节日效应在中国股票市场的表现

本文利用上证综指和深证成指收益率数据和加权最小二乘法,就中国股票市场是否存在节日效应进行了研究,发现中国股票市场不仅有大多数国家所存在的节前效应,还有其所没有发现的节后效应,而且节后高收益伴随着较高的风险.在研究中国股票市场出现的节日效应与中国股票市场其它日历效应(周一效应、周五效应和一月效应)关系时,发现在控制了这些日历效应后,节日效应依然显著为正,说明中国的节日前后的异常收益并不是由这些日历效应引起。     

上海股市收益率序列簇生特征局部线性平滑分析

本文从分析上海股票市场收益率序列的基本特征入手,重点利用非参数方法分析收益率序列波动性的簇生特征.首先通过一系列描述指标说明股市收益率序列具有的基本特点,利用非参数方法估计收益率序列的密度函数.进一步利用非参数回归分析的方法,分析股票市场的波动性,说明股市收益率序列的簇生特征是一个一般规律,在防范股市风险的时候应该注意到这一特点.     

自回归条件异方差模型在我国沪市的应用研究

应用自回归条件异方差(ARCH)模型对上海股市2000年—2004年4月上证指数收益率进行建模分析;实证结果反映上证指数收益率具有明显的群集聚集性、波动性、尖峰厚尾的特征,并且ARCH模型的预测能力较强.     

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.     

基于二维正态分布的条件VaR研究

基于条件收益率的VaR测算方法.在假定股票价格对数与收益率服从二维正态分布的基础上,对每一价格水平,得到条件收益率的分布特征,进而计算条件VaR值.通过分析证明了条件收益率分布与价格水平高低有关,一般价格升高会使条件收益率分布向左侧移动,反之向右侧平移.     

基于GARCH模型的波罗的海干散货运价指数预测

为准确地把握波罗的海干散货运价指数(BDI)的变化趋势,选用一阶对数差分方法,对近期BDI日收益率序列的基本统计量特征进行了分析,验证了BDI日收益率序列的"尖峰厚尾"及波动的集聚性等特征,并进一步运用GARCH(1,1)模型,分析了其波动的持续性和滞后性.在此基础上,基于GARCH模型构造了预测的方法步骤,经优化调整滞后期对BDI日收益率进行了预测,最后,通过将BDI对数日收益率序列还原为指数序列,对BDI进行了预测,实证分析结果验证了模型及方法的适用性和有效性.     

基于GARCH模型的波罗的海干散货运价指数预测北大核心

为准确地把握波罗的海干散货运价指数(BDI)的变化趋势,选用一阶对数差分方法,对近期BDI日收益率序列的基本统计量特征进行了分析,验证了BDI日收益率序列的"尖峰厚尾"及波动的集聚性等特征,并进一步运用GARCH(1,1)模型,分析了其波动的持续性和滞后性.在此基础上,基于GARCH模型构造了预测的方法步骤,经优化调整滞后期对BDI日收益率进行了预测,最后,通过将BDI对数日收益率序列还原为指数序列,对BDI进行了预测,实证分析结果验证了模型及方法的适用性和有效性.     

上海股市波动的周日效应检验

与以往日历异常现象的研究大多集中在股市收益率上不同,本文对上海股市波动的周日效应进行实证研究,无条件波动的修正Levene检验和条件波动的GARCH模型被应用。结果显示上海股市存在显著的星期一高波动现象,利用混合分布模型对此现象进行了解释,周末信息的积累对星期一交易的影响可能是其高波动的原因。     

中国股市价格和波动性的非线性行为实证研究

深沪综合指数的收益率不服从正态分布,收益率是负斜的,呈现胖尾和峰态;其收益率序列均服从有着分形概率分布的持久性时间序列,它们遵循有偏随机游动,市场表现出较强的趋势行为和非周期循环特征,深市非周期循环为4个月,而沪市为6个月,深沪股市月收益率序列则为确定性的混沌序列;而沪深股市的波动性也呈现出一定程度的不对称特征,沪深股市之间还存在着波动性的溢出效应,深市还存在着一定的杠杆效应,而且,沪深股市之间还存在着明显的波动性的溢出效应.     

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     

高频金融数据“日历效应”的小波神经网络模型分析

高频金融数据的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域.高频数据"日历效应"是金融市场微观结构研究领域的重要发现,但是金融市场微观结构理论主要是从定性的角度研究"日历效应".如何定量地刻画高频数据"日历效应"是进一步深入理解金融市场的关键.论文提出用小波神经网络(WNN)来定量研究高频金融数据"日历效应",实证研究表明小波神经网络(WNN)很好地刻画了"日历效应".     

成交量与价格限制对中国股市影响的实证分析

以我国股票市场的12支个股资料为例,研究了日收益相关性、成交量和价格限制的关系.研究发现,增加成交量会减弱自相关性的假设对近一半的股票成立.我们首先采用一般方法来估计模型,但这种方法用于研究这三者的关系存在一定的偏差,所以接下来又采用了广义矩估计(GMM)来观察估计结果的灵敏性.发现用GMM方法得出的结果表明成交量和价格限制的影响要强于一般方法得出的结果,价格限制影响表现出了对自回归系数更强烈的影响.     

