深沪股市收益率分布特征的统计分析

本文通过对深沪两地股票市场的股指收益率数据进行分析,发现两地股票收益率分布均呈现"尖峰厚尾"反正态特征,本文通过引入Laplace分布代替过去人们常用的正态分布去刻画收益率分布,结果显示Laplace分布比正态分布拟合效率有了明显的提高。     

股票投资组合的实证研究

股票的收益率的实际分布有尖峰厚尾有偏的特性,而传统的正态分布不能很好地拟合这一特性。对股票进行组合投资是现代投资的趋势。本文基于非对称Laplace分布来研究股票投资组合。实证分析表明,非对称Laplace分布比正态分布,对称Laplace分布能更好地拟合组合资产的收益分布率。     

中国股票市场收益率分布曲线的实证

股票价格行为的随机理论认为市场收益服从正态分布 ,但在现实中这一假设不一定成立 ,市场收益率更多地呈现出偏离正态分布的形式。本文检验中国市场的收益率分布形态。     

非对称Marshall-Olkin Laplace分布及其在自回归模型中的应用

引入了一种新的概率分布类—–非对称Marshall-Olkin Laplace分布(AMOL),讨论了这一分布类的性质,得到了其几乎所有的数字特征.最后讨论了非对称Marshall-Olkin Laplace分布在自回归分析中的应用,得到了以AMOL为边际分布的自回归模型的一个充分必要条件.     

机制转换条件下股市收益率跳跃行为研究:基于RS-ARJI模型的以中国股市为例的实证分析

为检验股市收益率机制转换特性,考察机制转换条件下股市收益率的跳跃特征,以及在不同机制下跳跃行为对股市收益率的冲击效应,将Markov机制转换思想引入自回归跳跃(ARJI)模型,构建一个机制转换自回归跳跃(RS-ARM)模型.基于该模型对中国股市进行实证研究,结果表明:股市存在高、低波动两种机制,高波动时期的跳跃幅度和强度及其对股市收益率的冲击均大于低波动时期.同时,波动率估计和预测评价指标显示,RS-ARJI模型优于目前被广泛使用的GARCH模型和ARJI模型.     

中国股票收益率的稳定分布拟合与检验

本文对上证综指及深证成指的收益率进行了稳定分布拟合,并与正态分布的拟合加以比较分析,结果表明稳定分布能更好的处理股票市场中的“尖峰厚尾”现象。     

股市收益率的极限分布

本文提出了一个描述股市收益率与成交量变化率的关系的非线性统计模型.通过这个模型我们证明了收益率序列{rn}依参数不同分别依分布收敛于指数列维稳定分布和列维稳定分布.     

对数收益率的偏斜Logistic分布与VaR估计

本文通过直方图和Q-Q图的直观方法展示了上证指数和深证指数的对数收益率具有尖峰厚尾和偏斜的分布特征,利用Shapiro-Wilk正态性检验和Kolmogorov-Smirnov检验等方法检验了对数收益率的分布与正态分布有显著性差异,并以较大的概率水平接受了对数收益率服从偏斜Logistic分布,同时给出了基于偏斜Logistic分布的VaR风险量的估计,结果显示上证指数的风险小于深证指数的风险。     

关于股市重尾现象的实证研究

本在比较不同国家的金融市场的指数收益率的分布特征的基础上，就分布的重尾现象进行深入的研究。同时分析了收益率分布的两侧尾部：左侧尾和右侧尾(高损失和高回报)的情况。在验证重尾这个定性结论的基础上，具体量化重尾发生在分布中的位置。最后通过重尾情况比较了不同国家金融市场的金融风险。最后得出结论：中国股市的重尾现象发生在下分位点2．8％以前，所以在估计5％小概率下的高损失不宜采用重尾的参数方法。     

上海股票市场收益率分布研究

股票市场的收益率从分布的角度看,并不服从标准的正态分布,而是呈现出一种"尖峰、厚尾"的特征。本文对上海股票市场进行分析,采用几种方法对股指对数收益率进行正态分布检验,发现收益率更加接近于一种混合正态分布,本文利用混合辨析的思想得到了收益率分布的具体形式。     

中国股票市场波动非对称性特征研究

利用三种 GARCH-M模型实证分析了中国股票市场不同发展阶段波动的非对称性特征 .结果发现 ,中国股票市场存在显著的波动非对称性 ,并且在不同阶段呈现不同特点 .对三种模型进行比较的结果显示 ,EGARCH-M模型是描述中国股市波动非对称性特征的最优模型 .     

