基于GARCH类模型对美国股市波动性的对比分析

为研究美国股市股指的波动性特征,本文选取美国股市的Nasdaq指数和Russel2000指数的日收盘价数据,借助统计软件,利用GARCH类模型进行实证分析。实证结果表明:Russel2000指数的风险较Nasdaq指数更稳定,更适合投资,且相较GARCH(1,1)模型,满足学生t分布的APARCH(1,1)模型拟合的条件异方差可以更好地反映种股指日对数收益率的波动率情况,因此可选用此模型对两种指数波动率的未来值进行预测,为投资者提供未来投资参考。

B股市场套利定价模型有效性实证分析

为研究套利定价模型在中国B股市场的有效性,选取上海证券市场28支B股2015年3月至2020年12月的月度收益率数据为被解释变量,选取同时期的市场风险溢价、消费者物价指数全国同比增长率、美元汇率等8个因子为解释变量,建立套利定价模型Ⅰ;再将选取的8个因子中的5个因子:失业率、美元汇率、工业品出厂价格指数、上交所融资余额和消费者信心指数全部分别替换为自身增长率,再次建立8因子套利定价模型Ⅱ.实证分析结果表明,模型Ⅰ拟合度为67.8%,模型Ⅱ拟合度为70.6%,高于模型Ⅰ拟合度.因此,所构建的模型Ⅱ和因子的数据处理方式是有效的.

基于中国企业资本资产定价模型有效性的实证检验

文章借助中国不同上市企业对CAPM模型的有效性进行检验.随机选取中国股市分布在金融业,交通运输业,制造业,信息传输、软件和信息技术服务业,房地产业,工业和批发与零售业等43家上市企业从2012年9月4日至2020年3月31日的日收盘价数据为样本进行回归分析,讨论CAPM模型在中国股市中的有效性,预测未来收益率的准确度,并将这43家上市企业视为一个投资组合,对CAPM模型作进一步的有效性研究.研究结果显示,CAPM模型对不同企业的有效性差异较大,其中最好的是中信证券,其拟合优度为0.5940,而最差的为妙可蓝多,其拟合优度为0.1115,且拟合优度大于0.5的占6.98%,大于0.45的占23.26%,大于0.4的占39.53%,小于0.2的占9.30%.投资组合的有效性的拟合优度为0.8789,远远高于等量投资组合的拟合优度,即CAPM模型对等量投资组合在一定程度上是有效的.