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。     

中国股市波动非对称性的非线性动态调整

针对我国股市波动的现实和投资行为的异质性,利用已实现波动率设定包含多个机制平滑转换结构的自回归模型,研究我国股市波动的非对称性及非对称性的非线性动态调整。模型的检验结果发现,我国股市波动存在一个显著的非线性动态调整机制,机制转换的时点发生在收益率的冲击为1.177个百分点处,转换时点的非负性揭示了市场普遍存在的"售盈持亏"行为;股市波动在两个平稳的自回归机制及其之间非线性平滑调整或转换,但转换的概率偏低,速度较慢,自回归过程的平稳性表明投资者具有"过度自信"的决策行为;波动的非对称性没有表现为确定的杠杆效应,在滞后两期的波动水平较高且信息冲击的程度超过阈值时,股市波动表现为反向杠杆效应。以上估计与检验结果基本准确揭示了市场投资者的行为特征。     

投资者过度反应与牛熊市波动非对称性

论文针对沪深股市牛熊市中所呈现出的波动非对称性的差异,从牛熊市中投资者对信息反应的差异角度予以解释。论文以非预期交易量变化率作为投资者对信息冲击反应的代理变量,研究显示投资者在牛市行情中的过度反应,是造成沪深股市牛市行情波动正向非对称性的重要原因。与此同时论文通过对比美国、香港和沪深股市上牛熊市波动非对称性差异,进一步验证沪深市场上不完善的市场机制加剧了投资者在牛市行情中的过度反应,进而导致牛市行情中的波动正向非对称性。     

中国股票市场波动特性的实证研究

本文以上证综指和深成分指数的日收益率为研究对象 ,应用 GARCH、TARCH模型理论 ,进一步分析了日收益率波动的条件异方差性、非对称性 ,同时比较了两个股票市场的不同波动特征     

基于AST分布和HGARCH模型的金融资产收益率波动非对称性刻画与VaR预测

选择合适波动模型和概率分布成为影响VaR预测可靠性的重要因素,本文首次结合HGARCH模型和AST分布来对金融资产收益率进行建模,并将所构建模型用于VaR预测研究中。我们重点比较研究不同头寸和不同风险水平下HGARCH模型及其子类共20种GARCH族模型的VaR预测效果,并系统性研究HGARCH模型中两个波动非对称参数在波动非对称性刻画和VaR预测中的作用。研究结果表明,在样本内,AST分布下的非对称GARCH族模型具有更好的波动拟合效果、分布拟合效果和VaR预测效果;HGARCH模型的两个波动非对称参数虽然在理论上是互补品的关系,但实际建模效果类似,相互之间更接近替代品的关系。在样本外,AST分布下的非对称GARCH族模型在波动拟合、分布拟合和VaR预测方面的优越性有所下降;两个波动非对称参数的实际效果也近似为替代品,其中放缩参数相比位移参数更具优势。     

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.     

中国股票市场行业间波动溢出非对称效应研究——基于“好的波动”和“坏的波动”分析

选取上证系列行业指数的五分钟数据, 基于广义预测误差方差分解方法构建了波动溢出指数和波动溢出非对称指数(SAM), 研究了10个行业间波动溢出的时变性和非对称性。结果表明, 股票市场各行业间波动溢出存在显著的非对称性和时变性, 多数时期“坏的波动”下的溢出效应占据主导地位。静态分析显示, 股票市场各行业间具有高的波动溢出效应, 可选消费行业是市场波动的最重要来源;动态分析显示, 原材料、工业、可选消费业是波动溢出的净输出者, 金融地产业是净输入者, 电信业务、公用事业和医药卫生等行业对利空消息的传递更为明显, 可选消费行业对利好消息的传递更为有效。纳入标普500指数前后各行业溢出贡献度的对比表明研究结论具有稳健性。     

上海股票市场和国际主要股票市场之间波动溢出效应的实证研究

使用BEKK—二元GARCH(1,1)模型,对于我国股票市场和国际主要股票市场之间的波动溢出效应进行了实证研究.分析结果表明,上证综指和标准普尔500指数、日经225指数之间存在单向波动溢出效应,而上证综指和香港恒生指数之间存在双向波动溢出效应,上证综指和新加坡海峡时报指数之间不存在波动溢出效应.     

