基于非对称GARCH模型的美元/人民币汇率VaR分析

GARCH模型在金融资产序列波动率的模拟和金融风险VaR的度量中有广泛的应用。自从2005年7月21日人民币实施浮动汇率机制以来,美元/人民币汇率的波动较为频繁。因此,利用非对称GARCH模型度量美元/人民币外汇汇率的波动性,并计算95%和99%置信水平下不同模型的VaR,运用Kupiec检验对不同模型一天VaR度量的精度进行比较,结果表明无论在95%低置信水平下,还是在99%的高置信水平下,TARCH-t和EGARCH-t对美元/人民币能很好的拟合实际日损失。

基于ANN－GARCH模型的中国股市收益非对称波动拟合能力研究

在传统的非对称GARCH模型上加入ANN逻辑项,从而提高了模型的非对称性描述能力。不同于"黑箱"式的神经网络计算,这种方法的ANN逻辑项是可见、可分析的。通过对上证综指、深证综指和恒生指数的实证研究,发现三个市场都存在"杠杆效应"。研究表明:ANN-GARCH模型总体上比传统模型的拟合效果更好,预测能力更强。

一个非对称GARCH模型的严平稳遍历性

讨论了一个非对称广义自回归条件异方差新模型的严平稳性及遍历性,并且给出了该模型存在高阶矩的条件.

基于非对称GARCH模型的股票指数VaR的度量与实证分析

Va R法是目前金融机构广泛采用的风险管理工具。文章选取最新的上证综指和深证成指的日收盘价作为数据样本,基于GARCH类模型,探讨其在不同置信水平下,在分别服从正态分布、t分布和GED分布的假设下的Va R值,并通过回测检验对模型的有效性进行检验。实践证明,非对称的GARCH模型能够更好地拟合股票指数序列。

基于Levy-GARCH模型的股票市场尾部风险度量研究

防范化解金融风险是牢牢守住不发生系统性风险底线的重要工作,描述资产价格规律、准确度量尾部风险是风险管理的前提。为研究非对称性和非高斯性对我国股市收益率预测和尾部风险度量的影响,本文使用20种Levy-GARCH模型对上证综合指数进行实证分析,计算噪声服从跳跃过程时的VaR和CVaR值,结合快速傅里叶变换数值计算和回溯测试进行检验。研究结果表明:在中国股市中,非高斯性和非对称性是不可忽视的重要特征,跳跃行为在收益率拟合、预测和风险度量方面有重要影响;在尾部风险度量上,带跳跃的非仿射结构条件方差模型表现稳定地优于仿射结构模型,而且有限跳跃过程模型的综合表现优于带无限活动率跳跃过程的模型。总的来说,非对称、非高斯、非仿射的Levy-GARCH模型在收益率拟合与尾部风险测度上表现更好,而且有限跳跃形态可以更准确地解释中国股票市场的尾部风险。

我国股票市场波动非对称效应的反转--基于VS-GARCH模型的实证研究

本文应用VS-GARCH模型对我国沪深两市的波动非对称性及非对称效应的反转进行了实证研究,结果显示,我国沪深两市波动性总体特征趋于一致,两市都存在非对称效应,两市都存在波动非对称效应的反转,表明我国股票市场的非对称效应不仅随时间变化,而且还随冲击程度的大小而变化。另外,非对称效应的反转现象还随股票市场发展逐步显著。

基于非对称Laplace分布的GARCH模型探讨我国证券市场风险

文章以GARCH模型为理论基础,在95%的置信水平下,对比收益率的分布不同,分别求出我国四种主要股票指数的各时期的风险值,非对称Laplace分布合适地描述金融数据的尖峰、厚尾和有偏的特征,最后对于模型的有效性,选用Kupiec方法对模型进行检测,表明收益率分布采用非对称Laplace分布从而有助于提高对股票指数的风险度量的准确性。

基于非对称GARCH-GH的期权定价公式及实证分析

本文应用Eerser测度转换技术构建了非对称GARCH-GH期权定价闭形公式,该公式通过非正态分布和非对称GARCH模型刻画金融资产的尖峰、厚尾、偏态分布的和随机波动特征。通过金融市场交易数据实证发现:与被称为期权定价工业新标准的Heston和Nandi(2001)的HN模型相比,本文构建的EGARCH-NIG模型定价误差更小,比HN模型的定价误差减小了26.24%,对于实值程度较强的期权,本文的EGARCH-GH、GJR-GH和GJR-NIG模型的定价误差均小于HN模型。模型的估计误差与期权实值程度成反比,即实值程度越强,估计误差越小,所估计的结果越准确。

上市保险公司股票价格波动性研究——基于非对称组合GARCH模型

保险公司在资本市场上市为人瞩目。保险公司的股票行情吸引广大投资者和保险从业人员的关心。上市保险公司的股价波动性值得众多利益相关者加以关注,也具有重大的学术研究价值。本文选取代表性上市保险公司人保的H股价格数据进行实证分析,对上市保险公司股票价格波动性进行研究。创造性地采用了非对称组合GARCH模型,对股价波动的长短期均值回复特征、波动丛集性和政策冲击的杠杆效应等进行考察,得到AR(6)、非对称组合GARCH(1,1)模型稳健的定量结果。据此向投资者、保险公司等利益相关者提出政策建议。有利于改善证券投资业绩,加强保险监管,提升险企风险管理水平,更好地促进保险业健康稳定发展。

