中国畜产品价格长记忆性特征分析及预测

本文利用序列自相关函数图和运用R/S重标极差法计算的Hurst值,基于1994年6月-2016年8月猪肉、牛肉、羊肉等主要畜产品价格,对畜产品价格长记忆性进行研究,同时利用分数阶差分后序列建立AFRIMA模型,并与ARIMA模型预测精度进行对比。研究结果表明：中国畜产品价格波动具有长记忆性特征;基于长记忆性特征的AFRIMA模型预测精度较高。预测近期猪肉价格波动率回落,处于低速波动状态;牛肉价格波动率逐步降低,上涨乏力,羊肉价格预计跌幅不大,价格处于僵持状态。建议在研究和预测畜产品价格波动规律时应该充分考虑长期记忆性问题,相关部门在制定相关宏观调控政策时,应考虑价格具有长记忆性特征,关注前期价格波动规律和未来价格波动的相关性。     

基于已实现波动率的长记忆性分析

根据长记忆性的检验方法,即H/S分析法、GPH法,分别对上证指数收益率波动的长记忆性进行检验。同时,采用已实现波动率（RV）对波动进行度量,结合ARFIMA-RV、HAR-RV长记忆性模型进行分析,证实上证指数的RV序列具有长记忆性,而且HAR-RV模型能更好地对波动进行预测分析。     

有色金属期货市场分形特征研究

通过重标极差分析方法,使用了“十二五”期间的市场交易数据,对沪铜和沪铝两种有色金属期货品种的分形特征进行了实证研究,结果表明,两种有色金属期货品种价格收益率时间序列存在波动集聚性与非线性,并具有反持久性和长期记忆性的分形特征,是一个有偏的随机游走过程。这两种有色金属期货品种分别具有545天和572天不同的长期记忆周期,反映了系统的平均循环长度,H指数分别为0.389和0.408,表明我国有色金属期货市场尚未达到弱式有效。     

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。     

沪深300股指期货对我国股市波动溢出效应的分析

本文通过选取沪深300股指期货、上证指数以及深证成指的样本数据,经过预处理后,通过建立GARCH模型,在GARCH模型的基础上研究了沪深股指期货收益率波动对上证综指收益率以及深证成指收益率的波动性的影响,得出股指期货收益率的波动会加剧上证综指和深证成指收益率的波动。     

国内外原油价格对中国股票市场影响的比较研究

原油价格的变化与资本市场之间有着重要的联系。基于VAR模型和多元GARCH模型,从均值与波动率两个角度出发,可以看出:WTI原油价格对上证指数的均值溢出效应较微弱,波动溢出效应不显著;大庆原油价格对上证指数并没有显著的均值溢出效应,并且波动溢出效应也较弱。     

基于马尔科夫机制转换的中国黄金期货价格波动研究

针对中国黄金期货市场波动的结构变化特征,运用MRS-ARCH模型对其波动率进行建模,同时运用马尔科夫蒙特卡罗算法来克服极大似然估计法对模型参数估计时所存在的局限,并运用损失函数等方法对波动率模型拟合性能进行评价.实证结果表明:中国黄金期货市场的波动率存在显著的聚集性和时变性,但不具有非对称性;黄金期货市场存在波动性结构突变,呈现出显著的高、低两波动状态;低波动状态持续时间长于高波动,并且低波动状态的平均收益率高于高波动状态.     

石油期货价格的收益率及波动率的长记忆性研究

金融市场的长记忆性问题研究一直吸引着众多研究者的目光,但是期货作为一种金融衍生工具,其长记忆性的研究相对于股票来说却很少。国内外大多数的研究都是针对股票市场,运用的主要方法是R/S分析,修正的R/S分析法,GPH分析法等,大部分都是用ARFIMA模型对长记忆时间序列进行分析。本文介绍了时间序列的一些模型,介绍了单位根检验方法,采用样本自相关函数法,传统的R/S分析法,GPH分析法,运用MATLAB,EVIEWS,Oxmetirc4环境下的G@ARCH42软件包等编程,检验了美国原油期货(NYMEX)市场样本数据的长期记忆性,并得出如下结论:石油期货收益率序列的长记忆性不明显,而波动率的替代指标绝对收益率序列呈现较强的长期记忆性。同时本文通过比较描述收益率序列以及绝对收益率序列模型的优劣性,发现收益率序列可用GARCH(1,1)模型来描述,而FIGARCH(1,d,1)模型相对GARCH(1,1)模型来说,能更好的描述波动率的替代指标——绝对收益率序列。     

