多源原油冲击对中国股价的异质性影响分析——来自微观公司层面的证据

在中国原油对外依存度不断攀升的时代背景下,原油冲击对中国股票市场的影响机制分析受到政府监管部门和投资者的广泛关注.文章根据原油冲击的不同来源,将原油价格序列分解为原油供给冲击因子,总需求冲击因子和原油特殊需求冲击因子三类,分析了这三类原油冲击因子对中国A股上市的1975支股票收益的不同影响机制.研究结果表明:从短期来看...     

中国股票市场对利率与存款准备金调整的短期反应

本文以上证综指为例,用ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型就我国央行利率与存款准备金率的调整是否对我国股市产生短期显著影响进行研究。研究结果发现:综合考虑调息以及调整存款准备金率时,其对股票市场的短期影响并不显著;而细化研究上调、下调利率以及存款准备金率对股票市场的短期影响时,发现只有降息会对股票市场产生短期的显著负效应,其他调整对股票市场均不产生短期显著影响.在研究中国股市的降息效应与其他日历效应(主要是周四效应)的关系后,发现在考虑了日历因素后,降息效应依然显著,这说明中国股市的降息效应并非由这些日历因素所引起.     

中国股票市场交易量与价格波动关系实证研究

利用个股数据资料和非对称成分GARCH-M模型对中国股票市场的量价关系进行了实证研究.结论显示:股价的短期波动主要由非预期交易量解释,即非预期交易量所揭示的新信息是产生价格波动的根源;中国股票市场部分个股存在明显的杠杆效应,利空消息对市场波动的冲击大于同等程度的利好消息对市场波动的冲击;非预期交易行为对市场波动的冲击存在显著的非对称特征,正的交易量冲击(交易量放量冲击)比同等程度的负交易量冲击(交易量缩量冲击)对市场波动的影响更大.     

结构性油价波动对中国股市的非对称性影响分析

本文分别检验了不同驱动因素所致的油价波动(结构性油价波动)对我国股市收益波动的非对称性影响,并探寻了油价波动对我国股市产生非对称性影响的来源。首先利用SVAR模型将油价波动分解为供给、需求和预防性购买三种驱动因素所致的油价波动,发现三种驱动因素所致的油价波动对我国股市收益的影响存在显著差异;GARCH非对称模型检验及其信息影响曲线结果显示供给和预防性购买因素所致的油价波动是对我国股市的产生非对称性影响的主要原因。在应对油价波动策略时,区分油价波动背后的驱动因素有助于政府机构采取行之有效的宏观调控。     

基于GED—GARCH模型的中国原油价格波动特征研究

本文采用中国大庆原油价格日平均交易数据,建立了基于GED分布的GARCH(1,1)、GARCH-M(1,1)和TGARCH(1,1)三个模型,描述了中国原油价格与国际接轨以来的波动特征。实证结果表明,与国际油价类似,中国原油价格的波动也存在显著的GARCH效应,但其波动冲击的半衰期要比国际油价短,为5天。而且,中国原油收益率受到预期风险的负向影响,表明中国原油市场并非完全市场化运作,当然这种负向影响程度较小,约为8%。另外,中国原油价格的波动存在显著的杠杆效应,相同幅度的油价下跌比油价上涨对未来油价的波动具有更大的影响,前者是后者的1.7倍左右。最后,基于GED分布的GARCH模型比基于正态分布的GARCH模型能够更好地描述中国原油价格的波动特征,并且具有较好的预测能力。     

国内外股市波动溢出效应——基于多元GARCH模型的实证研究

通过对多个股票市场间波动溢出效应的研究,可以了解波动风险在市场间的传导路径和方向,以及在股市因外部冲击动荡前做出短期预测。本文以美国、日本、香港和我国沪市作为研究对象,采用多元GARCH模型对国内外股市波动溢出关系进行了研究。结果表明:只有香港股市对沪市具有显著的波动溢出,美、日股市对沪市的波动溢出则不显著,但由于美、日股市波动均对香港股市具有传染效应,它们可以借助对香港股市波动的影响间接地引起我国沪市的波动。所以,对我国沪市外部波动风险的把握在短期上应主要关注香港股市波动,其次还必须关注日本和美国股市的波动,尤其是美国股市的波动。     

基于VAR模型的QE政策下人民币汇率传导机制研究

针对美国实施的量化宽松货币政策,基于Frankel理论,通过建立VAR模型实证分析货币政策的汇率传导机制.研究发现:在美国四轮(2008-2014)QE国际环境下,从长期看,相对货币供给、利差、通货膨胀差、相对真实收入和人民币汇率具有一定长期均衡关系,但单个变量对汇率的影响并不显著,货币政策并不具有汇率有效传导机制;从短期看,上述长期均衡关系是汇率变化的重要因素,汇率的短期波动在很大程度上来自于系统对偏离这种长期均衡的修复,汇率的即期波动也受其自身、货币供给及真实收入的影响,且短期传导机制具有一定滞后性,其中货币供给效应滞后2个月;从中短期看,汇率变化除受到很强的自身相关性影响外,也受相对真实收入、相对利率冲击的影响,且影响滞后持久、深远(至少10个月),具有显著的汇率理论传导效应.据此提出了相关建议.     

中美股市微观结构中的非对称效应分析

日收益数据的采用和研究必然会损失部分日内信息.本文尝试使用中美股市日内分笔超高频数据,通过非对称ACD模型对交易间隔等日内信息建模,结果显示收益率的上升会导致交易持续时间延长,这也是当前市场上“追涨杀跌”心理的一种表现.从三地系数值大小可以看出,这种现象在中国股票市场尤为显著.非对称模型一定程度上解释了公众心理导致了非对称效应的存在这一现象.     

人民币汇率弹性调整对我国汇市与股市关系的影响——基于长记忆VAR-(BEKK)MVGARCH模型

针对金融时间序列的长记忆和尖峰肥尾特征,建立残差服从t分布的长记忆VAR-(BEKK)MVGARCH模型,并基于2005汇改后的人民币/美元汇率和上证综指日数据,实证分析了人民币汇率弹性调整对我国汇市和股市关系的影响,结果表明:我国汇市和股市的均值溢出效应虽不是很显著,但存在显著的汇市对股市的单向波动溢出效应,且这种波动溢出效应具有动态起伏性.人民币汇率弹性政策调整虽然没有改变我国汇市和股市间相关性较弱的总体特征,但具有短期冲击影响。人民币汇率弹性的收窄增强了我国股市对汇市的均值溢出效应,减弱了我国汇市对股市的短期波动溢出效应,而人民币汇率弹性的增加则促进了我国汇市和股市的双向波动溢出。     

中国股市周期性研究及其价格监控

对股市周期性和股市价格的监控和预警的研究有利于给予投资者相关的信息.为了探究股票市场的周期性,引入带虚拟变量的ARMA-TGARCH-M模型来研究中国股市的周期性.为了对股票市场进行监控和预警,利用基于ARMA-TGARCH-M模型的残差控制图来实现对股票市场的监控和预警.实证结果发现:中国股市存在着显著的正的周一和周二效应,这主要是由于周一和周二在消化周末所发布的信息导致的.通过残差控制图对超过控制限的点进行分析发现基于ARMA-TGARCH-M模型的控制图能够很好地捕捉到股票市场的不受控状态.