基于EGARCH-M模型的沪深300股指期货跨期套利研究——一种修正的协整关系

现有的基于协整股指期货跨期套利策略主要利用GARCH模型进行建模。该模型忽略了杠杆效应的存在,也未考虑条件方差可能影响协整方程。在引入EGARCH-M模型进行套利研究的基础上,提出一种新的协整关系——修正的协整;利用沪深300股指期货合约的每分钟收盘价进行实证分析,结果表明:正态EGARCH-M模型对数据的拟合效果优于传统的GARCH模型,通过设定合理的交易机制可以获得良好的套利结果;非正态的EGARCH-M模型在拟合效果和捕捉套利机会方面都比正态模型具有更好的表现,且套利效果也有显著提高。

中国农业生产资料价格的波动特征研究——基于GED分布下EGARCH-M模型

运用X12-ARIMA模型、HP滤波法和基于GED分布下的EGARCH-M模型对中国农资价格波动的一些主要统计特征进行了拟合分析,结果表明:农资价格波动存在显著的季节效应;考察期间农资价格呈现出5个波动性周期,平均周期长度在48个月左右;农资价格波动还存在显著聚集性和非对称性,但其市场并没有表现出高风险高回报的特征;相较于正态分布,GED分布能更好地对模型进行估计和描述中国农资价格的波动特征。

用AR-EGARCH-M模型对中国股市波动性的拟合分析

利用 AR(m) - EGARCH(p,q) - M模型 ,以 1996年 12月 16日— 2 0 0 1年 9月 2 8日上证综指和深圳成指收盘价为样本 ,对我国股市的波动性进行拟和分析 ,并对实证结果给予了解释 。

基于EGARCH-M模型的人民币汇率波动性的实证研究

通过建立EGARCH-M模型对2005年7月22日至2012年6月28日人民币兑美元汇率波动性进行实证分析,结论表明:人民币兑美元汇率收益率具有平稳性、波动集聚性及尖峰厚尾特性;人民币兑美元汇率收益率的波动具有"杠杠效应",这为指导投资者进行投资以及监管者制定政策提供依据;通过比较证明,EGARCH(1,1)-M(log(var))模型优于其他模型,能够更好地刻画汇率波动性。

基于EVT的EGARCH-M模型在动态VaR中的应用

综合考虑金融资产收益数据分布的波动集群性和厚尾的特征,尤其是波动的条件异方差对动态VaR估计的影响,运用极值理论建立EGARCH-M-GEV动态风险度量模型,并通过上证指数对其进行实证分析,为管理者和投资者提供了一个控制风险、预测收益的量化工具,为风险防范提供了参考.

基于ARMA-EGARCH-M模型的公募FOF基金投资风格漂移研究

本文利用ARMA-EGARCH-M模型,对我国86只公募FOF基金进行了投资风格漂移的实证检验。结果表明:(1)我国公募FOF基金存在着投资风格漂移现象,其中平衡混合型FOF基金更易漂移;(2)市场上行期相对于市场下行期、市场缓慢变化期相对于市场快速变化期,投资风格更易发生漂移;(3)利好消息对大部分公募FOF基金的刺激程度比利空消息更大,而利空消息更易引起收益率的大幅波动。(4)基金经理能力也是引起投资风格漂移的因素之一。

基于M-Copula-EGARCH-M-GED模型的相关风险度量及投资组合优化

采用EGARCH-M模型进行单个资产建模,利用M-Copula函数构建资产的联合分布,对基于GED分布的联合资产收益率构建M-Copula-EGARCH-M模型,并采用Monte Carlo模拟方法计算出不同投资比例和置信水平的组合风险VaR和CVaR的值,并求出不同期望收益和置信水平下的最优组合投资权重。结果显示:当分位数为5%时,欲获得固定收益,同时风险最小,需将绝大部分资金投入深圳证劵市场;在分位数取10%时,目标收益率较低时,应将大部分资金投放在上海证劵市场。目标收益率较高时,上证市场的投资比例应降低,深证市场的资金比例应上升,具体的最优投资比例在实证部分已给出。实证结果表明:本文模型有利于投资者对投资权重的选择。

基于ARMA-EGARCH-M模型的沪深股市波动性分析

文章讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立ARMA-EGARCH-M模型,简要说明了此模型的优点;以2000年1月11日-2006年3月15日上证综指和深证成指收盘价为样本,对我国沪深股市收益率分布用ARMA-EGARCH-M模型进行拟合分析,结果表明该模型能更有效地拟合我国沪深股市的波动性;最后解释实证结果和分析了我国股市的行为。

ARFIMA-EGARCH-M模型在汇率收益率波动分析中的应用

为了解决汇率收益率波动中的"尖峰厚尾"、中期记忆和非对称特征,提出了利用ARFIMA-EGARCH-M模型建立汇率收益率波动模型。以人民币/欧元的日汇率数据为例,在误差分布分别为正态分布、T分布、GED分布与SKT分布的前提下分别进行模型拟合分析,得出基于GED分布的ARFIMA(1,d,1)-EGARCH(2,2)-M模型拟合人民币/欧元汇率收益率效果最好,能较好地解决"尖峰厚尾"、中期记忆和非对称现象。

基于EC-EGARCH-M模型的沪深股市波动性研究

构建市场活跃度指数,并与上证综指和深证综指之间的协整残差项一起作为解释变量引入条件均值方程和条件方差方程,建立双元EC-EGARCH-M模型。利用上证综指和深证综指的日收盘数据进行实证分析,得到的主要结论为:市场活跃度指数和协整残差项对条件均值方程和条件方差方程有很好的解释力;两市之间存在双向波动溢出,并都呈现出波动的集聚性和非对称性特征。

