基于GARCH模型的中体产业股票价格波动性实证研究

以1998年3月—2007年12月中体产业股份有限公司股票的2535个日收盘价格指数为研究样本,运用GARCH模型对中体产业股票价格的波动性进行了实证研究,结果表明,中体产业股票价格的时间序列存在明显的非线性特征,1998年3月—2007年12月间出现两次大幅度的波动。股价收益率具有显著的波动集聚性,且表现出"尖峰、厚尾、非正态"的特征,在10%、5%、1%临界值水平下均存在显著的平稳性。GARCH(1,1)模型可较好拟合中体产业股票价格的波动变异性。股价收益率的波动具有较强的波动集聚性和持续性,且收益率当期方差冲击的79.86%在下期仍存在。从该模型的条件异方差看出中体产业股票价格的波动幅度较大,波动集聚现象较为持久。

基于GARCH族模型的国债市场收益特征识别及风险测度

以上证国债指数日收益率作为研究对象,构造GARCH族模型识别收益波动特征;通过计算上证国债日对数收益率在险价值,测度国债市场的风险。结果表明,AR-GARCH(2,2)模型在测度上证国债指数日对数收益率风险时表现良好,上证国债指数对数收益率序列具有集聚性和杠杆效应。据此,对国债市场投资的策略选择提出了相关建议。

基于GARCH族模型对H股指数期货的VaR与CVaR值的实证研究

本文以港交所H股指数期货的收盘价格数据作为实证载体,基于GARCH族模型中残差的正态分布、T分布和广义误差分布(GED)三种不同情形,分别采用GARCH、EGARCH及PARCH模型,计算H股指数期货收益波动序列的VaR和CVaR值,结果表明基于广义误差分布的PARCH模型(GED-PARCH)无论在计算VaR值还是CVaR值方面都是最优的。

中美股市的对比分析

文章借助于VaR方法和GARCH族模型,对中美股市进行对比分析.选取上证综指和标准普尔500指数的日收盘价数据,对这2个指数的日对数收益率序列进行基本的统计分析,验证其收益率序列具有尖峰厚尾性与ARCH效应,因此在这2个市场选用GARCH族模型是适合的.使用GARCH族模型在高斯分布和学生t分布下计算其相应的VaR值,对中美股市风险进行对比分析.实证结果显示,中国股市比美国股市的波动性低,更适用于投资.

上证国债指数日收益率的波动特征及对保险投资的影响——基于GARCH模型的实证研究

本文以上证国债指数日收益率的波动为研究对象,通过GARCH和非对称GARCH模型的实证分析,发现上证国债指数对数收益率表现出如下波动特征:一是具有集聚性,过去的波动对当前的波动具有持续的影响。二是存在显著的杠杆效应,利空消息引起的波动比同等大小的利好消息引起的波动要大。国债市场的波动性和风险对保险投资的策略选择具有重要的决策参考意义:当收益率大幅波动,出现突发事件和利空消息时,保险投资国债需要谨慎,反之则可以稳健投资。

融资融券能否减小我国股市波动?

采用GARCH族模型,分纵向和横向两个角度检验融资融券能否减小我国股市波动。纵向分析表明,推出融资融券后股市波动在统计上显著减小;横向对比表明,相比于上证综指,融资融券标的股比重较高的上证50指数更好地体现了融资融券减小股市波动的作用。为了更好地发挥融资融券减小股市波动的功能,在对策选择上可从三个方面入手:第一,有步骤地实现分散授信模式,以扩大资券来源,解决资券不足的问题;第二,扩大融券标的,平衡发展融资、融券业务;第三,培养投资者风险收益匹配观念。