沪深300指数的市场风险预测——基于GARCH模型

随着金融全球化和自由化程度不断加深,金融市场在得以发展的同时也面临着日益剧烈的市场风险。文章基于2010年1月4日至2024年3月20日沪深300指数日收盘历史数据,运用GARCH模型分别在90%、95%和99%的置信水平下预测沪深300指数市场风险。研究显示:(1)GARCH(1,1)正态分布模型在90%、95%、99%置信水平下的失败天数和LR值均未通过检验;(2)GARCH(1,1)-t分布模型在90%置信水平下的失败天数和LR检验值均通过了检验,在95%置信水平下的LR值通过检验,在99%的置信水平下失败天数为0,低估了沪深300指数收益率损失的风险;(3)综合来看,GARCH(1,1)-t分布模型能够更有效地预测沪深股市的市场风险。

投资者情绪对沪深300指数收益的影响分析

在20世纪80年代,证券市场出现了一系列与传统金融理论相悖的现象,引发了学术界对理性人假设的广泛质疑。经济学学者普遍认为,投资者情绪和心理变化对其决策与交易行为会产生一系列影响,从而引起股价波动。近年来,随着市场化程度的不断提高,投资者情绪在影响市场收益方面的角色愈发显著,这不仅关系到个体投资者的投资决策,也牵涉到整个金融市场的稳定性与发展。文章通过构建理论框架与经验模型探讨二者之间的关系,以实证分析结果为基础,深入研究投资者情绪对沪深300指数收益影响的机理,并提出相关政策管理建议,以期优化市场环境,加强风险防范,促进资本市场的长期健康发展。

投资者情绪与股票收益率变化——基于沪深300指数

投资者情绪对于活跃股票市场具有积极作用,同时也影响着股票市场的收益率。以沪深300指数为主要研究对象,选取2013~2022年日度数据,通过构建日度投资者情绪指数,研究其对股票收益率的影响。研究发现:第一,中国股票市场的投资者情绪可以显著提升股票的收益率;第二,在短期内,这种正向作用会加强,但在中长期,投资者的情绪对股票收益的影响将逐渐减弱,甚至出现反转现象,并且在利用替换变量、调整样本期、控制宏观经济变量之后结果依然稳健。此项研究有助于理解股市中情绪效应的特征及机理,为构建更为符合中国股民的投资者情绪指数提供一个新的视角。

基于DDM估值模型的宏微观市场分析——以沪深300指数为例

选取2005—2021年沪深300指数的年度数据及其他相关数据,采用股利贴现模型(DDM),基于合理增长趋势假设,计算了2022年的沪深300指数估值。通过宏微观市场分析得出,从宏观来看,中国股票市场存在一定的不景气,股票价格也将有所下跌,从微观来看,现在沪深300指数价值被高估,可能会迎来一波下跌,建议投资者理性决策,审慎投资。

基于SV-TVP-SVAR模型的沪深300指数时变反应研究

本文通过结合带随机波动时变参数的结构向量自回归模型(SV-TVP-SVAR),研究了沪深300指数、短期市场流动性和投资者情绪三者之间的相互联动关系及其随时间推移而产生的显著性变化。实证结果表明:投资者情绪和短期市场流动性与沪深300指数之间存在着强的时变性和脉冲响应,其中,投资者情绪会在不同时期对沪深300指数产生正面影响,而短期市场流动性则会表现出多变的时变特征。因此,货币当局应在政策制定上加以考虑,适当关注股价,确保短期市场流动性处于合理区间,并采取有效措施,防止沪深300指数增长下降过快,从而避免股市泡沫的产生与破灭,有效提升市场的稳定性与抗风险能力。

上期所原油期货指数与沪深300指数日收益率相关性实证分析

本文利用原油期货和沪深300指数的日收益率数据,先进行统计描述,再对两组数据进行平稳性分析和检验,在保证数据的平稳性前提下,进行ARCH自回归异方差检验,并建立GARCH(1,1)-t模型,对模型进行估计,用VAR模型作沪深300指数日收益率和原油期货指数日收益率的相关自回归分析,结果表明时间序列波动是持续的,并且有很强的波动聚集性,沪深300日收益率指数和原油期货日收益率指数是相互影响的,二者长期形成正相关的协整关系,但沪深300日收益率指数受自身的影响更为明显,沪深300指数日收益率的波动也会引起原油期货指数日收益率波动,同时原油期货指数日收益率的波动是引起沪深300指数日收益率变动的格兰杰原因,原油期货指数日收益率的波动是引起沪深300指数日收益率的波动的重要原因。