后金融危机时代沪指收益率的EGARCH-M模型

肇始于美国的次贷危机对我国经济造成了强烈的冲击。本文采用2009年3月5日直至2013年2月18日的沪指数据,尝试运用EGARCH-M模型,来反映国际金融危机后沪指收益率波动性。

EGARCH-M模型在证券时间序列分析中的应用

证券综合指数的对数收益率的折线图反映收益率的波动呈现出在一段时间内波动比较大,一段时间波动比较小,方差随着时间的变化而变化。在对时间序列数据进行研究的时候,通常假设随着时间的变化方差不会发生变化。但是在关注预测的精确程度时,需要了解方差的大小。文章用Eviews软件对上证综指日收盘价的对数收益率建立EGARCH-M模型,对收益率序列呈现出的波动聚集性,杠杆效应、风险与收益的关系等特征进行了分析,最终对波动率进行预测,结果表明EGARCH-M模型充分描述了波动性聚类的特点,只用很少的参数就可以把实际数据拟合得很好。该模型形式简单,容易估计,提高了对方差的预测精度,对收益率波动率建立模型对于宏观经济理论和金融理论有重要的意义。

影子银行、利率和房价波动对房地产价格的影响——基于EGARCH-M模型的实证分析

我国影子银行的资金主要投向房地产领域,造成了前些年房地产价格的泡沫以及影子银行体系发展的失衡.因此,本文研究影子银行在中国房地产市场的发展不仅可以对房地产行业的发展起到推波助澜的作用,还可以稳定影子银行规模的发展,完善影子银行体系.EGARCH-M模型的实证结果显示影子银行和借贷利率对房价具有正向影响,而房价的波动则产生负向影响,其他政策性的虚拟变量也对房价出现显著正向影响.针对实证结果提出了相关控制影子银行规模的政策,以及稳定房价的波动的策略,可以有效地调控我国房地产市场.

汇率制度市场化对我国贸易竞争力水平的影响研究——基于VAR和EGARCH-M模型

在人民币汇率市场化程度不断加深的背景下,本文通过构建VAR和EGARCH-M模型,从弹性汇率制度对我国贸易竞争力的影响作用角度出发,对汇率制度弹性指数和贸易竞争力水平指数进行动态效应分析,结果表明:我国贸易竞争力水平和弹性汇率制度之间已经初步建立起联动机制,但是互动效应较弱且以单向联动为主。同时,在汇率制度市场化下,我国贸易竞争力水平受到的市场风险冲击明显增强,但是能有效缓解国际市场信息冲击的波动性,并建议在风险可控的前提下,进一步完善市场化的汇率形成机制,建立健全外汇市场的避险体系。

基于EGARCH-M模型的沪深300指数周末效应研究

将EGARCH模型和GARCH-M模型相结合,建立了基于学生t分布的EGARCH-M模型,在综合考虑沪深300指数收益率序列的波动性和杠杆效应等问题的基础上,分析了周末效应对沪深300指数收益率序列的影响程度。通过分析得出沪深300指数总体平稳并呈现ARCH效应,序列不仅具有波动性和杠杆效应,同时有显著的周二正效应,周四负效应,且周二、周四的超额收益率都包含了当天的风险补偿,周一、周三、周五则没有周末效应。

我国股票市场收益与风险比较分析——基于EGARCH-M模型的实证研究

本文创新地采用了EGARCH—M模型分析了我国上证A，B，深证A，B，中小板和创业板的收益及风险情况。我们发现我国各个股票市场的收益和风险总体呈正相关关系，但代表高风险的中小板，创业板并不能总是带来高于主板市场的超额收益。

中国股票市场的波动性研究——EGARCH-M模型的应用

将GARCH M模型和EGARCH模型结合起来 ,分析了我国股市波动性的特点。实证结果表明 ,波动性对收益率冲击的反应具有非对称效果 ,即正冲击所引起的波动要大于同等程度的负冲击所引起的波动 ,收益率与波动性具有显著正相关关系。

基于EGARCH-M模型的沪市波动性演变研究

采用服从GED分布的EGARCH-M模型,从是否考虑交易量的变化两个角度,分别从波动的丛集性、持续性、杠杆效应、风险补偿效应和量价关系等五个方面对我国股市发展的四个阶段进行了实证检验,考察我国股市波动特征的阶段性演变过程,并从行为金融理论角度给出了解释。后为验证结论的稳健性,又进一步分两阶段对市场的波动性特征进行检验,印证了我国股市波动特征的阶段性变化。结论表明,我国股市在发展历程中呈现出具有一定的规律性的波动性,并且表征出更成熟和理性的局面。

模型FI-EGARCH-M的建立及实证分析

近年来,金融市场在经济发展中占据了越来越重要的位置,金融数据波动规律成为各国学者竞相研究的热门课题.根据我国近几年来股票市场的波动特点,为其寻找更为合适的模型来拟合股票价格波动规律,即对股票价格波动做进一步分析.提出具有有效市场和分形市场二者优点的FI-EGARCH-M模型,并用所建立的模型对上证指数进行了实证分析.

中国股票市场风险的实证分析研究

本文从实证角度说明了上证指数和深证成份指数存在着GARCH现象 ,并建立了沪、深两市股指波动率的IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型。将估计的IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型比较得出 ,对上证指数的波动率 ,IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型的模拟效果基本相同 ,而对深证成份指数的波动率 ,IGARCH M模型要略优于EGARCH M模型。