GARCH模型对上海股市的一个实证研究

GARCH模型是近20年发展起来的时间序列模型，它反映了经济变量之间特殊的不确定形式：方差随时间变化而变化，所以其在金融市场的预测与决策方面有着重要的作用。本文详细介绍了GARCH模型以及其主要变形，并建立了基于t分布和正态分布假设的GARCH（1，1）模型对股票市场进行了风险分析。结果表明，基于t分布的假设能更准确地拟和GARCH（1，1）模型。     

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。     

交易者行为倾向与股市波动形态

分析一个具有基础价值均衡、非基础价值均衡、周期和混沌等四种市场波动形态的随机多主体股市模型,利用理论分析和数值实验的方法研究交易者模仿学习、价格追踪和策略转移三种行为倾向对股市场波动形态的影响,得出结论:当三类行为倾向都很小时,股市处于基础价值均衡形态;随着价格追踪和模仿学习倾向逐渐增大,股市进入周期形态;当模仿学习倾向足够大时,系统处于非基础价值均衡形态;混沌形态出现在周期和非基础价值均衡形态中间很窄的参数范围.     

基于Tsallis理论的中国股市收益分布研究

应用Tsallis提出的非广延统计力学理论以及与之密切相关的非线性Fokker-Planck方程所描述的动力系统,根据我国上证指数和深证指数2004年1月1日～2008年11月13日的高频数据,分析了在三种不同的时间标度下股指收益的概率分布,发现Tsallis分布可以很好地描述两市收益分布的尖峰厚尾有限方差等特征,同时也给出了市场微观动力学层面的解释。揭示出我国上海和深圳股市的价格过程并不符合随机游走,而是反常扩散过程,两市具有十分接近的非线性动力系统特征。所得结论对于研究我国金融市场的资产配置和定价、风险管理和制度建设都具有重要的意义。     

中国股市价格-交易量动态因果关系研究

研究了中国股票市场交易量是否含有预测未来收益变动的有价值信息 .实证结果表明 :交易量和收益序列存在即期的正相关关系 ;过去交易量包含未来绝对收益变动的有价值信息 ;中国股票市场交易量和收益序列存在双向的线性因果关系 ,交易量不仅传递价格绝对变动量的信息 ,而且在很大程度上还传递价格变动方向的信息 .     

上海股票市场收益的随机波浪模型

对金融资产收益分布状况的主要研究方法是先提出分布模型,然后进行实验验证;因缺乏必要的机理分析和研究手段单一,使其理论研究和应用研究都受到一定的制约.为克服这些不足,将金融资产收益联系起来看,根据其涨跌周期性构建出随机波浪模型,并利用模型导出随机波浪波高和周期的分布公式.通过实证分析,证明随机波浪模型具有一定的适用性;所用的时频分析方法以及所得结论有益于对金融资产收益分布状况进行更深入的理论和应用研究,也有益于指导市场参与者进行短期和长期交易.     

中国股市大公司股票与小公司股票收益关系的实证研究

对中国股市的大公司股票与小公司股票的价格与收益关系进行了实证研究,结果表明大公司股票与小公司股票的收益无论在牛市阶段还是熊市阶段都存在较高的相关性;熊市阶段大公司股票收益的自相关程度最高,存在一定趋势性.大公司股票与小公司股票的价格序列是单位根的,但不是协整的,二者的收益序列是稳定的,在牛市阶段和熊市阶段大公司股票与小公司股票收益之间存在双向的领先—滞后后关系.     

基于人工股票市场分析持有期对投资者收益的影响

基于对中国股票市场的连续竞价交易机制和投资者构成特征的分析,本文构建了一个向上增长的人工模拟订单驱动股票市场模型,其中投资者的持有期会受到股票价格波动的影响,并能够反映投资者的投资策略.模型能够得出一系列与实际股票市场一致的典型事实,如收益率分布的胖尾特征以及波动率的聚集等.本文通过模拟研究,分析了持有期对投资者收益的影响,结果表明,长期持有的投资者在向上增长的市场中可获得较高的平均收益.     

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.