基于GARCH和E-GARCH模型的投资组合波动预测分析:以上证50指数为例

通过借助GARCH模型和考虑数据不对称性的E-GARCH模型,分析上证50指数投资组合波动的预测性,实证结果发现:上证50指数日收益率波动均存在条件异方差,市场收益率的波动随时间的变化而变化,而且经常在某一时刻中连续出现偏高或偏低的情况;另一方面,从GARCH模型和E-GARCH模型对上证50指数的预测比较可看出,选取的上证50指数样本数据具有一定的不对称性,短期来看,GARCH模型和E-GARCH模型都能够很好的拟合上证50指数的日收益率波动轨迹,预测误差较小。但随着样本期的延伸,相对于GARCH模型,E-GARCH模型预测效果的相对误差更小。

基于E-GARCH模型的股市周期下三阶段信息冲击研究

本文在充分考虑前人研究成果的基础上,利用E-GARCH模型对于我国证券周期不同阶段下信息冲击的影响进行了分析,得出以下结论:在证券市场的各阶段,信息带来的冲击影响是不同的。在证券市场的盘整阶段,利好信息对大盘股和基金的冲击较显著,而对中小盘不显著。在证券市场上涨阶段,投资人对利空信息的冲击不敏感,而对利好信息的冲击较显著,说明在牛市中,利空信息被忽视,而利好信息的影响则被放大,投资人开始青睐于中小盘股票;在熊市中,利空信息的影响被放大,而利好信息则被忽视,投资人存在普遍的恐慌情绪。

基于E-GARCH模型的钢铁板块股票收益波动率预测研究

股票市场上钢铁板块作为金属行业的重要组成部分,研究钢铁板块股票收益波动率十分重要。本文选取了宝钢股份股票收盘价数据,利用Eviews构建E-GARCH模型对宝钢股份股价的波动特征进行实证分析,结论说明:在一定的置信水平下,钢铁板块股价的波动风险可运用E-GARCH模型进行很好的拟合,并且可以预测未来的价格走势。

基于ARCH类模型的中国经济波动性研究

应用ARCH类模型对中国实际GDP的波动率进行了实证研究,利用准极大似然估计方法QML估计三种ARCH类模型(GARCH、T-GARCH和E-GARCH)。实证研究表明:GARCH(1,1)模型是最优的拟合模型。这意味着中国经济波动率是变化的,而且GDP实际增长率是对称的。因此,在经济系统自身还不具备自我稳定功能的条件下,外部干预是保证经济平稳过渡的重要条件。

基于嵌套Archimedean Copula的金融资产相关性研究

Copula能将单个边缘分布和多元联合分布联系起来,已被广泛用于金融资产相关性研究。本文利用E-GARCH(1,1)模型来拟合各个外汇市场的日收益率序列,通过构建嵌套Archimedean Copula联合分布函数,分析美元、港币、欧元波动相关关系。实证研究表明:嵌套Archimedean Copula能够很好地捕获非对称结构下尾相关性,及较好地刻画外汇市场的协同波动效应,并且简化计算量,具有直观的描述性,有利于进行资产的风险管理。

中国股票市场波动性研究:模型选择及实证

以日收盘数据计算出的市场日收益率作为研究的基础数据,利用准极大似然估计方法QML估计三种ARCH类模型(GARCH、T-GARCH和E-GARCH)对中国股市波动性与稳定性的运行效果进行了实证研究的结果,得出EGARCH(1,1)模型是最优的拟合模型。运用最优模型实证发现中国股市不仅波动性很大,而且波动是不对称的。

农产品现货与期货价格波动溢出效应研究

中国的农产品期货市场至今已有三十年历史,现有的种类共十三种,大约占上市期货品种数量的二分之一。本文选用中国大豆农产品,建立指数条件异方差模型(E-GARCH)和脉冲响应分析,通过实证研究发现:大豆期货价格市场存在双向溢出效应,在受到外部冲击后,中国大豆期货价格收益增长率波动加剧,但大豆期货价格波动持续性减弱。大豆期货价格对现货价格的冲击,相较于现货价格对农产品期货价格的冲击更为敏感。中国大豆期货市场对现货市场具有价格发现作用,而现货市场对期货市场的影响力较弱。最后针对结论提出政策建议。

全面降准对股票收益率的影响研究

本文利用事件研究法和e-garch模型,结合2011年12月15日至2020年1月6日的上证综合收盘指数来研究全面降准政策对股票收益率的影响。研究结果发现:(1)降准政策在短期内可以提升股票收益率;(2)RRR降低,国内交易资金对存款准备金的利用量降低;(3) 2018年后全面降准对股票收益率的刺激作用开始减弱,央行应使用针对性更强的经济政策。本文研究结果可为相关学者研究降准政策时提供借鉴。

耐储蔬菜与反季蔬菜价格波动的联动效应分析--以北京市为例

价格波动是蔬菜市场的常态,但过度波动会直接影响到蔬菜的消费和生产。冬春季节的耐储蔬菜价格与反季蔬菜价格波动频繁,研究二者的价格联动效应,分析其波动规律,对于保障蔬菜市场供需平衡具有一定的实践意义。运用E-G协整模型、Granger因果检验、BEKK-GARCH模型,研究了北京市耐储蔬菜价格与反季蔬菜价格波动的联动效应,结果表明:耐储蔬菜价格与反季蔬菜价格波动态势基本一致,但反季蔬菜价格异常波动特征明显;从长期来看,耐储蔬菜价格指数与反季蔬菜价格指数具有显著的双向因果关系与正向联动效应,且耐储蔬菜价格波动对反季蔬菜价格波动的推动作用占据主导地位;从短期来看,耐储蔬菜价格与反季蔬菜价格波动存在ARCH效应与GARCH效应,且存在双向波动传递效应。基于上述研究结论,提出如下建议:第一,构建完善的价格指数信息平台,建立基于耐储蔬菜与反季蔬菜价格的监测预警机制,实时监控蔬菜价格的异常波动,合理引导其消费和生产;第二,大力扶持耐储蔬菜市场建设,合理规划外埠蔬菜引进计划,有效调控耐储蔬菜与反季蔬菜供应总量与结构;第三,设立财政补贴,建立耐储蔬菜与重点反季蔬菜专项价格调节基金,合理调控蔬菜价格的过度波动。

基于投资者情绪的股市波动非对称性研究

大量的金融学和心理学文献表明人们的心理和情绪相当复杂,而行为金融学理论证明,投资者在做决策时会由于很多认知偏差和情绪影响导致决策的不合理和决策方式的非理性。对于还处在发展阶段的我国股票市场,引入行为金融学投资者情绪的研究将具有重大的意义。而股市波动的不对称性则是金融市场普遍存在的一种现象。通过对比加入投资者情绪前后的E-GARCH模型,对我国上证股市波动性进行了研究。研究结果表明,在我国股票市场投资者情绪是影响股市收益波动非对称性的系统性因子,外来消息进入后通过投资者情绪进行传导,使股市收益波动非对称性明显加强,悲观情绪比乐观情绪更能影响市场收益的波动。

沪深股市杠杆效应的实证分析

运用 E-GARCH模型对沪深股市的杠杆效应进行了实证分析 ,结果表明 ,日收益存在着明显的杠杆效应 ,收益对波动强度的影响具有非对称性 .