上证指数和香港恒生指数波动不对称性的实证比较

文章首先利用非对称的ARCH模型对上证指数和恒生指数的波动不对称性进行了实证研究和对比,发现上证指数不存在明显的波动不对称性,而恒生指数存在明显的波动不对称性,利空消息的作用大于利好消息的作用;最后从内地和香港股票市场制度的不同来解释实证结果的差异。

基于稳定分布的PARCH模型

本文首先介绍了稳定分布和基于正态分布、稳定分布的PARCH模型,并通过股票指数收益率的稳定化PP图和直方图发现其具有高峰厚尾特征.最后,通过上证指数的VaR计算,得到在金融风险度量中基于稳定分布的PARCH模型比基于正态分布的PARCH模型更加有效。

VaR方法在开放式基金风险评估中的运用—基于PARCH模型的分析

中国开放式基金的收益率序列呈现左偏、尖峰厚尾、波动聚集的特性,利用ARCH(自回归条件异方差)模型进行拟合能够更好地刻画其分布特征。通过对拟合效果的比较,发现PARCH(Power ARCH)模型对基金日收益率序列的拟合效果最好。在此基础上,建立PARCH-VaR模型,用以评估中国开放式基金的风险。在残差服从正态分布t、分布及广义误差分布的三种假设下,基于广义误差分布的PARCH模型计算的VaR值最能够客观地反映中国开放式证券投资基金的风险。

沪深300指数风险价值分析——基于PARCH-VaR方法

由于我国的沪深300指数收益率序列呈现出三种特性:左偏、尖峰厚尾和波动聚集,PARCH模型可以更完美地刻画序列的分布特征。本文利用PARCH模型对指数收益率序列进行拟合,建立PARCH-VaR模型,用以评估中国沪深300指数的风险。研究结果表明,如果假设残差同时服从三种分布:正态分布、t分布和广义误差分布,基于广义误差分布的PARCH模型计算的VaR值最能够客观地反映中国沪深300指数的风险问题。

基于ARMA-PARCH模型人民币汇率的实证分析

文章用PARCH模型对人民币对美元汇率波动性进行了研究,在不同的尾项分布下进行了对比分析.结果显示,外部冲击对美元兑人民币中间价有持久性的影响,即汇率市场如果出现较大的波动,在短时间内是无法消除的,并且在学生T分布下更能体现尾项的真实分布.

基于非对称GARCH族模型的我国资本市场波动杠杆效应研究

金融资产价格波动往往具有杠杆效应,表现为坏消息比同等程度好消息带来更强烈的波动冲击,研究杠杆效应对金融风险管理具有重要的理论和实践意义。本文以我国A股四个市场指数作为研究对象,建立非对称GARCH族模型进行实证分析。研究表明,一是沪市主板的杠杆效应不明显,信息对成熟市场的冲击呈对称性;二是沪市中小板、深市主板和创业板存在明显的杠杆效应,投资者应关注利空消息对市场波动带来的更大冲击;三是相比大多数学者采用的标准GARCH模型而言,PARCH模型既可捕捉指数波动的杠杆效应,又能够进一步降低模型的信息准则。