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。     

基于中国隐含波动率和方差溢价的实证研究

隐含波动率在资本市场中发挥着重要作用,本文使用二次幂变差方法,首次就我国股市的隐含波动率指数及其方差溢价对股市收益和宏观经济活动的预测能力进行实证分析.研究发现:隐含波动率的增加会加剧市场波动风险;方差的连续部分和跳跃部分对未来的实现方差具有显著的正向影响;相对于周收益,方差溢价和波动率指数对月度收益的预测能力更强;隐含波动率指数和方差溢价目前无法对我国宏观经济活动起到预测作用.研究结论为进一步分析我国证券市场的风险偏好提供了经验证据.     

媒体关注对股价波动影响的实证分析

文章将媒体关注看作一种信息中介,从媒体经济功能发挥的角度提出“财经媒体关注、股价波动同步和市场效率提升”的分析思路,运用中国上市公司数据对媒体关注作用于股价波动的影响进行实证分析,检验媒体关注对信息不对称水平的降低作用.研究发现:媒体关注增加了股价波动,同时该增加效应受到市场化水平的正向调节;政策型媒体和市场型媒体的关注都具有增加股价波动的效应,然而市场型媒体关注在市场化水平较高地区的股价波动同步性更加明显.     

个股股价波动的统计模型分析

股票投资的风险既包括整个股票市场波动引起的系统性风险,也有个股自身因素带来的非系统风险,股票投资者在关注代表股票市场价格总体水平的股票市场指数波动的同时,更关注个股股价的波动。本文试将统计分析方法运用于个股股价波动分析,采用经济计量分析方法,建立个股股价波动的中短期预测模型,来揭示个股股价波动的形式、特征和规律,为投资者作出合理的投资决策提供更多的依据。     

中国股市动量效应与反转效应形成机制研究

针对中国股市的特殊性,文章在HS模型基础上将投资者划分为消息观察者、动量交易者和套利惯性投资者,从他们对股票基本面和技术面关注点的不同出发,分段研究了三类投资者不同决策对股价的影响.分析表明:股价波动以消息传播为始点,动量交易者与套利惯性投资者加剧了动量效应,套利惯性投资者还会引发股价反转效应;股价产生动量效应和反转效应的程度受到股票市场环境、投资者规模以及风险承受能力的影响.     

金融危机和地产调控冲击下地产板块和整体股市的波动性研究

本文采用股票指数数据，通过BEKK—GJR—GARCH模型考察了地产板块和整体股市之间的均值溢出和波动溢出效应，并在此基础之上，进一步考察了在金融危机发生的特定时间窗口下，两者之间的波动溢出效应。此外，本文在引入表征危机事件和地产调控冲击的虚拟变量之后，考察了冲击对地产板块和整体股市波动性的影响。本文的实证模型考虑了非对称性因素并采用广义误差分布（GED）处理“厚尾”问题，是对现有研究范式的有益探索。本文的实证结果认为，地产板块和整体股市之间存在着显著的波动溢出效应，均值溢出效应的存在不甚稳健，但两种溢出效应都存在明显的非对称性。地产板块对整体股市的波动溢出持续性很小，但冲击会加剧波动，反之整体股市对地产板块的则具备持续性，冲击更强烈。波动溢出在2008年金融危机和2015年股灾期间存在变化，尤其是一方对另一方的直接冲击作用都更弱了，可能由两市场联结减弱导致，但非对称性依旧突出。引入表征事件冲击的虚拟变量后，估计结果能够显示出危机和地产调控对于地产板块和整体股市的波动性存在明确影响：直接来看，2010年的房市调控影响幅度最大，超过2015年股灾和2008年金融危机，这一点值得房市调控政策制定者注意；间接来看，六次事件中的五次均对地产板块和整体股市之间的相关性有影响，普遍性很高，由此，风险监管层有必要关注不同冲击下股市内部相关性的变化。     

基于状态空间模型的货币流动性与股价关系的实证研究

货币流动性与股价波动之间相互影响的关系一直是学术界争论的热点。利用变参数状态空间模型,研究货币流动性与股价之间的动态关系。研究结果表明：M2增长率／GDP增长率对股价的影响不大;M2与股价的波动从长期和短期来看均存在单向因果关系,而利率与股价波动只是短期存在单向因果关系,但相对于货币供应量而言,利率对股价的波动更为敏感。     

