A-SV模型及其在中国股票市场的应用

采用SV和A-SV模型对上证综合指数、深圳成份指数和香港恒生指数的日收益率进行拟合,并进行诊断检验,以找出能准确地描述中国股市波动性的模型。实证结果表明,A-SV模型对样本数据的拟合要优于SV模型,它能更好地描述中国股市的波动持续性与不对称性。     

股票指数期货与正反馈交易行为——对中国股市的实证研究

Shiller、Sentana和W adhwani提出的正反馈交易模型假定股票市场中存在两种类型的交易者:理性投机者和正反馈交易者.本文通过使用该模型对中国股市中的上证综合指数、深圳成份指数以及香港恒生指数进行实证研究,我们发现在上海、深圳以及引入股指期货前的香港股市中均存在显著的正反馈交易,更重要的是,我们发现在香港股市中引入股指期货能明显削弱正反馈交易者对股市交易的影响.     

大中华区股市波动溢出效应实证研究——基于多元非对称BEKK-GARCH模型

以多元非对称BEKK-GARCH模型检验了深圳、香港、台湾三地股票市场间的短期波动溢出效应。结果表明在样本期内,深圳股市和香港、台湾股市之间均存在双向的波动溢出,而前期不同性质的信息冲击在市场间波动溢出过程中起着不同的作用,存在单向或双向的非对称效应。这反映出我国内地股市已经和香港、台湾股市有双向的信息传递,内地股市已逐步改变以前与其他市场完全分割的状态。     

动态网络中行业因素与股市波动性研究

股票市场的波动性一直是金融领域的一个研究重点,行业因素对股市波动性的影响也是投资者关注的一个焦点.从复杂网络视角出发,以行业内股票相关性强弱(RIL)为指标实证研究了行业因素与股票波动性之间的联系.研究发现不同行业的RIL指标有不同的参考标准,于是对原有的RIL指标进行了改进得到新指标RIL*.在以沪深300样本股为例的实证研究中发现采矿业、金融业和房地产业内的股票受行业因素影响最强.研究还发现股票网络结构变化和股市波动性之间存在联系,当行业因素影响急剧降低时,行业内的股票走势会猛烈上升或下降.     

我国股市波动的ARCH类模型分析

股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一。ARCH类模型可以成功地预测金融资产收益率的方差。通过对我国股价指数的统计描述，表明我国金融资产收益率存在自回归条件异方差特征，并表现出非正态性。利用ARCH类模型对深圳成份指数的波动进行拟合，结果表明，EGARCH模型对我国股市波动具有较好的拟合效果。     

我国股市价格波动和稳定性分析

股票市场是涉及政府、上市公司、券商、证券交易所、证券中介机构和投资者等不同利益主体之间进行多方博弈的复杂系统, 以往的基本面分析抑或是技术面分析, 具有针对性的一面而缺少了对股票市场整体系统的研究。对股价波动分析的现状和意义进行了初步的说明, 并在现有的股价波动模型作出简单的介绍和分析的基础上, 采用了理论分析、市场交易数据的实证研究等技术手段对中国股票市场价格波动作了较为深入的研究, 通过运用经济控制论的方法建立股票市场系统模型, 以上海股市和深圳股市的综合指数为样本, 对中国股票市场系统本身的波动特征和稳定性进行量化分析。结果表明, 排除政策等干扰因素, 中国股票市场系统本身是稳定的。     

股市与债市之间波动溢出效应及动态相关性实证分析

基于VAR（K）-BEKK—MGARCH（1,1）和AR（K）-DCC（1,1）．MGARCH模型探讨了我国股票市场与债券市场之间波动溢出效应和动态相关性。结果表明：股市对企债市场、企债市场对国债市场,这2种情况存在单向的波动溢出效应,而这3个市场其他组合方向的波动溢出效应均不显著,可以得出股市对债市有单方面的波动影响。国债和企债、国债和股市,它们之间的相关关系具有时变性,而企债和股市间的相关关系均比较稳定不具有时变性,债市和股市的相关关系较弱,2个市场分割特征明显,连通性很弱,市场资源配置能力差。     

香港股指期货推出对股票市场波动性影响研究

股指期货的推出对股票市场的影响是金融市场建设中的重要问题。运用类似事件方法和经济计量方法研究了恒生指数期货和H股指数期货的推出对标的指数成份股的波动性产生的影响。结果表明,股指期货推出对股票市场波动性的影响存在不确定性。     