国有股权、IPO抑价与长期收益率

国有股权对IPO抑价和长期收益率具有重要的影响。然而,已有研究关于国有股权对IPO抑价和长期收益率的影响并没有取得一致的结论。运用1990—2011年的中国A股IPO公司数据,使用首日超额收益率和首日收益率来衡量IPO抑价,运用买入并持有的两年期超常收益率和两年期累计超额回报来衡量IPO长期收益率,构建国有股权对IPO抑价和IPO长期收益率的影响的Cluster和Bootstrap回归模型进行分析。研究结果表明,国有股权比例越高,IPO抑价率越高;国有股权比例越高,IPO长期收益率越低。这一分析有助于认识国有股权对IPO抑价和长期收益率的影响,也有助于认识国有企业私有化过程中的政府行为及其影响,可以为国有企业改革提供一定的借鉴作用。     

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。     

基于马尔科夫机制转换CAPM的VaR模型研究

本文利用机制转换的CAPM模型来计算中国证券市场的VaR，首先回顾了机制转换模型，接下来介绍了基于马尔科夫机制转换CAPM的VaR模型（MSW—VAR），最后选择深圳证券交易所的十支股票进行VaR计算，通过准确性检验显示效果良好。MSW-VAR模型能够满足系数时变和市场指数及组合的方差也是时变的市场特性，模型中的混合正态分布，可以拟合证券市场分布的偏峰厚尾特征。     

机构持股对房地产股票收益波动的影响研究——基于面板数据的门限分位回归模型

针对在不同的股市行情中机构持股与房地产公司股票收益波动之间的相关性问题,建立面板数据的门限分位回归模型进行检验。证实在不同的市场行情中,对于股票收益波动处于不同水平的房地产公司,机构持股的影响程度存在差异。当股市大盘出现极端情形,机构投资者加剧股市波动。大盘大跌,机构持股的促进作用随着股票收益波动的分位点的增大而增强。在盘整市,机构持股比例没有对股票收益波动产生显著影响,但其变动抑制股票收益波动。     

上海股市价格聚集现象及影响因素研究

选取上证50指数成份股半年的高频分笔数据，实证研究了上海股市的价格聚集现象。结果显示，上海股市存在显著的价格聚集现象，且开盘阶段价格聚集程度显著高于其余时间的日内效应。同时对价格聚集的影响因素进行了回归分析，发现股价大小、股价波动性和每笔交易额对价格聚集有显著的正影响，而股票的流通市值和每天交易笔数的影响显著为负。最后，对限价指令薄的价格聚集现象进行研究，并做了进一步的分析。     

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.     

基于波函数的证券市场回报率分析

利用有限深方势阱中自由粒子的波函数,结合上证综指数据,得到了与实际相符合的证券市场回报率的分布函数。该函数能与实际数据很好地符合,验证了波函数模型的有效性和稳健性,表明证券市场回报率具有一定的量子效应。分布函数印证了市场回报率分布具有尖峰、不对称特征。与伦敦市场的比较发现,上海证券市场具有较高的回报率,但也存在较大的风险。这说明当前中国证券市场的投机性和风险性共存,同时也说明中国经济发展状况良好,但证券市场稳定性仍需继续加强。     

我国开放式基金收益及波动性的周内效应研究

运用均值方程含有虚拟变量的GARCH(1,1)模型和条件方差方程含有虚拟变量的修正的GARCH(1,1)模型,分别对2003年6月1日至2005年8月18日期间中国开放式基金收益的周内效应和收益波动性的周内效应进行实证研究,结果显示,在研究期间内样本基金收益及收益的波动性在周三这一天显著不同于其他交易日,说明存在“周三效应”。     

GARCH-M模型与我国沪深股市的波动

运用多元GARCH-M模型对我国沪、深股市的期望收益率与 风险以及两市波动之间的相互影响关系进行了实证性研究，发现我国股市风险和期望收益之 间无显著关联，但两市波动之间存在着相互影响的关系。同时，沪、深股市波动具有群集性 和持续性。     

考虑基差非对称效应的期货波动性预测研究

随着我国期货市场的风险日益加剧,对其波动性预测的研究就相对具有理论和实际应用价值.以基差和期货收益的波动性关系为基础,引入郑州期货交易所2003-2007年的强麦近月期货合约的日收盘价数据,进行实证研究,其结果表明:基差对期货回报波动性的影响存在显著的非对称效应,其中正基差对波动性的影响要明显大于负基差;而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.     

我国股市价格变动与交易量波动关系研究——基于BEKK模型的实证分析

采用BEKK模型对沪、深两市A股收益率与交易量变动率的关系进行实证研究。结果显示,在变量波动性传递的ARCH效应方面,深证A股交易量波动冲击对收益率影响显著,但上证A股此类效应却不显著,这意味着深市A股上期观测到的交易量波动信息影响到收益率变动,而沪市A股上期交易量对股价变动的影响微弱;在变量波动性传递的GARCH效应上,两个市场亦存在较明显的差异:深证A股存在双向波动性传递,充分体现两变量波动的反馈效应,而上证A股仅存在单向波动性传递,体现为交易量波动的持久性对收益率产生影响。