中国股票市场风险的实证分析研究

本文从实证角度说明了上证指数和深证成份指数存在着GARCH现象 ,并建立了沪、深两市股指波动率的IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型。将估计的IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型比较得出 ,对上证指数的波动率 ,IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型的模拟效果基本相同 ,而对深证成份指数的波动率 ,IGARCH M模型要略优于EGARCH M模型。同时还对两市的股指收益的波动率进行了预测分析     

股指期货对股票市场的波动性影响研究:基于正反馈交易角度的分析

理论上,股指期货的推出可以抑制正反馈交易行为,从而平稳市场价格剧烈波动,为投资者提供了新的风险管理工具.我国沪深300股指期货推出至今,其对股票市场的影响,及其是否真的发挥降低证券市场波动性的作用等问题成为学术界研究的热点之一.以沪深300股指为研究对象,从正反馈交易行为是否减少的角度出发,使用非对称GARCH(1,1)模型,对比研究沪深300股指推出前后我国股票市场波动性的变化情况.研究结果发现沪深300股指尚不能很好发挥抑制市场波动的作用,仍需对股市进行长期持续的观察、验证,全方位发展我国的资本市场,提供多元化的投资工具,促进资本市场的发育成熟.     

基于MCMC的SV模型分钟高频股指波动率研究

利用沪深300股指2018年11月5日-2018年11月12日1分钟数据,基于马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)模拟的贝叶斯方法,采用随机波动模型(SV)对我国股市分钟高频数据波动性进行了实证研究,并利用DIC准则进行模型拟合比较.结果表明,沪深300股指收益率序列具有尖峰,厚尾,聚集性等特征,且随机波动模型对于1分钟高频数据的拟合效果优于5分钟数据,标准随机波动模(SV-N)更适合1分钟高频数据.     

应用EWMA-GARCH(1,1)-M模型对沪深300股指期货最小VaR套期保值效果研究

VaR是目前国际上应用最广泛的度量金融风险的指标之一,其核心在于波动率,也就是方差的参数估计.采用EWMA模型估计方差,并且结合风险溢价特征的GARCH(1,1)-M模型计算出沪深300股指及其期货的最优衰减因子为0.933 25,摒弃了以往采用0.940 0作为衰减因子的一贯做法,并且运用Cornish-Fisher方程对正态分布的分位数进行了修正,得到修正后的套期保值比率以及资产组合的VaR,与传统的套期保值模型相比,该模型的风险价值VaR降低的程度明显,并且对投资组合未来的VaR具有很好的预测效果,表明EWMA-GARCH(1,1)-M模型对沪深300股指期货的套期保值效果较好.     

沪深300股指期货的风险测度模型研究

以沪深300股指期货指数的30分钟交易数据为例,首先对其价格变化的动力学特征及波动模式进行了全面深入的考察,然后运用严谨系统的后验分析(Backtesting analysis)方法,分别在多头和空头两种头寸状况以及5种不同分位数水平下,实证对比了8种风险测度模型对VaR(Value at Risk)和ES(Excepted shortfall)两种不同风险指标估计的精度差异。研究结果表明:我国股指期货市场的价格波动具有较为明显的有偏和尖峰厚尾分布、聚集特征和长记忆性;采用有偏学生t分布和长记忆模型有助于提高对沪深300股指期货的风险测度精度,而在波动模型中包含杠杆效应项对提高风险估计精度并无太多帮助;在综合考虑了模型对沪深300股指期货价格变化动力学的刻画效果以及对不同风险指标的测度精度等因素后,基于有偏学生t分布的GARCH模型是一个相对合理的风险测度模型选择。     

GARCH(1,1)模型的稳健估计比较及应用

首先阐述了GARCH(1,1)模型稳健估计的构造方法,然后在模型有无异常值扩散效应约束和异常值比例不同的情况下,比较了传统QMLE估计和多种稳健M估计的表现,结果表明:在数据无异常值下,QMLE估计较优;随着异常值比例增加,稳健Andrew估计表现更好;模型施加异常值扩散效应约束对估计有一定改善但不显著.最后选取波动程度不同的两个阶段沪深300指数的收益率,用模型拟合进行了实例比较,在波动程度较大时,Andrew估计效果较优,在波动相对平稳时,LAD估计较优.     

