上证基金指数波动结构分解与短期预测:基于EEMD模型

上证基金指数反映了基金市场的整体变动情况,研究其波动结构特征对基金市场参与者具有重要作用。研究结果表明:(1)上证基金指数序列可由经济基本面决定的趋势项、重大事件带来的低频分量和短期不均衡导致的高频分量构成,而且趋势项主导上证基金指数的长期走势,低频分量在中期对该指数有较大影响,而高频分量的影响可忽略不计;(2)与直接SVM预测法相比,EEMD-SVM组合预测法有更高的预测精度,说明EEMD分解得到的各结构分量有效地刻画了上证基金指数的内在运行特征。

基于ARCH-M模型上证基金指数收益性与波动性的实证分析

以日收盘价指数的对数收益率为基础,采用ARCH-M类模型(GARCH-M,TGARCH-M和EGARCH-M)对上证基金指数的波动性与收益性进行了实证研究。结果表明基金波动性存在集聚性、波动率与收益率正相关,利空与利好消息对基金波动冲击存在不显著的杠杆效应。

对上证基金市场与A股市场的比较分析

通俗地说,证券投资基金实质是汇集众多中小投资者的资金,形成一定规模的大额资金,然后共同委托给专业管理公司理财的一种金融投资工具.一般来说投资基金具有降低交易成本、分散市场风险、专业管理、信息透明等优点.我国为了培育市场机构投资者,促进证券市场的繁荣和稳定,政府1998年推行创办投资基金并在发展初期还相应地给予了一些扶持和优惠.截止2007年10月基金总数已达347只,其中封闭式基金40只,开放式基金307只.2007年6月底基金合计持股市值达到1.2916万亿元,约占同期流通A股总市值的24%,也就是说市场中大约有l,4的可流通筹码掌握在证券投资基金手里,基金对市场的影响力可见一斑.……

运用ARCH类模型研究上证基金市场的波动性

2006年基金业表现辉煌,但基金市场的收益率也呈现出一定的波动性。选取上证基金指数为研究对象,运用ARCH模型族对指数收益率的波动性进行实证分析,并对波动性进行了预测,结果表明,GARCH(1．1)模型对上证基金指数的波动具有很好的拟和效果;指数收益率表现出非正态性和波动的集聚性的特征;在未来一段时期内,基金收益率的波动性会减小。

上证50股指期货与ETF基金价格发现功能研究

以指数期货、ETF基金及指数现货的价格发现功能为视角来剖析三者所在市场是否具有有效性,采用上证50股指期货、ETF基金、现货指数各30分钟的高频交易数据为样本,利用Johansen协整检验建立向量误差修正模型与Granger检验和脉冲响应函数来分析三者长期间的均衡关系与短期内的价格动态引导关系。研究表明:上证50股指期货、ETF基金及股指现货三者长期间具有协整关系且短期内存在Granger引导关系;在价格发现能力方面,长期中上证50股指期货市场的价格发现能力为最强,其次为ETF基金,再者是股指现货;在短期市场中价格发现能力由强到弱依次为ETF基金、上证50股指期货和股指现货,通过对三者价格发现功能进行分析,表明我国股指期货与ETF基金市场的运行机制基本有效。

ARIMA模型在基金指数预测中的应用

本文采用自回归移动平均模型(ARIMA),选取上证基金指数2005年6月1日至2006年5月31日共238个交易日的数据进行了实证分析,结果显示,与传统时间序列方法相比ARIAM(2,1,5)模型对上证基金指数具有更好的预测效果,可为投资者的决策提供较准确的依据。

基于EGARCH模型的我国基金市场的波动性分析

我国的基金市场成立至今才短短十余年,在很多方面仍有待完善,容易受到外界干扰,呈现出一定的波动性。本文基于EGARCH模型利用上证基金指数和深市基金指数2005年~2016年的日度数据对我国基金市场波动性进行分析,提出加强我国基金市场稳定性的相关建议。

论我国股票市场与基金市场的联动关系

本文以上证综合指数和上证基金指数为研究对象,利用协整理论、误差修正模型、Granger因果关系检验方法,论证了我国股票市场和基金市场之间是否存在互动关系和长期均衡关系。

证券投资基金对股市影响的分析——基于沪市的实证研究

目前关于投资基金对股票市场的影响引起了广泛的关注,本文运用单位根检验,EG两步法协整检验,Granger因果检验和波动聚集的ARCH模型族,从经济计量的角度对沪市的投资基金和股票之间的关系进行了研究,结果表明:投资基金和股票之间存在确定的长期稳定关系和相似的波动聚集效应,另外股票市场价格指数与基金市场价格指数存在双向的Granger因果关系。

卷首语

一个多月的时间,上证指数、A股指数、B股指数、工业指数、商业指数、地产指数、公用指数、综合指数全线转势,逐个进入下降通道。每一个指数K线的顶部形态都异常明显,所不同的是,有些是双峰顶,有些是三重顶而已。