融资融券资格对标的股票波动性的影响——基于我国股市的实证研究

本文基于我国自2010年融资融券业务开展以来的股市实证数据,利用倾向得分匹配法和事件研究方法探究融资融券资格对标的股票波动性的真实影响。实证结果发现,融资融券资格会显著降低标的股票的波动性,并对股票的异常收益率产生一定的抑制效果。这表明融资融券的推行和发展,对于平抑我国股市存在的剧烈波动现状有着良好作用、有利于维护股票价格的稳定性。     

基于跳跃扩散模型的中国股市和期市风险关联研究

采用2006—2007年我国股市大盘股和股指期货标的指数的高频价格数据,建立了基于跳跃扩散的股票市场和股指期货市场的事件风险模型,分析了我国股票市场和股指期货市场的风险溢出效应。我国大盘股和作为股指期货标的的沪深300指数既存在同时的跳跃溢出效应,也存在我国大盘股领先沪深300指数5分钟的跳跃溢出效应,表明我国股市和期市存在极强的风险关联性,进一步为我国股市和期市跨市场监管的机制设计奠定了基础。     

我国股市法规变迁对股市波动性影响的实证研究——基于广义线性混合模型的分析

笔者利用2004至2012年沪深300指数样本数据,运用广义线性混合模型（GLMM）,实证分析了我国股票交易市场法规变迁对我国股市波动性的影响.计量模型结果显示,股票交易市场法规的变迁对股票市场波动性指标产生了显著的影响,但我国股票交易市场法规变迁对我国股市过度波动性的抑制作用存在反复性,以此为依据,从完善我国股票交易市场法规的角度提出了平抑我国股市过度波动性的政策建议.     

沪深300股指期货对标的指数的影响——基于修正GARCH模型的实证分析

沪深300股指期货对标的指数的影响日益受到理论界和实务界关注。利用修正GARCH模型,以2007年1月4日至2011年7月22日沪深300指数为研究样本,并使用同期的上海银行同业拆放利率作为替代变量,通过整体回归和分阶段回归分析沪深300股指期货上市前后标的指数波动率的变化。研究发现:沪深300指数期货的引入降低了标的指数的波动率;同时,沪深300指数期货的引入加快了标的指数现货市场的信息传递速度。     

融资融券交易对中国股市流动性和波动性的影响——以沪市为例

本文分析了中国股市融资融券的交易情况,以上海证券市场为例,采用VAR模型分析方法实证研究了融资融券交易对股市波动性、流动性的影响。研究结果表明：融资和融券交易均是引起股市流动性和波动性变化的Granger原因;融资交易减小了股市流动性,但增大了股市的波动性,而融券交易同时减小了股市流动性和波动性;融资交易对股市的影响程度要大于融券交易。     

QFII制度下中国A，B股市场波动性特征比较

文章采用GARCH模型，从实证的角度对比分析QFII制度实施以后沪深A，B股市场的波动性特征。结果发现，引入QFII制度后，沪深A股指数收益率的波动性明显低于B股指数的波动性。     

融资融券对股价特质性波动的影响研究

以2010年3月31日融资融券交易系统在沪深两市正式开通以及标的股票的四次扩容为背景,选取2008年9月1日至2015年8月31日融资融券标的股票的相关数据,采用二元线性回归模型,Fama-French三因子模型,GARCH 模型,双重差分模型等,从金融市场微观结构的视角,研究融资融券交易对中国沪深两市股价特质性波动的影响以及产生这些影响的作用机理.研究发现:标的股票的股价特质性波动能够在一定程度上被融资融券交易所抑制,并且这一现象是由于融资融券交易降低了标的股票的噪音交易,提高了标的股票的信息传递速度而产生的.以上发现表明,融资融券交易能够使标的股票特质性波动中所包含的信息效率得到一定程度上的提高.     

沪深300指数期货的价格发现和波动溢出效应研究

我国沪深300指数期货推出后, 股指期货的价格发现功能以及对现货市场波动性的影响成为学术界的关注焦点。基于Johansen协整分析、向量误差修正模型和带有误差修正的双变量EGARCH模型, 对沪深300指数期货市场和现货市场之间的价格发现功能以及互动关系进行了深入的研究和分析, 结果显示:沪深300指数现货市场居于价格发现的主导地位;沪深300指数期货交易减弱了现货市场的条件波动。可见, 虽然沪深300指数期货的价格发现功能并未得到应有的发挥, 然而熨平股指波动的功能却得到了体现。     

沪深300股指期货收益率及波动率的长记忆性研究

对股指期货收益率与波动率的长记忆性进行研究,可以反映市场的运行效率。运用ADF-KPSS联合检验法、自相关系数法、R/S检验法检验了沪深300股指期货的收益率及波动率序列的长记忆性。结果显示:沪深300股指期货的收益率序列不具有显著的长记忆性,而其波动率序列具有显著的长记忆性,波动率的长记忆性暗示着市场中事件和消息对我国股指期货市场的影响不会马上消失,而可能对市场产生长期和深远的影响,也意味着我国股指期货市场的有效性有待加强,需要从信息披露、培育多元化投资主体等方面加强市场建设,以消除长记忆性对我国股指期货市场健康发展的影响。运用FIGARCH模型度量了沪深300股指期货波动率的长记忆性,为后续股指期货波动相关研究提供参考。     