基于高维波动率网络模型的股票市场风险特征研究

波动率是金融风险管理研究的重要内容之一。本文基于复杂网络理论和数据挖掘技术提出股票市场的高维波动率网络模型。首先运用互信息度量不同股票价格波动之间的相关关系,其次对股票市场不同周期下的波动情况建立度的中心势、平均距离、幂律分布等网络拓扑指标,再次根据这些指标利用Prim算法构建出高维波动率网络模型,最后运用Newman-Girvan算法对股票价格波动率的相关性进行分层研究。高维波动率网络模型突破了传统波动率模型关于变量维数的限制,能够在依赖少量假设的基础上,挖掘出多个金融市场主体间的相互关系,反映金融市场的风险特征及网络拓扑性质。实证结果发现：与常用的Pearson相关系数法相比,在互信息框架下,股价波动的非线性相关关系得到了更好的度量;股票市场的整体波动性与个股波动率相关性变化趋势相反,市场处在高波动时期资产组合分散化效果较好;网络中存在少量度数大的关键节点和中心节点,风险通过这些节点可以迅速传递到整个市场;股票市场的运行具有明显的行业聚集现象;网络分层研究进一步直观的展现了风险在层与层之间的传递规律和与之对应的行业特征。高维波动率网络模型为挖掘股票市场的风险特征与管理金融风险提供了一个新的工具。     

基于GARCH类模型的上证股市波动性研究

文章在回顾ARCH/GARCH类模型的基础上,用GARCH模型进行上证股市波动性的实证研究,用GARCH-M模型分析风险溢价情况,以及用EGARCH模型进行股市波动的非对称性实证研究.结果表明,GARCH模型能消除残差的异方差性,股市波动存在强烈冲击,收益有正的风险溢价,股市中坏消息引起的波动比同等大小的好消息引起的波动要大得多,存在明显的杠杆效应.最后给出一些相关结论和建议.     

基于多元GARCH的动态CAPM

资本资产定价模型(CAPM)是一种评估风险的重要模型,但该模型是基于静态分析,实践效用较低.文章从资本资产定价模型的理论定义入手,使用多元GARCH模型分析资产收益率的时变方差和协方差,并在此基础之上动态估计CAPM中β系数.实证结果表明,时变β系数较好的体现了风险是时变波动的状况,而且实证结果同理论和经验研究保持了一致.     

基于股价修正的结构化风险模型及其检验

在诸多的信用风险度量模型中,以默顿的期权定价理论为框架的结构化模型被认为是度量违约风险的有效工具.在结构化模型中,唯一考虑的风险就是公司风险.然而,股票价格是要受市场因素影响的,特别是在市场剧烈波动的时候,市场因素对股票价格的影响可能更大.文章认为,应用修正后的股价,剔除了股票价格变化过程中市场因素的影响,结构化模型将能更加有效地度量违约风险.     

中国股市"股票名称变更"的市场反应--基于"非事件"的实证研究

我们研究了从1999年发生股票名称变更的上市公司的股价变化.结果发现不具有任何实质性经济意义,不包含新信息的股票名称变更这种"非事件"可以像具有经济意义,包含新信息的"事件"那样引起股价的显著波动,而且投资者对这种波动往往还表现出过度反应.这种股价波动可能与投资者的投机行为有关,从本质上说是由于我国的股票市场的效率损失造成的.     

财务信息效应的非线性性

 本文采用非线性面板平滑转换（PSTR）模型就财务信息对股价的综合效应影响进行了深入研究,得到如下结论：股价对每股收益的弹性在0.287至0.929之间波动。股价对每股净资产的弹性在0.096至0.346之间波动。股价对净资产收益率在0.098至0.231之间波动。股价对主营业务利润率的弹性在0.370至0.400之间波动。股价对每股营业现金净流量的弹性在-0.143至0.245之间波动。股价对销售现金比率的弹性在-0.125至0.066之间波动。股价对存货周转率的弹性在1.037至1.173之间波动。股价对总资产周转率的弹性在-0.305至0.059之间波动。     