极端波动、跳跃和尾部风险——基于已实现波动率的股票市场风险动态预测

本文基于跳跃扩散波动理论,利用非参数方法估计波动中跳跃成份,研究我国股市波动中跳跃的动态演变特征,将跳跃作为股市波动的重要因素纳入模型,建立我国股指收益率的非齐次自回归已实现波动率模型,利用条件极值方法对我国股市的波动风险进行动态预测.统计结果表明:在股市大波动时期跳跃发生更为频繁,而且和连续成份相比较,跳跃对股指波动的贡献占据主要地位。和传统的EGARCH模型相比,包含跳跃的已实现波动率模型对股指波动风险预测性能明显优于EGARCH模型风险预测,跳跃对股指波动风险预测具有显著的解释力.对股市历史数据的分析和预测表明,跳跃对于股指日收益率尾部行为具有重要的影响,大跳跃的发生导致尾部风险显著增大。本文研究结果对于政府监管部门监控股市和制定有效的调控措施加强股市风险管理具有重要的参考价值。     

我国股指期货与现货市场的波动溢出效应研究——基于HAR-CAW模型

沪深300股指期货与现货波动溢出问题的研究对于风险管理具有重要的理论和现实意义。本文旨在基于高频数据,利用异质金融市场驱动的HAR-CAW模型研究我国股指期货和现货市场之间及其自身的短期、中期和长期波动溢出问题。研究结果表明,沪深300股指期货与现货市场之间整体上存在着双向波动溢出效应,但是溢出效应不对称,期货对现货的溢出效应占主导地位;在相互间各期溢出研究上,两市场间的各期溢出表现各不相同;在自身溢出效应上,各期整体而言现货市场存在溢出,而期货市场不存在。     

GARCH(1,1)模型及其在汇率条件波动预测中的应用

检验人民币/日元汇率与波动的时间序列特征,证实存在简单单位根过程及条件异方差性。计算表明,其汇率变化率的ARMA及ARMA/GARCH组合模型的建模不成立,GARCH、EGARCH、IGARCH模型的建模效果接近,且GARCH(1,1)拟合效果最好。GARCH(1,1)模型的跨度为一年的样本外条件异方差预测,显示出该年末汇率的震荡,与实际情况一致。GARCH(1,1)是汇率数据建娱的首选模型。     

中国A股市场收益波动的非对称性研究

本文运用ARMA—EGARCH及ARMA-TARCH模型,以1993年1月以来沪深两市的A股指数的日收益为研究样本,检验中国股票市场是否存在波动的非对称性,结果表明:无论是上证还是深证A股市场,收益率波动的非对称性都表现出阶段性特征,股市发展早期,市场表现为反向的非对称性或非对称不明显,随着时间的发展,股市收益的波动则存在非对称性,且表现为杠杆效应。     

基于EGARCH模型的分类商品零售价格波动的信息效应研究

利用EGARCH模型对我国部分具有代表性的分类商品零售价格波动的信息效应进行了实证分析.分析结果显示,我国分类商品零售价格波动特征是不同的.在六个具有代表性的分类商品零售价格指数中,有四个指数的方差具有时变性特征.在四个当中,有三个指数有非对称信息效应,即非期望的价格上涨或下降信息对价格波动的影响是非对称的.另外的两个价格指数的方差为常数,价格波动稳定.     

