比为基准构造了25个投资组合,用两步法进行了回归分析。经验结果表明:1 传统的CAPM模型截面回归中贝塔β解释能力有限,至多只能解释13.5%的超额期望收益率的截面变化;2 Fama-French的3因子模型截面回归表明在增加SMBt和HMLt两个因子后,贝塔β几乎失去了解释能力,都被HMLt吸收了。与CAPM模型截面回归解释超额期望收益率的截面变化相比,Fama-French的3因子模型截面回归解释能力有很大的提高,能够达到65.6%。     

江汉平原农户教育收益率分析

本文依据湖北五县农户调查数据对生产函数计量模型的具体形式进行了扩展以估算农户教育收益率,从而分析农村教育投资回报情况,并得出相关结论.     

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。     

基于BP神经网络的股指收益率预测研究——以高频数据为样本

高频金融数据和金融资产收益率是金融计量学的一个全新的研究领域。目前,国内学者利用年、月、日等低频数据对股票市场的收益率进行了很多的研究,但是以日内高频数据为基础的研究还不多见。如何较准确地预测基于高频数据的股票收益率是进一步深入研究金融市场的基础,论文采用数据挖掘中的BP神经网络对沪深300指数高频数据中的日内收益率进行建模与预测。结果表明：神经网络模型对股票高频数据的日内收益率具有很强的预测能力。     

内部收益率的修正及比较

内部收益率作为企业投资或工程项目重要的动态经济评价指标,存在某些不合理之处。文章分析了内部收益率的隐含再投资收益率和潜在多解两大缺陷,结合现有的内部收益率修正方法,提出了修正外部收益率,进一步对比分析了各种内部收益率修正方法,得出了各种修正内部收益率的大小关系,发现内部收益率和各种修正内部收益率在评价单个项目时具有一致性。     

基于GARCH族模型的中国旅游酒店板块指数收益率波动分析

运用GARCH族模型分析旅游酒店板块指数日收益率的波动特征,研究表明：旅游酒店板块收益率是一个平稳过程,其波动具有“聚集”现象和“非对称效应”。GARCH（2,1）模型比GARCH（1,1）模型更好地消除了收益率序列的异方差性;TARCH（2,1）模型的拟合效果最好;GARCH—M模型和非对称的CARCH（1,1）模型都不适用于描述收益率的波动特征。     

基于ARIMA模型的深证成指收益率分析

文章根据ARIMA(p,d,q)模型的原理和方法,对我国深证成指时数收益率数据进行了建模,在实际计算过程中,考虑到对数收益率数据比较小的特点.利用矩阵的SVD分解和MoorePenrose广义逆,来求解参数的极小最小二乘解,以减少中间过程的误差,从而获得比较好的模型.最后.对模型进行了实验仿真.经检验分析结果比较理想.     

沪深股市指数收益率波动性的实证分析

文章采用基于GED的GARCH族模型对我国沪深股市指数收益率的波动性进行实证分析,结果发现:我国上海股票市场指数收益率波动性存在明显的非对称性,而深股票市场不明显;而且我国股票市场总体上不存在显著的风险——收益权衡关系,投资者总体上趋于中性,沪市中的投机性要比深市严重。     

上证指数收益率与市场广度指标的回归分析

0引言有效市场假说(EM H)是现代金融经济学的支柱理论之一。有效市场假说认为,在运转良好的金融市场中价格反映了所有相关信息。Fam a将市场有效性的研究分为三个层次:(1)弱式测试,即测试“股票的历史收益能否预期未来收益”;(2)半强式测试,即测试“股票价格如何快地反映公开的     

我国正规就业者的教育收益率

针对教育收益率测算中可能存在的弱工具变量问题,本文利用2006年中国健康与营养调查数据,结合工具变量估计框架下的各种模型设定检验,对我国正规就业者的教育收益率进行测算。检验和测算结果表明：受教育程度的变量存在内生性,个体配偶的受教育年限是内生变量受教育程度的强工具变量,而个体的出生季度是弱工具变量。广义矩估计结果显示我国正规就业者的教育收益率为10.1%。