基于Spline-GARCH模型的股票市场长期波动趋势的度量

文章利用Engle和Rangel(2008)最新提出的Spline-GARCH模型对我国股票市场长期波动趋势进行研究,把波动分为瞬时高频波动部分和缓慢变化的长期低频时变波动部分,放松了传统GARCH类和SV类模型假设非条件波动是常数的限制,实证检验了该模型的有效性。并对引起股票市场低频波动的原因进行了分析,研究了低频时变波动与GDP、CPI、货币供应量M1以及利率波动的关系。

中国股票市场收益率与波动性的阶段性研究

本文以上海综合指数和深圳成分指数为研究对象,用G ARCH(1,1)-M模型对两市的波动性与市场报酬之间的关系进行了分阶段研究,同时分析了涨跌停板交易制度对波动性的影响。通过TA RCH(1,1)模型来检验我国股市是否存在“杠杆效应”,结果表明,沪深两市均存在显著的“杠杆效应”,即报酬与波动呈负相关。

实证分析中国股票市场内部及与国际市场之间价格长期走势的因果关系

本文运用时间序列的向量自回归模型和Granger因果分析法,检验了1993年初到2002年底我国国内不同股票市场内部以及各个市场与主要国际股票市场(美国,日本及中国香港)价格指数长期走势的时序相关性。文章不仅对样本数据进行了全程和分阶段的考察,还平行比较了不同时期国内以及与国际市场之间价格指数的Granger因果关系。根据检验结果的显著性特征,作者深入分析了各个市场之间信息传递和波动性溢出的具体过程。最后,透过跨市场半强式有效性的特征对我国股票市场内部及国际一体化的发育程度进行了总体评价。

宏观经济条件下投资者情绪对股票市场波动影响研究——基于主板市场和中小板市场的实证分析

股票市场波动与投资者情绪和宏观经济存在着密切联系,宏观经济又会影响投资者情绪。本文以2014~2018年为研究时间段,采用主成分分析法和多元回归法构建投资者情绪综合指标,使用SVAR模型研究了宏观经济条件在投资者情绪对股票市场波动的冲击过程中起到的影响,并比较了该影响在主板市场和中小板市场之间的不同。结果显示:宏观经济条件会放大投资者情绪对股票市场波动的冲击幅度并延长冲击时间;主板市场规模更大,宏观经济条件对情绪冲击的放大幅度更大;中小板市场活跃度和投资者关注度较低,对投资者情绪冲击的反应会被减慢。

R/S在深圳股票市场有效性分析中的应用

文将R/S方法应用于深圳股票市场,通过V统计量发现深圳股票市场的平均循环周期,并计算Hurst指数,认为其股价波动不是随机游走的过程,而是一个有偏的随机过程。股价波动不是相互独立的,而是具有长期记忆性。说明深圳股票市场不是有效的。

中国粮食价格长期波动特征研究:基于成分GARCH模型

通过应用非对称成分GARCH模型研究中国粮食价格长期波动率的集群性与非对称性特征,结果表明:籼稻、大豆、小麦和玉米价格变化率具有显著的异方差效应,长期波动率随时间变化而变化,但总体呈现逐步下降趋势,除籼稻外的其他三种粮食价格短暂波动具有非对称性,即价格上涨信息引发的波动比价格下跌信息引发的波动大。

如何规范和发展我国的股票市场

中国自20世纪90年代以来股票市场规模迅速扩大，居民资产结构中股票份额持续增加，货币市场与股票市场的联系不断加强，货币政策对股票价格波动市场长期存在泡沫，泡沫一旦破灭，就势必影响金融安全，经济危机就可随之而来。为此，规范和发展我国的股票市场应该采取以下措施。

股市收益率与波动性长期记忆效应的实证研究

股票市场长期记忆效应问题是近来金融实证研究的一个热点。多数的研究集中在收益率长期相关性的考察上,较少有对波动率序列的研究。然而,波动率的长期记忆性不仅会导致金融市场上的波动持久性特征,而且将对波动率的预测与衍生证券定价产生重要的影响。基于此,本文通过修正的R/S分析与ARFIMA模型对我国股市收益率及其波动性的长期相关性进行了实证研究。结果表明:中国股市具有显著的非线性特征,虽然收益率序列的自相关性较弱,但波动性序列却表现出显著的长期记忆效应。这一结论将为研究股票价格行为特征与金融经济学理论提供新的方向。

中国股市波动性过程中的长期记忆性实证研究

应用一类描述金融市场波动性过程的长期记忆特征的分整自回归条件异方差模型(FIGARCH模型),研究了中国股票市场波动性过程的长期记忆性,实证结果表明中国股市波动性过程具有明显的长期记忆特征;文章还分析了FIGARCH模型与传统的条件方差模型相比,在模型描述和预测上所体现出的优越性。

