人民币/美元汇率波动集群性研究

人民币/美元汇率在我国的汇率体系中处于核心地位,该汇率的波动无论是对国内的微观经济主体还是掌握经济调控的宏观经济管理当局都有着十分重要的现实意义。本文采用现代动态计量经济学中的GARCH模型针对2007年以来人民币/美元汇率波动的集群性来进行研究。研究发现采用GARCH(1,1)模型,可以有效消除回归方程残差项的异方差性,具有良好的预测准确性和预测精度,在现实中可以作为研究汇率波动集群性的有效工具。

深证综指收益率波动集群性的实证分析

本文以深圳股市为研究对象,选取深证综合指数2000.1.4—2008.6.17共2036个交易日的数据,对收益率的波动情况进行统计分析,结果表明收益率分布表现出非正态性并存在波动集群性的特征,随后利用自回归条件异方差(ARCH)类模型,对收益率序列的波动进行了拟合,结果表明,广义自回归条件异方差(GARCH)模型对收益率波动的集群性具有较好的拟合效果。

我国沪市股市波动集群性实证研究

在我国股票市场发展日趋成熟的今天,股票价格的波动率作为度量股市风险的最重要的一个工具,一直备受经济金融各界的广泛关注。而其中,股票价格的波动集聚性是股票市场波动规律中最明显的特征之一。该文针对我国沪市股市所有综合指数、行业指数及部分个股,以上证指数日收盘价为样本,基于2002年1月4日至2012年3月23日的收盘价数据利用广义自回归条件异方差模型(GARCH)对上证指数的波动进行拟合,结果表明,广义自回归条件异方差模型(GARCH)对我国股市波动具有较好的拟合效果。

我国沪深股市股指波动特性的实证分析

本文以上证综指和深证成指为研究对象,应用GARCH类模型理论,对沪深两市股指波动的集群性、条件异方差性、非对称性等特征进行了实证分析,并对沪深股市的不同波动特性进行了比较。旨在为投资者分析股市行情、监管部门监控股市提供理论指导。

对上证指数波动性的实证分析

股票价格频繁波动是股票市场中最明显的特征之一。ARCH类模型可以成功的预测金融资产收益的方差。通过对我国股价指数的统计描述,表明我国金融资产收益率存在自回归条件异方差,并表现出非正态性。并且应用GARCH、TARCH、EGARCH模型理论,进一步分析了日收益率波动的条件异方差性、非对称性。

基于GARCH族模型的深证指数波动性研究

GARCH族模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法。本文采用Eviews软件,选取2018年1月2日—2019年12月31日的深圳综指数共465个日收盘价,对数据预处理并转化为平稳的对数收益率序列,检验出ARCH效应之后对其定阶,最后基于建立GARCH和TGARCH模型分析其波动的特征,得出深证指数具有较高的波动集群性特征和杠杆效应,存在极端价格的变动情况,即股票市场还不够成熟并根据变动特征提出相应的政策建议,以供参考。

风电功率GARCH预测模型的应用研究

根据风速变化的特点,选择了适于描述波动变化特性时间序列的GARCH方法。分析风速小时变化曲线的残差项,发现其存在着ARCH效应,满足ARCH的建模条件。采用美国夏威夷岛Lalamilo的风速数据,建立了ARCH和GARCH风速变化时间序列模型,预测日的日逐点预测误差的平均值为25.1%。经过与ARIMA算法的比较,预测的精度有所提高。运用风电机组出力与风速的关系,转换后得到了所需要的风电机组出力。对集群性不同的时间序列进行了多次数值计算,发现GARCH模型对波动性序列具有更好的适应性。

TARCH-M模型在测度上海证券市场风险中的应用

本文主要介绍一种新的模型,即TARCH-M模型来对上海证券市场风险波动进行实证分析。该模型保留了传统GARCH模型描述收益率波动集群性和过度峰度的优势,而且能描述金融资产收益率序列的有偏分布,同时根据资产定价理论,把股票风险波动考虑到股票收益率模型中。通过该模型,我们可以根据rt的历史数据对未来的风险波动σ2t进行预测,从而可以很好地测度出上海证券市场的风险波动,为政府部门监管股市,避免股市大起大落,为投资者规避市场风险提供理论依据。

日交易量与股票日收益GARCH效应

本文利用中国股票市场的48只具有代表性的股票,对股票日收益的GARCH效应进行了实证研究。结果表明,对于交易活跃的市场,股票日交易量可以很好的解释股票日收益的GARCH效应,当在GARCH模型中引入日交易量作为解释变量,我们发现GARCH效应显著降低,但依然显著存在。

基于GARCH模型的动态VaR实证研究——以上证指数为例

重点探讨了在波动的条件异方差对VaR估计造成影响的基础上,利用GARCH模型估计、预测股市动态VaR的方法,并基于上海证券交易所1 000个交易日的收益率进行了实证分析。分析结果表明,在95%的置信水平下估计失败次数仅有54次,失误率为0.54%,说明GARCH模型能够较为准确地反映沪市风险。

目标价格政策前后国内棉花期货市场波动特征分析——基于ARCH族模型

目标价格机制给棉花期货市场带来的政策效应是期货投资者和政策制定者密切关注的问题.选取CF401、CF501期货合约作为政策实施前后的对比序列,运用基于GED和Normal的ARCH族模型进行实证分析,结果表明:目标价格政策实施后,期货市场活跃度增强,投资者投资意愿增强,与现货市场联动性增强;同时,波动集群效应更显著,不存在高风险高报酬特征,价格收益率波动呈现非对成型,目标价格机制的政策效应基本发挥.最后,针对完善期货市场提出相应建议.

小麦期货收益时间序列分析

本文研究了我国郑州商品期货交易所小麦期货近三年来的收益时间序列,对其进行了基本的统计学分析,结果发现分布是非正态的,较正态分布有尖峰厚尾,具有长记忆效应。进一步对其中具有ARCH效应的序列合约进行了分析,采用GARCH和EGARCH类模型进行了描述,分析了期货收益的波动集群性和杠杆效应。

基于GARCH模型族的上证综指实证研究

早在20世纪60年代，Fama（1965）观察到投机性价格的变化和收益率的变化具有稳定时期和易变时期，大的报酬紧连着大的报酬，小的报酬紧连着小的报酬，称为波动集群性（Mandelbrot，1963；Fama，1965）。此后，国外开始对投机性价格波动特征进行了大量研究，其中Engle（1982）提出的自回归条件异方差性模型（即ARCH模型）很好地捕获条件异方差性以及尖峰厚尾性，拟合了波动率聚类现象。