不同抽样频率下创业板指数波动的测度

合理准确地测度我国创业板收益波动对广大投资者具有重要的现实价值。文章对不同抽样频率下创业板指数已实现波动的分布特征进行了分析,实证结果表明:不同的抽样间隔对已实现波动的分布有显著影响;在综合考虑微观市场结构误差和测量误差的基础上认为,30分钟为创业板指数经典已实现波动的最优抽样间隔。

创业板指数波动率预测效果比较研究——基于GARCH族模型

创业板的推出虽然为投资者提供了更为多样的投资渠道,但其投资风险明显高于主板市场。本文运用GARCH族模型对创业板指波动率进行了实证分析,并对各模型的波动率预测效果进行比较。结果表明,AR(1)-GARCH(1,1)模型对创业板指波动率的预测更为有效。

基于GARCH族模型族的创业板指数波动性研究

本文通过GARCH族模型族对创业板指数收益率的波动性以及波动的非对称性进行了相关的实证分析。经过对该收益率序列的实证分析,我们发现该序列具有使用GARCH模型的一些显著特征:尖峰厚尾、集群现象以及明显的异方差性。此外,序列波动的非对称性也比较显著,创业板股市对于负面消息的反应要大于正面消息,即负面消息能够产生更大的股市波动。最后,通过实证比较得出TGARCH(1,1)模型可以很好地描述创业板指数收益率的波动性。

人民币汇率波动对创业板指数影响的实证分析

研究人民币汇率波动对我国创业板指数的影响,利用GARCH(1,1)模型证明了人民币汇率与创业板指数之间的负相关关系,再引入VAR模型,进一步证明了两者之间不存在协整关系和Granger因果关系,且人民币汇率波动只在短期对创业板指数有显著影响,长期影响不显著,最后从不同角度分析了产生这种结果的原因。

基于复杂网络的创业板指数动力学特征分析

创业板指数是创业板市场的晴雨表,从复杂网络的角度出发,对创业板指数时间序列的动力学特征进行研究,利用可视图建网法将创业板指数时间序列转化为复杂网络,并与同时间段中小板指数和深圳成指作比较,揭示其时间序列的运动特征。研究结果表明,3种指数的可视图均为无标度网络,其时间序列均具有分形的特征,时间序列的赫斯特指数与其可视图的幂指数的关系表明,创业板指数的变动并不能由分形布朗运动来描述,而中小板指数和深圳成指近似服从分形布朗运动。

中证500、上证50股指期货对创业板指数影响的实证分析

本文以中证500股指期货、上证50股指期货以及创业板指数为研究对象,基于相关性研究、平稳性检验、协整检验以及Granger因果关系检验等计量方法,研究了中证500股指期货、上证50股指期货对创业板指数的影响。研究表明,中证500股指期货、上证50股指期货以及创业板指数均为一阶单整序列,中证500对创业板指数有显著的正向作用,而上证50对创业板指数没有显著的影响。

基于Copula的创业板指数与上证指数的相关性研究

用ARMA-GARCH-t模型构建创业板指数和上证指数的边缘分布,并用平方欧式距离评价各Copula模型的拟合结果,根据创业板熊市和牛市特征划分两个时间段,分别用Clayton Copula和Gumbel Copula对不同市场环境下尾部相关性的特点进行研究。结果表明,t-Copula的拟合情况最好,创业板熊市时期与上证指数的尾部关系要强于创业板牛市时期,在创业板利好时期,创业板更能走出独立的行情。

基于支持向量回归与BP神经网络对创业板指数的预测研究

本文主要选取了中国创业板指数2010年6月2日到2013年11月22日的840个样本数据,分别用支持向量回归(SVR)和BP(back propagation)神经网络对其开盘指数进行了分析和预测,预测结果表明,支持向量回归在小样本的条件下在预测精度、全局最优上要优于BP神经网络,对新型的算法进行了一定的探索。

科创板指数与创业板指数的相关性研究

科创板的推出对我国建设多层次资本市场体系具有重大意义。文章选取2020年7月23日至2021年3月5日共150个交易日的科创50指数与创业板指数,运用协整分析和格兰杰因果关系检验发现:科创板与创业板存在长期协整关系,相关性较强;科创板市场是创业板市场的格兰杰因,创业板市场不是科创板市场的格兰杰因。

基于GARCH族模型的创业板指数收益率波动分析

基于GARCH族模型,对创业板指数收益率的波动性进行实证分析。利用创业板挂牌上市以来的历史数据分析,发现该序列具有尖峰厚尾和异方差性,适合GARCH族模型建模。实证比较表明,GARCH-M模型能够很好的描述创业板股指的波动规律。

深交所6月启用创业板指数

深圳证券交易所5月31日发布公告称，从6月1日起正式发布创业板指数。至此，创业板指数与深证成份指数、中小板指数共同构成反映深交所上市股票运行情况的核心指数。

基于VAR模型的创业板指数量价关系的实证分析

本文以收益率和成交量变动幅度为指标,使用2010—2022年的数据,对创业板指数价与量之间的关系进行研究。基于这两个指标创建VAR(5)模型并进行格兰杰因果检验,然后依据脉冲响应图与方差分解表进一步探究二者关系。得出如下结论,成交量变动幅度的滞后期不能影响当期收益率,反之不成立;当自身或对方受到一个冲击时,两者都在初期迅速做出反应,响应持续5~9个交易日后消失,并且两者的方差分解结果显示自身贡献率均超过90%。

创业板指数开启第三次探底

目前的大盘走势,从沪指这边看没问题,但是大家要知道沪市是被金融、地产和中字头的股票影响了,所以沪指一直都不是很能准确地反映市场的真实趋势走势。笔者一直强调大家要看创业板指数或者深成指指数的走势作为判断大盘的方向,而不是看沪指,沪指有时候是扭曲和被操控了。

创业板指数

近日创业板一旦走强，市场人气往往高涨，短期抢反弹1重点关注资金活跃的科技板块。

创业板指数

指数表现活跃，结构性机会犹存，资金有从消费股调仓至科技股的迹象，投资者可继续关注。

创业板指数搭建桥梁

对于疯狂的创业板来说,创业板指数的推出具有历史性的意义,不仅可以警示市场高估值风险,也可以为创业板股指期货的推出奠定基础。

创业板指数

监管层对于概念炒作打击的力度加大，在指数上涨形态没有破坏前，投资者需关注其中基本面较好个股。

创业板指数

本周从后半周开始，市场呈现二八分化，创业板补涨并突破了前期的小平台，后期可将重心逐渐转移到中小创板块。

创业板指数

12月解禁市值超4000亿，或对盘面有一定压制，短期回避解禁市值高的个股。

创业板指数

纳斯达克指数波动极大，或对创业板的投资带来一定心理负面暗示，稳健投资者可继续观望。