中国股市国际化进程的长期趋势和短期波动

研究通过检验中国股市与世界五个主要股市之间的联动关系来刻画中国股市的国际化进程。基于可乘动态条件相关(Multiplicative Dynamic Conditional Correlation, MDCC)模型,对市场关联中的长期趋势与短期波动进行了分离,并用平均长期趋势代表中国股市的国际化水平。MDCC模型考虑了收益率的无条件协方差矩阵随时间变化的事实,在一定程度上拓展了传统DCC模型的适用范围。实证结果表明,中国股市早期基本处于封闭状态,2001年后和世界主要股市之间的联系开始逐渐增强,且这种联系近年来呈现出快速上升的态势。然而,从国际化进程指数来看,中国股市和英美等发达国家股市之间仍存在一定差距,中国股市的国际化水平仍有待进一步提高。此外,中国股市国际化进程的短期波动的确存在时变特征,但其持续性要远低于采用传统DCC模型得到的结果。

深圳成分指数波动率的实证研究——GQARCH-M模型的应用

ARCH类模型是刻画序列波动集束(volatilityclustering)和异方差的有力工具,将深圳成分指数作为研究对象,运用GQARCH-M模型,并引入了对波动时段进行划分的概念,针对不同的波动时段,分析其波动率的非对称特点,得出在股市发展的前两个时段,利好消息比利空消息对股市造成的影响要大,并给出了合理的解释。此外,收益率和波动性在第二时段后具有显著的正相关关系,这也为我国股市逐步完善提供了实证依据。

基于经济政策不确定性的股市长期波动的混频测度与分析

基于GARCH-MIDAS模型及其扩展模型对我国沪深300指数和经济政策不确定指数的关联性进行检验和分析,发现股市长期波动能够有效地刻画股市的长期波动特征,但相比短期波动而言,股市长期波动相对平稳且具有显著的逆周期特征,基于经济政策不确定性指数所测度的股市长期波动对股市预期波动的整体贡献率相对较低,但是在股市波动的平稳期的贡献较大,是股市波动的重要因素。

基于混频数据模型的宏观经济对股票市场波动的长期动态影响研究

股票价格时间序列与宏观经济变量时间序列原始数据的不同频直接导致传统计量模型在处理宏观经济波动与股票市场波动的关系问题中产生模型误设和估计偏误。本文运用混频自回归条件异方差模型从水平值和波动率两个维度实证分析生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数及同业拆借利率四个宏观经济变量对股票市场波动的长期动态影响。同时,运用主成分分析提取宏观经济第一主成分并构建一个宏观经济综合指数,进一步探究宏观经济总体状况对股票市场波动的长期影响。研究发现:股票市场已实现波动率显著地放大了股票市场的长期波动。生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数的水平值和波动率均对股票市场长期波动产生显著影响;且其波动率维度呈现出较强的持续效应;同业拆借利率仅在水平值维度对股票市场波动长期成分产生微弱影响。宏观经济第一主成分和宏观综合指数的波动率对股票市场波动长期成分均具有显著的正向放大作用,但持续效应较弱;而其水平值对股票市场波动长期成分的影响虽然微弱,但持续时间较长。

主成分分析在股价波动研究中的应用

在对某个实际的多元统计分析问题进行讨论时,事先很可能不了解问题所涉的多个指标之间的互依性,为了获取充分的信息从而作出较可靠的推断,我们往往选择许多个指标进行观测,这些指标甚至多到十几个、几十个,然而,这些指标的意义究竟如何,是否可以剔除一些意义不大的指标或考虑引进更能说明问题的综合指标,无凝是值得探讨的。主成分分析就是为了解决上述问题而引进的统计方法。

国际热钱对我国股市波动影响的实证分析

本文基于混合数据抽样回归的GARCH-MIDAS模型,研究了热钱流动对中国整体股市和五大行业之间收益和波动的影响。实证结果表明,热钱对中国股市长期波动具有显著正向影响,两者之间关系是时变的,表明股市大幅波动并不总是由国际投机资本流动,中国政府应该进一步更多地关注系统性改革交易规则和有效调控股票市场。

股市收益和波动性长期记忆的国际比较——基于V/S的经验证据

现有研究运用经典和修正R/S分析探讨我国股票市场的长期记忆效应。本文运用更为稳健的V/S分析,对比研究上证股市和另外7个国家和地区的股票市场,分别诊断各股市日收益和周收益、及三种典型度量的收益波动的长期记忆效应。研究表明:股市日收益和周收益序列都不存在显著的长期记忆;三种典型度量的收益波动普遍存在显著的长期记忆;日收益波动比周收益波动的长期记忆更显著。

商业银行核心存款估算及其影响实证分析

本文首先给出了核心存款的定义及其计算方法分析,根据核心存款余额的性质以某银行为实例进行回归分析,得出核心存款对总贷款的影响程度;然后用各存款项目对核心存款进行分析并对其影响因素进行计量经济分析,以期得出各存款项目对核心存款的影响程度;最后所得结果进行经济学意义解释。

经济周期的主要驱动力

如果用一台机器来象征经济,那么"货币""资产"、"房地产建造"、"资本性支出"、"存货"就是它的五个活塞。某一特定的周期可能是由房地产、资本性支出或者是存货方面的变动(或者这些因素的任意组合)所支配的,也可能是与短期以及长期利率急剧上升有关,或者也许不是这样的情况。