股指期货对股票市场波动性影响的实证分析

2010年4月,中国股市股指期货上市交易,人们对股指期货寄以重望。然而我们看到的是,在股指期货推出至今已近一年的时间里,股市并没有因它而变得更加稳定,特别是刚推出后的两个月中我国股票市场大跌。如何看待股指期货的风险?通过采用基于GARCH模型的VaR方法比较S&P500指数期货推出前后其指数的波动情况,可以得出股指期货的推出在短期内将导致股票指数较大波动,但长期不会给市场带来大的动荡;而且从我国沪深300指数的波动状况看,也可以得出在短期内股指期货的推出对股市的波动有相似的结论。     

中国股指期货存在交割日效应吗? ——基于指数和个股视角的研究

股指期货既可以实现投机或对冲的目的,又能低成本地改变风险敞口,在资本市场中具有举足轻重的作用。从探讨现行交割制度的合理性和指导投资者行为的角度出发,股指期货交割日当天是否会对现货指数的交易量、波动率和价格等造成影响,值得关注。指数层面,沪深300指数在交割日当天11∶05-11∶10的交易量达到非交割日的135倍,波动率约为非交割日的15倍;个股层面,大市值成分股和小市值成分股在交割日当天11∶05-11∶10的交易量和波动率分别比非交割日高17%和10%以上,同时价格反转现象显著。其中,市值最大的股票波动贡献率最大。综合来看,中国股票市场存在较明显的交割日效应,且此效应对大市值成分股更为显著。     

股指期货与现货指数收益率序列相关性研究——基于Copula函数的实证分析

沪深300股指期货推出后,其与沪深300指数的关系就引起投资者和研究者的关注。以沪深300指数和沪深300股指期货的日收益率数据为基础,运用Copula函数建立Copula-GARCH(1,1)-GED模型对两者进行相关性分析,结果表明:沪深300指数与股指期货收益率序列之间相关程度非常高,而通过比较秩相关系数的拟合情况,二元正态Copula函数更接近实际情况;在平方欧式距离的标准下,二元t-Copula模型能够更好地描述沪深300指数与沪深300股指期货日收益率序列的相关结构;两序列的尾部相关程度非常高,表明当股票市场大幅度波动时,沪深300指数与沪深300股指期货的相关程度显著提高。     

基于高频数据沪深300股指期货量价关系研究

在混合分布假说理论的基础上,根据Jone 等（1994）的研究成果将成交量划分为成交次数和平均交易头寸,并考虑已实现波动率的跳跃和非对称性特征,构造了量价关系的基础模型、连续和跳跃波动量价关系模型及量价关系非对称模型,并利用沪深300股指期货高频数据分别对各模型进行实证分析。研究发现沪深300股指期货成交量与价格波动之间表现明显的正相关关系,成交量、成交次数及平均交易头寸对连续和跳跃波动都有明显的正向影响,下偏已实现半方差较上偏已实现半方差包含更多的市场波动信息,平均交易头寸作为量价关系背后的主要驱动因子,可以更好地解释市场波动。     

中国股市大幅波动期间股指期货对指数现货波动的影响分析

针对股指期货做空机制与做多机制对指数现货的影响有无异同的问题,将2014年7月至2015年8月间中国股市的大幅波动分为上涨期和下跌期,通过沪深300股指期货以及沪深300指数现货每5分钟的数据,利用Garman & Klass波动率度量公式、双变量GARCH模型和EGARCH模型来分析波动中股指期货对指数现货波动的影响。研究认为,在市场处于大幅波动期,股指期货和指数现货两个市场之间存在双向价格引导关系,其中指数现货市场处于主导地位,两个市场之间风险是相互传递的,其中指数现货市场的风险传递更加显著;在中国股市波动的利多阶段,股指期货的负收益会促进指数现货的波动,在利空阶段,股指期货的负收益影响大于正收益影响,股指期货的做空机制对指数现货市场带来的影响大于做多机制带来的影响;股指期货以其本身固有的领先于股指的特性,在应该抑制波动的时候反而加剧了波动,造成了负面影响,中国金融市场应重视其负面影响,并采取有效措施来加强对负面影响的控制。     

沪深300股指期货价格发现实证研究

自沪深300股指期货推出以来,其对股票市场的影响,特别是其价格发现功能,已成为研究者关注的热点。以5分钟高频数据建立向量误差修正模型,并通过IS和PT模型分析股指期货与现货指数各自在价格发现中的贡献度,结果表明:股指期货与现货指数之间存在长期的协整关系,在价格发现过程中股指期货占据主导地位。