日交易量与股票日收益GARCH效应

本文利用中国股票市场的48只具有代表性的股票，对股票日收益的GARCH效应进行了实证研究。结果表明，对于交易活跃的市场，股票日交易量可以很好的解释股票日收益的GARCH效应，当在GARCH模型中引入日交易量作为解释变量，我们发现GARCH效应显著降低，但依然显著存在。     

Modeling short‐term post‐offering price–volume relationships using Bayesian change‐point panel quantile regression

We propose a special panel quantile regression model with multiple stochastic change‐points to analyze latent structural breaks in the short‐term post‐offering price–volume relationships in China's growth enterprise market where the piecewise quantile equations are defined by change point indication functions. We also develop a new Bayesian inference and Markov chain Monte Carlo simulation approach to estimate the parameters, including the locations of change points, and put forth simulation‐based posterior Bayesian factor tests to find the best number of change points. Our empirical evidence suggests that the single change point effect is significant on quantile‐based price–volume relationships in China's growth enterprise market. The lagged initial public offering (IPO) return and the IPO volume rate of change have positive impacts on the current IPO return before and after the change point. Along with investors' gradually declining hot sentiment toward a new IPO, the market index volume rate of change induces the abnormal short‐term post‐offering IPO return to move back to the equilibrium. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

The informational content of insider trading disclosures: empirical results for the Polish stock market

In this paper, we try to answer the question as to whether insider trading disclosures convey valuable information to market participants, valuable in the sense of the profitability of an investment strategy that faithfully mirrors insider behaviour. Our interest in this subject is limited to the case of announcements concerning insider transactions issued over a 6 year-period on the Warsaw Stock Exchange (WSE). Initially, we use event study methodology to check whether insider trading disclosures are accompanied by a performance of stock returns as well as trading volume. Two different models generating expected returns (expected volume) are employed to verify the robustness of our results. The first of these is the regime switching model, with the results then being recalculated by using a GARCH-type model which seem to be most useful for dealing with some of the inconvenient statistical properties of stock return and trading volume data. Afterwards, a technique based on the reference return strategies is used to examine whether or not outsiders who imitate insider behaviour are able to profit from it. The major findings are as follows: firstly, announcements about the sale of stocks by insiders convey no information to market participants. Secondly, a statistically significant market response to insider disclosures of purchases of stocks in their own company can be observed in the three days prior to the announcement release for both return as well as trading volume series, and finally, outsiders who purchased stocks previously bought by insiders experience negative returns whereas outsiders disposing of stocks previously sold by insiders earned a return of 8.57% over the 6 month-period.      

沪深300股指期货日内绝对收益率与成交量之间动态关系研究

均值为零的观测样本绝对收益率可以看作波动率的无偏估计量,因此本文选取连续20个交易日的日内高频数据来研究沪深300股指期货日内绝对收益率和成交量之间的动态关系。在检验了样本稳定性后,文章采用格兰杰检验方法检验了股指期货日内绝对收益率和成交量之间的因果关系,检验结果表明:所有样本的成交量均不是绝对收益率的格兰杰原因,而20个样本中的15个样本的绝对收益率是成交量的格兰杰原因。随后我们使用向量自回归模型分别对15个模型的系数做估计,并对模型估计结果做了脉冲响应分析。研究发现,在此高频抽样条件下,与以往研究不同,沪深300股指期货绝对收益率的变化会明显降低其观测期的成交量。因此,在股指期货日内成交量与绝对收益率的研究中,历史成交量与收益率都对当前成交量有着重要影响;而绝对收益率只受历史绝对收益率的影响。     

股票收益和交易量变化动态相关性分析

国内外学者大多从静态角度探讨股票收益和交易量关系,存在较大缺陷.应用恩格尔提出的DCC多元GARCH模型从动态角度对股票市场上股指收益和交易量变化之间关系进行探讨.结果发现各个市场之间的动态相关系数存在较大的差异,各个市场总体正相关机会远大于负相关,除了我国深圳股市A、B股市场外,其它市场支持条件相关系数动态变动的论断.     

国际铜期货市场整合：沪铜国际影响凸显

本文运用含协整残差的双变量EGARCH模型,研究上海SHFE和伦敦LME铜期货市场的动态整合关系.统计结果显示两个市场的收益及其风险存在对称的溢出效应,全球铜市供求因素驱动最新收益和风险信息在两者之间传递。沪铜期货有突出的国际定价影响.在全球24小时交易中,LME和SHFE交替成为国际铜价的主要信息来源.SHFE和LME市场的收益变化均以对方市场的影响为主;市场风险则以本市场的影响为主.影响两个市场动态整合度的因素有滞后一期的市场风险、沪铜成交量、伦铜的超额收益等。     

Bayesian modeling of financial returns: A relationship between volatility and trading volume

The modified mixture model with Markov switching volatility specification is introduced to analyze the relationship between stock return volatility and trading volume. We propose to construct an algorithm based on Markov chain Monte Carlo simulation methods to estimate all the parameters in the model using a Bayesian approach. The series of returns and trading volume of the British Petroleum stock will be analyzed. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.