ARCH族模型对深证指数的实证分析

ARCH族模型是动态非线性的股票定价模型,在金融和经济领域具有广阔的应用前景。依据2000年至2007年的最新数据,将ARCH族模型运用于我国深证指数的实证分析,得出深圳股市的总体特征。

深证指数和上证指数的编制特点及其比较

深证指数和上证指数在全面反映股价变动状况和股市动态的同时 ,具有可比性和敏感性差、新股上市增加指数波动的不正确性、指数不能反映交易价格的真实变动、部分股票对指数影响较大以及指数容易被操纵等缺陷。二者相比较而言 ,深证指数侧重于体现敏感性 ,受非交易性变异的影响较大 ,上证指数侧重于保持连续性和稳定性 ,受非交易性变异的影响较小。在实际运行中 ,深证指数走势强于上证指数 。

停发新股后的深证指数与上证指数协整关系研究

深圳股票市场自 2 0 0 0年 9月停止发行新股后 ,沪、深两市不再有成交额上的竞争。在这种情况下 ,使用时间序列计量经济学方法对深圳股票市场停止发行新股后的沪、深综合指数序列的关系进行了协整检验。从整个实证检验过程来看 ,深市停止发行新股并没有改变沪。

基于ARIMA模型的深证指数分析及预测

深证指数是指由深圳证券交易所编制的股价指数,对其进行深入研究具有非常重要的意义。文中使用时间序列ARIMA模型对深证指数进行定量分析,以2009年7月1日到2010年6月30日的日深证指数收盘价格为原始数据,通过对数据进行平稳、零均值化处理,模型识别和模型定阶,再使用最小二乘法估计参数后,最终建立了ARIMA(6,1,6)模型,并对模型检验证明有效后,对未来数据进行了短期预测。

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。

上证指数与深证指数相关性的实证分析

利用相关性理论,实证分析了上海股市、深圳股市10年来指数的波动所引起的收益率变化特征及联系,结果表明深沪股市具有较大的相关性。

深证综合指数收益率波动实证分析

股票市场无时无刻都在发生着变化,股市的波动无法避免,深证综合指数能够基本反映出我国证券市场波动情况。借助GARCH模型对深证综合指数收益率波动性进行分析,得出深证综合指数日收益率序列有着明显的条件异方差特性、收益率波动性有着明显的集群现象以及深证综合指数存在着杠杆效应的结论。

关于深证行业类指数的VEC模型实证分析

文章通过对深证行业类指数中的制造类(399130)、食品类(399131)、金融类(399190)、地产类(399200)指数从2001年7月到2009年12月的数据样本进行分析和处理,建立了一个多变量向量误差修正模型(VEC),并且通过样本内预测较好地拟合了近十年来深证这4类重要指数之间的关系,同时通过Granger因果关系检验进一步揭示了各指数之间存在的Granger因果关系。

深证100指数日收益率波动性的实证研究

实证研究表明,对深证100指数日收益率可以建立GARCH(1,1)模型,但不能建立TARCH模型、EARCH模型、Asymmetric Component ARCH模型,即深证100指数日收益率的杠杆效应不显著.换句话说,深证100指数日收益率波动行为具有ARCH效果,但不具有不对称性以及信息程度偏误等特性.

基于深证综合指数的GARCH模型实证分析

用波动率模型研究深证综合指数2008年以来的变化,结果表明深证综合指数日收益率符合GARCH过程。该模型很好地刻画了深证综合指数日收益率的波动特点,同时也表明了2008年突发的金融危机对我国股票市场的冲击。

深证综指、成指以及100指数的关系——基于短面板数据模型的LSDV估计及协整检验

文献综述深证指数是指由深圳证劵交易所编制的股价指数,该股票指数的计算方法基本与上证指数相同,其样本为所有在深圳证券交易所挂牌上市的股票,权数为股票的总股本。

深证A股指数统计模型分析

本文考察了汇率、利率、GDP增长率、成交量、换手率、市盈率、基金成交金额和流通市值等8个与深证A股指数在理论上有相关性的备选解释变量,采取平均经济回归方法建模,构建通过多重共线性检验、异方差检验、模型设定偏误检验和自相关检验等各种检验且统计性质优良的线性模型和对数线性模型,并对这两种模型进行比较后证实:深证A股指数与宏观变量的相关度较低,却与微观市场变量有着很强的相关性。

深证成分指数与恒生指数联动效应

通过分析深圳成分指数与恒生指数的一系列相关变化以及其存在的相关关系,进一步得出两者之间存在一个长期稳定的关系,同时恒生指数的变动一般领先于深证成分股指数,对深证成分股指数的变动有一定的引导作用。研究结论有助于经济全球化环境下对金融风险的控制和监管效率的提高。

深证成份指数:八年大三角将终结

中国股市设立十余年,但是一直以上海综合指数与深圳综合指数最为投资者所熟悉。随着股市的发展,越来越多的指数发布,不同的指数为投资者提供多方面的观察市场的机会。近期,出现许多新的指数,包括巨潮系列、深报指数、统一指数等。再加上已经发布的新华富时指数、中信指数、申万指数等等,可谓指数满天飞!然而,对于多数投资者而言。

基于RBF神经网络下的股票价格指数预测分析——以深证信息技术行业指数为例

股票市场是一个极其复杂的非线性动态系统,在金融市场中占据着重要的地位。随着证券市场的不断发展与完善,投资者越来越重视股价指数的变化趋势。因此,利用相关模型预测行业价格指数趋势显得尤为重要。本文以深证信息技术行业指数为例,选用神经网络中比较经典的RBF(径向基)神经网络,使模型具有运算速度和外推能力,更具较强的非线性映射功能,从而较好的预测出该行业的未来一段时间的运行趋势,为投资决策提供依据。

谁决定H股的走势——基于中企指数与香港、大陆市场指数的协整分析

本文基于协整计量分析方法,分析了反映H股变化的中企指数与香港及大陆两地证券市场指数变化的关系。通过研究我们发现,尽管H股为内地企业股票,且中企指数成份股中有半数以上在香港与大陆两地双重上市,但中企指数与恒生指数间具有稳定协整关系,且恒生指数是中企指数的单向格兰杰因果原因,而大陆两市场指数与中企指数不具有类似关系。上述结论的政策提示是,对个体上市公司规范化要求固然重要,而市场制度本身的稳定对股票市场的健康发展意义更为重要。

关于核准融通深证成份指数证券投资基金募集的批复

融通基金管理有限公司:你公司报送的《关于募集融通深证成份指数证券投资基金的申请报告》(融通基金字[2010]8号)及相关文件收悉。根据《证券投资基金法》、《证券投资基金运作管理办法》(证监会令第21号)等有关规定。

基于GARCH族模型的中证500指数波动性研究

中证500指数是由全部A股中剔除沪深300指数成份股及总市值排名前300名的股票后,总市值排名靠前的500只股票组成,综合反映中国A股市场中一批中小市值公司的股票价格表现。因此,其也被称为中证小盘指数。上海市场代码为000905,深圳市场代码为399905。现有研究中,对上证指数,深证指数进行研究的较多,直接对中证500指数进行研究的较少,中证500指数受学者的关注程度较低。本文试图对这反映中小市值公司股价的指数做一些初步研究。

我国货币供应量对股票价格指数的影响研究

货币供应量对股价的影响是投资研究的重要内容,而通过模型检验我国货币供应量和深证综合指数数据之间的内在联系,可得出如下结论:货币供应量与股价指数之间存在着长期的均衡关系;存款类货币增量的变化会引起股市价格的变化;货币供应量领先股价指数3期变动。