沪深300指数增强基金投资价值分析

随着经济不断发展,国民收入的不断提高,银行的利率越来越低,人民手中盈余的资金会不断投入到资本市场中去。随着我国基金市场规模的不断扩大,指数基金的品种越来越多,增强指数基金在不断地跟踪指数的过程中,不断地增加主动式的投资方式,在控制风险的前提下获得良好的市场回报。通过对沪深300指数增强基金中随机选取10的基金为样本进行收益和风险的分析,观察是否起到指数“增强”效果获得超额回报,对于投资者选择基金投资具有重要现实意义。

基于ARIMA-BiLSTM模型的沪深300指数预测

股票价格指数是度量和反映股票市场总体价格水平及其变动趋势而编制的股价统计指标,是反映社会、政治、经济变化状况的“晴雨表”。准确预测股票价格指数波动,有助于防范股票市场风险和保障金融市场稳定发展。由于股票数据的复杂性,本文将时间序列模型与深度学习模型相结合,提出新的组合模型ARIMABiLSTM,对沪深300指数数据集进行性能评估。结果表明,ARIMA-BiLSTM模型可以规避单一模型带来的缺陷,较其他先进方法具有更高的预测精度。文章对构建的模型展开消融实验,研究模型参数设置的合理性,并基于不同数据集进一步验证了组合模型的预测效果。

股指期货对于股指现货价格发现功能的研究——基于沪深300指数期货

自2010年4月16日正式在中国金融期货交易所上市交易以来,沪深300指数期货一直备受人们关注。在分析期货市场对于现货市场价格发现功能的理论基础上,采用沪深300指数以及沪深300指数期货的真实数据,通过ADF单位根检验、EG两步法协整检验、Granger因果检验等一系列计量方法的应用,最终验证我国沪深300指数期货对于现货市场具有价格发现能力。

沪深300指数期权仿真交易跨市场套利有效性研究

本文利用期权边界条件和期权期货平价关系式,采用事前和事后分析的方法,从无风险套利角度对沪深300指数期权仿真市场和沪深300指数期货市场之间的跨市场套利有效性进行了开创性研究。事前、事后分析结果显示:仿真期权市场中期权边界条件带来的跨市场套利机会非常少(尤其在看跌期权市场中),而在期权期货平价关系式上面,确实存在着理论上的跨市场套利机会;指数期权市场整体上具有很强的市场效率,在跨市场套利信号出现后,随着延迟时间的增加,有效的跨市场套利机会迅速减少,市场逐渐趋于有效,但局部市场中有效的套利机会维持较长时间。

从仿真交易看沪深300指数期货的期现套利

在考虑了交易成本、指数期货保证金水平以及跟踪误差等因素后,本文给出了沪深300指数期货无套利区间。选择ETF组合作为沪深300指数现货的替代,根据日均跟踪误差最小化原则确定各ETF比重。利用中金所仿真交易数据,我们发现,各仿真合约的错误定价率平均都在8%以上,但在7月份以后显著下降;已到期合约IF0707的平均月化套利收益率为9%,三个未到期合约同样存在可观的套利收益。本文通过分析沪深300指数期货的期现套利,以期为期货交易的政策制定者和投资者提供科学的可操作的参考意见。

基于GARCH族模型的沪深300指数波动率预测

运用GARCH、EGARCH和GJR带正态分布和t分布的模型和方法对沪深300指数日收益率进行了统计拟合分析,得到了收益率序列尖峰厚尾性和异方差性等主要概率特征,并对GARCH、EGARCH、GJR带正态分布和t分布模型的预测效果进行了比较分析,发现基于学生t分布的GARCH(1,1)模型是最优的拟合模型,可以较好地提供沪深300指数未来两日的波动率预测.