关于银行信贷资金入市的思考

对商业银行而言，允许信贷资金入市有利于增加信贷资金的运用渠道；有利于规范信贷资金流入股市的渠道和方式，克服银行信贷资金向股市流动的盲目性和无序性；有利于减少银行资产业务风险。对我国证券市场而言，允许信贷资金入市有利于提高我国证券市场的资源配置效率；有利于减轻我国股市的波动。促进我国股票市场的规范运行；有利于监管当局对股市进行宏观调控。信贷资金入市的途径可以有以下几种：允许符合条件的证券公司和基金管理公司进入全国银行间同业拆借市场；对券商实施股票质押贷款；开办个人股票质押贷款和企业股票质押贷款；商业银行为券商提供除自营之外的其他业务贷款；开办股票信用交易，等等。     

证券市场互动性分析

利用计量经济方法分别就上海A，B股市场、深圳A，B股市场、上海与深圳A、B股市场的互动关系进行了定量分析，结论是：B股市场向境内居民开放，使我国股票市场的互动关系更为紧密，一个股票市场对另一个股票市场的作用，一般在2～4个交易日就可达到较大的程度。     

基于Gumbel Copula的金融市场波动溢出模型

将Gumbel Copula函数与GARCH模型结合起来刻画金融市场间的尾部相关结构,结果表明,Gumbel Copula可以有效刻画金融市场波动溢出效应;对沪深股市的实证研究表明,次贷危机不仅造成了沪深股市的低迷,而且加剧了沪深股市的波动溢出效应,认为次贷危机是沪深股市相关结构的一个结构性变点.     

中国股票市场收益率和波动率的长期相关性检验

为了捕捉我国股市中存在的长期相关性特征,利用拉格朗日乘子参数检验(LM)方法对我国股市收益率和波动率序列进行了研究。以沪、深股市的日收盘指数为研究对象,首先对其进行描述性统计检验,得到股市序列相关性的初步结论,进而应用流行的LM方法,发现我国股市的收益率序列无明显相关性,而波动率序列中存在显著的长期相关性特征。     

基于小波方差的沪深两市的收益率波动性分析

本文基于小波方差对沪深两市指数的收益率进行月波动性分析,结果表明,股市收益率的月波动性会受到季节变化的影响,不同尺度下的月波动性呈现出相似的变化趋势.     

ICSS方法的中国股市波动结构分析

采用迭代累积平方和(ICSS)方法,对中国股指收益序列的波动结构进行识别,并且深入分析了波动突变性和波动持续性之间的关系,揭示了我国股市波动结构的特征.实证结果表明,中国股市的波动性结构包括突变性和持续性两种,波动结构的突变性导致了波动的持续性,是股市波动长记忆性现象的原因.     

GARCH模型的残差分布比较研究及实证分析

在三种不同的分布假设:正态分布、学生t分布、GED分布下,对GARCH模型进行了比较研究。并对沪深300指数收益率进行了实证分析。研究结果表明:在不同的分布假设下,GED分布更能反映沪深300指数收益率的尖峰厚尾性,更能准确地描述沪深市场的波动性。     

美国股市与中国股市间溢出效应的实证研究

为研究国际股市间的相关性,了解国际股市波动对中国股市的影响,采用基于小波多分辨分析的方法,研究了美国与上海、美国与香港股市日收益率之间的相关性.将日收益率的时间序列信号分解在不同频带上,比较各频率成分占原始信号的能量比.结果发现高频成分所占的能量比远大于低频成分,日收益率的波动主要由短期因素引起.高频成分的相关性分析表明,美国股市对香港股市存在强溢出效应,对上海股市则不存在溢出效应;上海股市几乎独立于全球股市之外.     

我国股价指数的时间序列模型研究

基于收盘上证指数和深证成指的实际数据资料，利用SAS／ETS软件，采用赫斯特（H.E.Hurst）提出的R／S分析方法，在论证了我国证券市场为持久性随机过程的基础上，建立了沪深两市的AR－EGARCH模型。指出，就目前我国证券市场而言，AR－EGARCH模型要比ARIMA模型更适合于描述沪、深两个证券市场的股价指数序列变动的非线性规律。     

基于R/S分析的我国股票市场标度特性研究

应用重标度极差分析法(R/S),对我国股票市场不同时间间隔的收盘指数进行实证分析,研究我国股票市场的标度特性。结果表明:我国股票市场具有长期记忆性和标度不变性,分别存在244天(上海)和190天(深圳)的非周期循环,并呈现多重分形特征。