人民币汇率波动风险的持续性研究

文章通过单整GARCH模型和脉冲响应函数分别对人民币汇率波动风险的持续性和持续期进行研究,结果表明：人民币／美元名义汇率收益率序列的波动具有明显的持续性,当前的扰动对未来条件方差的影响将持续下去,一个标准差大小的随机冲击对汇率收益率波动影响的持续时间大于为4天左右,鉴于汇率波动风险具有持续性,其风险的规避应在协同持续的基础上进行。     

中国股票市场有效性实证研究

本文使用AR-GARCH-M模型,通过考察股票价格波动是否具有可预测性来检验市场的弱式有效性. 一、模型设定 对市场有效性的早期研究都假设股票收益的方差在不同时期保持不变,但是大量的实证研究表明这一假设不甚合理,不能客观地对金融市场随时间变化的特性进行准确的描述.金融时间序列的一个显著特点是条件异方差性.Engle(1982)提出自回归条件异方差(ARCH)模型,Bollerslev(1986)将其推广到广义ARCH模型(GARCH).这些模型假定收益的误差项服从条件期望为零,条件方差为以前若干期收益误差平方和的条件正态分布,其性质与金融市场的波动聚集性(Cluster)、收益序列的尖峰、厚尾以及非线性等特征相吻合.因此,为了研究中国股票市场的弱式有效性问题,我们用GARCH(1,1)类模型来模拟股市收益率,用模型残差项的条件方差描述股市的波动性.     

方差推断时样本容量的确定

方差是一个十分常用的统计特征数字,人们要了解产品加工过程中工序的稳定性,经济活动中的风险水平,像测算股票价格波动、汇率变化的风险等,一般都要计算方差.文章根据频率统计的基本原理,对方差估计和假设检验时所需要的样本数目问题进行了讨论,包括单总体方差推断时的样本容量,两总体方差比推断时的样本容量.     

基于VAR方法和期限结构动态模型的利率风险度量

文章用Vasicek模型和CIR模型描述利率的波动,并用GARCH模型估计其波动率,进而使用VAR方法度量利率风险.银行间国债回购利率的实证结果显示:Vasicek模型和CIR模型均能合理的描述短期利率的随机波动性,且分别以这两种模型做均值方程,GARCH(1,1)模型为方差方程计算的VAR与实际利率的变动趋势基本吻合,并用失败率检验了VAR度量利率波动风险的效果.     

ARCH族模型在深沪A股中的应用

经典的最小二乘回归假定随机残差序列无自相关,误差的方差为一常数.然而研究金融市场时却发现,大多数时间序列往往具有变方差的特征,即在某些时期的波动十分剧烈,而另一些时期的波动又相对平稳,为了模拟这种波动,提高预测精度,1982年Engle提出了方差随时间变化的自回归条件异方差ARCH模型,Bollerslev又于1986年进一步提出了广义自回归条件异方差GARCH模型,此后,ARCH模型的一些扩展模型也被相继提出,如ARCH-M模型,GARCH-M模型,EGARCH模型等,形成ARCH族模型,并在解释货币和金融时间序列的行为中得到广泛应用.     

中国银行间回购利率已实现跳跃的甄别与建模

以二次幂变差的测量为理论基础,研究了银行间回购利率的跳跃行为.将已实现波动率分解为连续样本路径方差和离散跳跃方差,研究了跳跃方差序列的统计特征,并且应用HAR-RV-CJ模型对中国银行问回购利率的已实现波动率进行预测.     

影响我国股票市场价格波动的基本因素

股票市场价格波动是股市运行的基础,也是股票投资者关注的焦点。股价的波动受各种经济因素和非经济因素的影响,分析这些因素的影响,可为投资者作出正确的投资决策提供一定的依据。本文结合我国股市波动的实例,从各种因素对股价影响的传导机制入手,着重对影响我国股票市场价格波动的基本因素作一般性考察。虽然影响股价波动的因素很多,但对这些因素的分析,可以从以下三点出发:(1)股价有其内在价值,股价围绕其内在价值波动,内在价值决定论是基本面分析的基础;(2)股价随投资者对各种因素的心理预期的变化而波动,心理预期理论是技术分析的基石;(…