基于投资者情绪的沪深300指数期货与指数价格关系

本文选用沪深300指数及指数期货的五个指标作为投资者情绪的代理变量,采用主成分分析法得到投资者情绪的综合指标。通过对投资者情绪、沪深300指数期货价格和沪深300指数进行实证分析,得到沪深300指数期货与沪深300指数之间的价格影响关系,并发现投资者情绪对这种关系存在影响。

沪深300指数期货的价格发现和波动溢出效应研究

我国沪深300指数期货推出后,股指期货的价格发现功能以及对现货市场波动性的影响成为学术界的关注焦点。基于Johansen协整分析、向量误差修正模型和带有误差修正的双变量EGARCH模型,对沪深300指数期货市场和现货市场之间的价格发现功能以及互动关系进行了深入的研究和分析,结果显示:沪深300指数现货市场居于价格发现的主导地位;沪深300指数期货交易减弱了现货市场的条件波动。可见,虽然沪深300指数期货的价格发现功能并未得到应有的发挥,然而熨平股指波动的功能却得到了体现。

中国股票市场的最优波动率预测模型研究——基于沪深300指数高频数据的实证分析

以沪深300指数的高频数据为例,采用滚动时间窗的样本外预测以及SPA检验法,对比了基于日收益数据的历史波动率模型和基于高频数据的实现波动率模型的预测能力。主要实证结果显示,实现波动率模型以及加入附加解释变量的扩展随机波动模型是预测精度最高的波动模型,但在学术界和实务界流行的GARCH及其扩展模型对我国A股市场波动的预测能力较差。

基于Fama-French三因子模型的沪深300指数效应实证研究

本文采用事件研究法研究了沪深300指数的指数效应,引入短期事件窗和长期事件窗分别考查了指数调入股票和调出股票的价格和交易量的市场反应。在研究股票的价格效应时,引用Fama-French三因素模型来计算股票的超额收益。实证研究发现,沪深300指数存在显著的指数效应,但是调出股票和调入股票的指数效应并不对称,调入股票的指数效应更为显著,符合市场分割假说。

沪深300股指期货、ETF基金与沪深300指数的价格发现功能研究

期货和基金作为推动经济发展、促进资金融通和经济横向联系的重要方式,在我国发挥着重要的作用。基于向量误差修正模型、格兰杰因果检验、方差分解等方法,对我国沪深300股指期货、沪深300ETF基金与沪深300指数三者间的价格引导关系以及价格发现功能的强弱进行实证研究。结果表明:股指期货市场、ETF市场以及指数现货市场之间存在相互的价格引导关系;股指期货市场价格发现作用最强,ETF基金次之,指数现货最弱;但长期内股指期货对ETF市场的价格发现作用有限,而短期内ETF市场对指数现货市场的价格发现作用有限。

沪深300指数期货投机风险经验研究

投机者是期货市场一类重要的投资者,价格波动风险是投机者面临的主要风险。本文选取沪深300指数期货正式上市以来的真实交易数据,利用基于蒙特卡洛模拟的VAR方法研究沪深300指数期货市场的投机者面临的价格波动风险,以期能为投资者提供借鉴。

沪深300指数期货与股指现货价格关联波动的统计特性

对沪深300指数期货与股指现货价格关联波动的统计分析表明,沪深300股指期货市场较好地发挥了套期保值和价格发现功能,按成交量加权设计的指数化套期保值策略是有效的;股指期货价格对利好消息的反应比对利空消息的反应更剧烈,股指现货价格则对利空消息的反应比利好消息的反应更剧烈,说明涨市应更重视股指期货市场的表现,跌市应更重视股指现货市场的表现。股指期货与股指现货之间差价的变化对期货和现货价格并不具备统计意义上的预测能力,那种认为期现基差变化可以预测股市涨跌的"经验"认识是不可靠的。

基于EEMD-SVR的沪深300指数预测建模

文章将集合经验模态分解(EEMD)引入股票指数预测研究中,并充分考虑ε-不敏感支持向量回归(SVR)出色的非线性建模能力,提出基于EEMD与SVR建模的沪深300指数预测方法EEMD-SVRP。首先对沪深300指数时间序列进行EEMD分解,获得多个本征模函数和趋势项,并根据序列的均值特征将本征模函数重组为高频、低频分量;运用ε-不敏感SVR分别建立各分量序列的预测模型,进而对各分量序列预测值进行加和,获得指数的集成预测值;最后为评估模型的预测有效性,对EEMD-SVRP与ARIMA、MLP-ANN和SVR三种典型指数预测方法做对比实验。结果表明:EEMD-SVRP具有更低的预测误差和预测滞后性,是一种更加有效的沪深300指数预测方法。