金融危机前后中英美股票市场间波动溢出效应比较

为研究波动溢出效应是否存在于中英美股市问,若存在,波动溢出效应传导机制如何,截取2005年7月22日至2009年6月30日的标准普尔500指数、伦敦金融时报100指数、沪深300指数共1045个日收盘数据,时间段分为金融危机前后,分别构建三元MGARCH-BEKK模型,实证结果表明:(1)金融危机发生前,中英美股市间存在波动溢出效应,传导机制为:先从英国到美国再到中国;(2)金融危机发生后,中英美股市间仍存在波动溢出效应,但传导机制变为:先从美国到英国再到中国。通过比较分析实证结果,得出如下结论:(1)美国是全球股票市场风险的主要来源国,特别是金融危机之后更加明显;(2)中国是全球股票市场风险的主要接受国。     

对我国股票市场股指波动特性的实证分析

本文以上证综指和深成分指数的最新日收益率为研究对象,应用GARCH、TARCH模型理论,进一步分析了日收益率波动的条件异方差性、非对称性,同时比较了两个股票市场的不同波动特征。     

中国股市和债市波动溢出效应的MV-GARCH分析

股市和债市的波动溢出效应是研究金融市场信息流动、风险传递的重要内容。在估计了股市和债市候选MV-GARCH模型参数基础上,通过AIC准则等拟合优度方法选择了t分布型BEKK为最优模型,因为它更好的捕捉到了金融时序尖峰、厚尾的特征.结果显示,中国股市和债市波动溢出具有明显时变特征,波动影响不对称,股市对债市影响大于债市对股市影响。动态相关系数偏弱说明两个市场在资源配置能力、信息流动等方面存在显著的缺陷.     

中国股市波动性的隐周期研究

本文运用频谱分析理论研究中国股市波动中的隐周期特征.研究结果表明,中国股市波动中不存在隐周期规律。这一结果表明中国股市市场效率得到提高,股市波动结构特征较数年前有较大的变化.并支持中国股市较高的波动性既可能是由集中而强烈的新信息冲击引起的,也可能是由于市场对信息冲击的吸收能力较差所致,两个层次的因素共同决定了股价的波动这一结论.     

股市和债市波动溢出马尔科夫体制转换特征的数量研究

在利用滑动相关系数描述两市波动溢出强度基础上,实证选择了马尔科夫体制转换ARMA(1,1)刻画我国股市和债市的体制转换特征;接着利用LR检验等验证了MS-ARMA(1,1)整体及各类参数结构变化的显著性;然后利用概率外推法预测了短期内两市的波动溢出强度变动趋势.结果表明,两市体制转换非对称,正相关状态持续期更长,体制转换中存在交替的逃离效应和传染效应特征.     

宏观经济信息宣告的股市收益及波动性效应——基于改进的AR(1)-EGARCH(1,1)-M模型的实证检验

基于改进的AR(1)-EGARCH(1,1)-M模型,从收益率和波动性两个方面考察各类宏观信息宣告对股票市场价格行为的影响.结果表明,居民消费价格指数和商品零售价格指数对股票市场的收益有负向影响;国内生产总值、社会消费品零售总额、公开市场操作利率变动率和企业景气指数对股票市场的收益有正向影响;公开市场操作公告会导致股票市场条件收益率显著增加;其余各类宏观信息因素对股票市场收益的波动性并不存在显著影响.     

中国股市收益率分布特征的实证研究

金融数据除了具有尖峰厚尾特性以外,也表现出了尾部概率的非对称性,即偏尾特征。本文采用非对称Lap lace分布对我国沪深股市的样本收益率数据进行了实证分析,研究表明,我国股市的中长期收益率数据存在明显偏尾特征,与Compell的行为金融学解释恰恰相反,这种偏尾特征的具体表现不是左尾比右尾厚,而是右尾比左尾厚,研究还表明深市收益率偏尾特征对时间水平的灵敏度比沪市要高。     

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。