基于非对称成分ARCH模型的中国农产品价格波动分析

研究中国农产品价格波动的特征,对于有针对性地采取政策措施,以稳定我国农产品价格是非常有意义的.因此,利用非对称成分ARCH模型来深入分析我国农产品价格的波动以及波动的非对称性.实证结果表明:棉花、玉米、大豆、小麦和籼稻五种主要农产品价格波动都有显著的集群特征,其中玉米和籼稻价格没有显著的异方差效应;棉花、大豆和小麦价格的波动具有非对称性,即价格上涨的所发出的信号引发的价格波动,会比价格下跌所发出的信号引发的价格波动大.最后提出了相应的政策建议.     

我国棉花价格波动特征研究——基于ARCH类模型和H-P滤波法

我国是全球第二大棉花生产国,分析棉花价格波动的特征对全面评估棉花价格风险及棉花产业的发展至关重要.研究选取2004年-2018年我国棉花价格月度数据,利用ARCH类模型和H-P滤波法分析了我国棉花价格的波动特征.结果表明,我国棉花价格具有显著的波动集聚性和"杠杆效应",但是并不具有"高风险、高回报"的特征;棉花价格波动具有周期性,样本区间大致可分为5个完整的周期.最后为了控制我国棉花的市场风险,提出了相关政策启示.     

我国钢材期货市场波动率的GARCH族模型研究

钢材是仅次于原油的全球第二大大宗商品,因此钢材及其相关产品价格波动的描述对各类参与者的套期保值及规避风险有重要意义。以上海期货交易所钢材期货价格的15分钟高频数据为对象,利用8类GARCH族模型进行了波动率拟合的实证研究,并运用6类损失函数以及Diebold-Mariano检验方法对各类模型的波动率拟合精度进行了比较。结果表明,能够刻画长记忆特征的HYGARCH模型在刻画我国钢材期货市场的波动率上具有相对优于其他模型的精度,但总的来说,各种模型并未表现出显著差异。     

ARIMA模型与ARCH模型在香港股指预测方面的应用比较

由于香港金融市场易受政治或投机等因素的影响而使股价波动呈现出不确定性 ,而ARCH模型又善于描述这种不确定性 ,因而本文试图将ARCH模型和ARIMA模型在香港股指预测方面的应用进行对比 ,以期为投资者选择模型进行预测时提供参考     

中国股市短期波动的非线性ARCH效应显著性分析及参数估计

中国股票市场受政治或其它因素的影响有自己的波动特点。本文利用拉格朗日乘子,选择不同的频率检验中国股票市场短期的ARCH效应的显著性,并用FGLS四步法进行非线性估计。结果表明:中国股票市场在选择适当的频率下,短期的ARCH效应是显著的,对于研究中国股票市场的成熟度,预测股票短期投资风险,规范中国股票市场发展等具有重要的意义。     

中国黄金期货市场波动特征及模型预测研究

选取上海期货交易所黄金期货价格指数日内10分钟高频收益数据,构造了经调整的已实现极差波动率估计序列,利用6类GARCH模型建模分析,描述了黄金期货价格指数的波动特征.运用多种损失函数比较了GARCH类模型样本外波动率预测精度的优劣,并在此基础上,采用一种渐进正态分布检验法评估了GARCH类模型的预测效果.结果显示,黄金期货已实现极差波动率估计序列具有尖峰厚尾、集聚性、持续性等特征.对于黄金期货市场,ACD-GARCH模型具有相对最好的波动率预测能力.     

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ARCH模型的股票和可转债市场收益率波动特征比较

基于ARCH系列模型,对我国股票市场和可转债市场收益率的波动特征进行实证分析,得出这两个市场收益率具备一些相同的特征如高峰粗尾、波动聚集等,但是可转债市场却没有股票市场上常见的杠杆效应.     