GARCH模型对期铜市场风险的研究

期货市场是一个高风险的市场,因此需要有效地控制并且监管风险。本文以上海期铜市场97年到04年的收盘价格为研究样本,通过拉格朗日检验,发现价格收益率序列服从ARCH过程,在正态、student-t和GED三种分布假设下,估计了GARCH(1,1)模型的参数,结果表明student-t假设下模型的拟和程度较好,然后利用EGARCH(1,1)-M模型检验了上海期铜市场杠杆效应和波动集群效应。最后在两种置信水平下,利用GARCH(1,1)和Risk Metrics方法计算了期铜市场每天的VaR,Kupiec检验表明基于t分布的GARCH(1,1)模型能更准确地反映上海期铜市场的风险。     

基于双AR(p)模型的股价分析及其实证研究

在双AR(p)模型的基础上,选取了具有代表性的沪深300指数,并对其部分股市收盘价序列进行了平稳化处理,研究了近期中国股市的股价波动.在双.AR(p)模型严平稳条件下进行了模型诊断,最后通过动态预测得出双AR(p)模型可用于股价预测的结论.     

基于ARMA-GARCH-SN模型的沪深300股指期货日内波动率研究与预测

运用五个交易日的股指期货高频数据(每秒两笔),本文主要研究了沪深300股指期货日内波动率特征并对日内波动率预测。研究发现高频股指期货日内收益率有明显的波动率聚集和条件异方差现象,但无尖峰厚尾现象,收益率序列分布符合有偏正态分布。因此,我们对时间序列建立了最优的ARMA-GARCH-SN模型,并对模型拟合充分性做了验证,拟合结果发现ARMA(1,2)-GARCH(1,1)-SN模型基本能够刻画股指期货高频日内波动特征,条件方差所受的冲击具有很强的持续性、日内波动也具有长记忆性,最后我们还利用自助法对高频股指期货日内波动率两步预测、利用滚动回归预测方法对样本做了样本内预测。预测结果表明,波动率预测结果能够较好地反映股指期货日内波动特征。     

沪、深股市波动不对称性的实证分析

本支应用系数多变量EGARCH模型来研究我国沪深股市的波动不对性,结果发现:在全样本时期,收益率呈现深市向沪市的单向溢出,而沪深两市则都呈现显著的波动不对称性特征。分时段来考察,B股对境内投资者开放前后呈现收益率由深市向沪市的单向溢出到双向溢出现象;而波动性的实证结果则显示,以B股对境内投资者开放为间断点,沪市波动不对称性有明显加强的趋势,而深市波动不对称性则呈现由不显著到显著的特征。     

自适应灰色欧拉模型的优化及其应用

灰色预测模型已经在很多领域获得成功的应用,但是该方法的模型性能还可以进一步提高.为此,提出了一种新的灰色欧拉模型GEM(1,1)和OSGEM(1,1),给出了参数的最小二乘法计算公式,并以微分方程为推理过程,得到了GEM(1,1)模型和OSGEM(1,1)模型的时间响应序列.利用2002-2015年的数据建立预测模型,利用2016-2018年的数据评估模型的准确性.结果表明,OSGEM(1,1)模型优于其他模型.     

基于高频波动率模型与R-vine copula的行业资产组合风险测度研究

相较于低频波动率模型,高频波动率模型在单资产的波动和风险预测中均取得了更好效果,因此如何将高频波动率模型引入组合风险分析具有重要的理论和现实意义。本文以沪深300指数中的6种行业高频数据为例,运用滚动时间窗技术建立9类已实现波动率异质自回归(HAR-RV-type)模型刻画行业指数波动,同时使用R-vine copula模型描述行业资产间相依结构,进一步结合均值-CVaR模型优化行业资产组合投资比例,构建组合风险的预期损失模型,并通过返回测试比较不同风险模型的精度差异。研究结果表明:将HAR族高频波动率模型引入组合风险分析框架,能够有效预测行业资产组合风险状况;高频波动率预测的准确性将进而影响组合风险测度效果,跳跃、符号跳跃变差以及符号正向、负向跳跃变差均有助于提高行业组合风险的预测精度。