我国碳交易市场与化石能源市场间的动态相关性研究——基于DCC-(BV)GARCH模型的检验

随着我国碳交易市场不断发展,碳排放权作为一种新兴的金融资产正在被越来越多的投资者纳入大类资产配置的范畴,由于化石能源的燃烧是二氧化碳的主要来源,而且工业企业可以通过技术升级等方式在不同燃料间(煤炭、石油、天然气等)转换,这导致了化石能源价格与碳市场价格存在内在的相关关系,因此研究碳市场与化石能源市场波动的相关关系对引导碳市场投资者进行资产配置有着重要意义。本文基于深圳碳排放权试点的数据,建立DCC-(BV)GARCH模型研究国内碳市场与化石能源市场收益率波动的动态相关关系,研究发现碳市场与煤炭市场、石油市场间收益率波动的相关系数存在明显的时变性,因此碳市场的投资者应当关注碳市场与化石能源市场波动的相关关系,通过合理的资产配置降低资产组合的风险,同时需要不断对资产组合的配置比例进行调整,积极进行风险管理,获得更高的风险调整收益。

结构性油价波动对中国股市的非对称性影响分析

本文分别检验了不同驱动因素所致的油价波动(结构性油价波动)对我国股市收益波动的非对称性影响,并探寻了油价波动对我国股市产生非对称性影响的来源。首先利用SVAR模型将油价波动分解为供给、需求和预防性购买三种驱动因素所致的油价波动,发现三种驱动因素所致的油价波动对我国股市收益的影响存在显著差异;GARCH非对称模型检验及其信息影响曲线结果显示供给和预防性购买因素所致的油价波动是对我国股市的产生非对称性影响的主要原因。在应对油价波动策略时,区分油价波动背后的驱动因素有助于政府机构采取行之有效的宏观调控。

中国股市流动性风险的非对称效应分析

通过构建一个非流动性指标,对中国沪深股市1995-2005年的市场流动性进行计量,发现中国股市流动性风险存在明显的波动聚集性特点。在此基础上,通过引入非对称GARCH模型对中国股市的流动性风险的动态特征进行实证检验,结果显示:中国股市的流动性风险存在明显的非对称效应,流动性风险表现出"强时愈强,弱时愈弱"的特征,这意味着当市场出现流动性问题时,政府的积极干预是合理的。

我国深沪两市信息的非对称性分析

本文利用二元非对称ＡＲＣＨ（１）模型对我国深沪股市中非对称信息的互相传播作用进行了初步探讨。

基于非对称阿基米德Copula模型的投资组合风险度量

基于几何平均和加权平均的结合,构造非对称的加权混合阿基米德Copula模型,使得所建立的模型既能考虑资产组合内部各资产非对称的影响,又能捕捉到资产组合的上下尾相互作用的差异性.在实证研究中,以旅游业的金融投资组合作为研究对象,将非对称的加权混合阿基米德Copula模型和混合Copula模型在资产组合VaR计算精度方面进行了比较,结果发现非对称的加权混合阿基米德Copula模型真实反映资产组合相关结构非对称的差异性,具有较好的准确性及有效性.

投资者情绪与股市收益率的非对称相关性分析

采用主成分分析的方法,把原始的投资者情绪变量构建成投资者情绪指标体系,运用VARBVGJR-GARCH-BEKK模型探讨投资者情绪和股市收益率之间的非对称相关性。实证分析结果表明:投资者情绪与股市收益率之间存在双向的均值溢出效应;股市收益率与投资者情绪间存在显著的双向波动溢出效应,任何一个变量的波动信息都会传递到另外一个变量中,对另一变量的波动产生影响;投资者情绪受到自身滞后的负冲击比受到自身滞后的正冲击产生更大的波动;投资者情绪的正面冲击会加大股市收益率的波动。

信息的非对称效应及对上证综指的实证分析

文章利用EGARCH-M,TGARCH-M和PGARCH-M具有非对称效应的均值模型,对上证指数收益率波动性进行了实证分析,结果显示这些模型均能很好地反映收益率序列的非对称杠杆效应及期望收益和期望风险的正向关系,并通过信息影响曲线(News Impact Curves)直观看出利空、利好消息的非对称反映,进而比较选择能更好地拟合此序列的模型。

非正规金融市场波动存在非对称效应吗？——基于P2P网贷利率的经验证据

P2P网贷利率作为非正规金融市场价格体系的核心,其波动效应在很大程度上体现了非正规金融的演进趋势,反映了宏观经济的运行状态。通过构建GARCH族模型对我国P2P网贷利率的波动特征以及非对称效应进行实证检验发现:P2P网贷利率波动具有厚尾与集聚性特征,网贷市场未表现出高风险与高收益相匹配的一般规律,仍处于风险相对集聚的发展阶段;网贷市场存在显著的非对称效应,其信息冲击反应机制与传统的正规金融市场相反;行为监管缺失与非理性羊群行为充斥市场诱致了一系列金融乱象,加剧了金融脆弱性。因此,应尽快健全网贷市场外部监管体制,完善网贷平台内部运营机制。

我国股市信息非对称效应的影响因素研究

本文运用T-Garch-M模型对我国股票市场的特征风格指数和不同样本期的综合指数进行实证分析,结果表明:市道、市盈率高低、盈利状况、股价高低和股票风格特征等因素对我国股票市场信息非对称反应有显著影响,股票规模大小对非对称性反应的影响不显著。

基于BV—GARCH模型的期铜市场信息流动的实证研究

LME(伦敦金属交易所)是世界最大的金属商品期货交易所,是世界金属商品的定价中心;SHFE(上海期货交易所)是世界第二,亚洲最大的金属交易所,已经成为区域定价中心。文章选择在两个市场均上市交易的三个月期铜合约为样本,采用BV—GARCH模型对两者的市场收益和波动的相互影响进行实证研究。结果发现不存在“波动溢出”现象,信息互相流动,同时上海期货交易所的铜期货受LME的影响更大一些。表明中国期货市场的运行效率相对比较高,受国际期货市场影响的同时也影响着国际期货市场,但是定价权依然掌握在伦敦金属交易所。