ARCH族模型及其对深圳股票市场的实证分析

ARCH族模型是动态非线性的股票定价模型,它在金融和经济领域具有广阔的应用前景.在短短二十年时间里取得了迅速的发展,先后提出了GARCH、ARCH-M、TARCH、EGRACH等模型丰富了ARCH族模型.本文从ARCH族模型出发,简要介绍了其主要形式和特点,然后将ARCH族模型运用于我国深圳股票市场的实证分析,从实证结果中总结深圳股市的总体特征.     

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。     

沪铜期货与现货市场的价格发现与波动溢出效应

运用了Granger因果检验、脉冲响应函数、VEC模型以及BEKK模型,对沪铜期货与现货市场的价格发现与波动溢出效应进行实证分析.实证结果表明:期货价格与现货价格存在着长期均衡关系和Granger双向引导关系,在价格发现中,期货市场占主导地位,且比现货市场有着更强的信息效应;期货市场与现货市场各自的波动持久性均显著,而两者间的交叉波动效应相对较小,但是现货市场来自期货市场的波动溢出效应大于期货市场来自现货市场的波动溢出效应.     

金融市场波动性的拟合分析

金融市场的波动性是投资者关注的对象之一,也是被研究的热点。本文检验了我国股市的ARCH效应和序列相关性。并且在此基础上,将AR-IGARCH-M模型应用于上海综指和深圳成指,结果表明该模型能有效拟合我国深沪两股市的波动性。最后,针对结果分析了我国的股市行为。     

金融市场波动性CARR类模型与GARCH类模型的比较研究

在CARR模型基础上提出它的衍生模型ABSCARR模型,并利用广义误差分布(GED)讨论了它们的条件残差分布问题,最后运用CARR类模型对高频金融时间序列进行了实证分析.研究结果表明:CARR及其衍生模型在高频金融时间序列的价格波动性捕捉方面具有良好的效果,而GED的引入可以很好的用于分析CARR模型具体的条件分布情况,而CARR模型的条件残差分布应该并非只有指数分布与威布尔分布两种形式.     

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。     

基于GARCH类模型和SV类模型的沪深两市波动性研究

以CSMAR数据库2007年2月27日至2008年5月14日共297个交易日的上证综指和深证综指的收盘价数据为研究对象,通过比较5类GARCH模型和两类SV模型对上证综指和深证综指样本内(2007年2月27日至2008年2月27日)收益率波动特征的描述能力以及样本外(2008年2月28日至2008年5月14日)收益率波动的预测能力,得出GARCH类模型相比SV类模型更适合描述中国证券市场的波动性.     

欧佩克产量行为对国际油价波动影响的实证研究

本文根据国际油价波动的特征,从波动产生原因的角度引入影响国际油价波动的欧佩克产量和欧佩克产量事件发布两个变量,基于GARCH族模型分析了欧佩克产量行为对国际油价波动的影响程度。研究发现,欧佩克当期产量不能显著影响国际油价波动,欧佩克滞后2期产量和欧佩克产量事件发布却能解释国际油价的大部分波动。结果表明欧佩克当期产量对国际油价波动的影响不大,而欧佩克滞后2期产量和欧佩克产量事件发布是国际油价波动的重要影响因素。     

基于CARR模型的交易量与股价波动性动态关系的研究

股市交易量与股价变化的关系就一直是学术界与实务界所共同关心的主题。基于Chou(2005)提出的CARR模型对两者的动态关系问题进行了研究。首先分析了作为量价关系理论基础的混合分布假说理论在CARR模型中的适川性,进而基于混合分布假说理论对我国上证综合指数、深证成份指数以及随机抽取的十只个股进行了量价关系的实证检验。研究发现:混合分布假说理论同样适用于CARR模型,这证实了股价波动性的CARR效应的存在。实证的结果也证实了CARR模型无论是对于股票指数还是单只股票交易量都具有了良好的解释作用。因此,CARR模型与GARCH模型相比,在交易量与股价波动关系动态关系的研究领域可以得到更为稳健的结果。