基于小波CCC-GARCH模型的融资融券交易与证券市场波动率关系研究

以2010年4月2日-2016年7月21日的中国证券市场交易数据为样本,运用小波CCCGARCH模型,考量融资融券交易对证券市场波动率的影响。结果表明,融资交易行为对证券市场收益率和成交量的波动均有较显著的影响,而融券交易对市场波动率的影响不显著。同时,融资交易行为对市场的影响主要由高频信号所驱动,投资者短期非理性行为或噪音交易对市场波动的影响较大。为促进市场的健康发展,应均衡融资融券业务的发展,培养理性机构投资者,加强投资者风险警示加快融资融券数据库的建设。

基于高维数据的改进CCC-GARCH模型的估计及应用

高维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响使传统的CCCGARCH模型估计起来较为困难。将主成分和门限方法有效结合,应用到CCC-GARCH模型的估计中,提出基于主成分正交补门限方法的CCC-GARCH模型(PTCCC-GARCH)。PTCCC模型主要通过前K个最优主成分来刻画大维协方差阵的信息,并通过门限函数以剔除噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:较CCCGARCH模型而言,PTCCC-GARCH模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利。

中国新能源股票市场收益及其波动相关性

本文利用2017年9月至2022年9月中国中证新能源指数、中证航空主题指数、中证医药健康100策略指数、中证农业主题指数和中证有色金属指数的交易日收盘价数据,采用3种多元GARCH模型(CCC-GARCH、DCC-GARCH和ADCC-GARCH)探索中国新能源公司与航空公司、医药健康公司、农业公司以及有色金属公司之间的动态股票收益与波动相关性。条件均值方程的估计结果显示,航空公司、医药健康公司与农业公司滞后1期的股票收益显著影响新能源公司的当期股票收益。CCC-GARCH、DCC-GARCH和ADCC-GARCH模型估计的条件相关系数表明,样本期内中国新能源公司的股票回报与有色金属公司的股票回报的条件相关性最大,其次依次为航空公司、农业公司和医药健康公司。通过滚动向前一步的动态条件相关性检验也表明了估计结果的稳定性。因此,投资者可以考虑将有色金属公司的股市表现作为预测新能源公司股票回报的先行指标,以降低投资风险。

股指期货套期保值模型比较研究

本文采用沪深300股指期货的5分钟高频数据,分别运用OLS、ECM-CCC-GARCH和ECM-DCC-GARCH模型,推导套期保值比率,较为系统地研究了沪深300股指现货和股指期货的动态套期保值比率问题,并对不同方法下的组合资产套期保值效果进行评价。研究结果表明,相比不进行套期保值的情况下,套期保值可以明显改善组合资产的绩效,基于动态的套期保值方法比传统的静态套期保值的效率有一定程度的提高。

铅期货套期保值比率的估计——基于时变的正态Copula-GJR模型

本文结合Copula函数和协整理论两方面优势,同时考虑到金融市场收益率序列可能存在的偏态和尖峰厚尾特征,构造了一个基于时变的正太Copula函数的GJR-Skew-t分布的套期保值比率估计模型。并且对比分析了传统的CCC-GARCH模型和DCC-GARCH模型的套期保值效果,实证研究表明:时变的正太Copula-GJR模型的套期保值比率最优并且套期保值效果较好,使用该模型可以提高收益率的均值,同时减少风险。

基于多维动态模型的中国股指相关性预测研究

运用时间序列的ADCC(Asymmetric Dynamic Conditional Correlation)多维GARCH模型和CCC(Constant Conditional Correlation)多维GARCH模型对中国主要股指之间的相关性进行预测,并对预测结果进行评价和比较,结果表明ADCC多维GARCH模型拟合和预测中国股指相关性较好,这为投资组合管理和风险管理提供了理论支持。

新冠肺炎疫情对肉类价格整合和价格波动的影响冲击

研究基于2015年至2021年的周度价格数据,使用协整检验、向量误差修正模型、CCC-GARCH模型和预测误差方差分解定量分析了新冠肺炎疫情对肉类市场结构、价格以及价格波动的影响。结果表明:疫情发生后,猪肉、牛肉、羊肉市场联系更加紧密。猪肉主导地位下降,牛肉的地位上升,相较于疫情发生前的替代关系,疫情发生后猪肉和牛肉更偏向互补关系。此外,疫情没有对肉类价格水平产生显著影响。由此提出两点政策建议,建立健全的现代肉类储备体系以及推进猪牛羊肉产业共同发展。

金融市场间波动溢出效应研究——基于Gumber的二维CARR模型和生存Copula-CARR模型

基于Gumber的二维指数分布,建立了Gumber的二维CARR模型,采用极大似然估计的两步法,以上证极差序列和深证极差序列为样本,考查了在极端情形下金融市场之间的波动溢出,并与CCC-GARCH模型进行比较,发现Gumber的二维CARR模型的估计更符合实际,能捕捉在极端情况下的波动溢出效应。利用蒙特卡洛方法进行了模拟和分析,进一步证实Gumber的二维CARR模型能合理有效地测度波动溢出效应。最后,对Gumber的二维CARR模型进行了扩展,在CARR模型中引入生存Copula函数,构建了生存Copula-CARR模型,进而建立了一种新的刻画金融波动溢出效应的多维CARR模型。

两类多元GARCH模型的预测绩效和组合VaR的研究

运用V aR模型对股票组合进行风险测度的关键之一是得到组合条件协方差矩阵.而经典的多元GARCH模型来求解波动率面临着估计参数过多,计算量庞大的问题.因此,使用正交GARCH模型和CCC模型来估算波动率,并以沪深两市A股市场上四个行业的65只股票为样本,使用RM SE和M AD指标比较这些模型的预测能力,求得股票组合的V aR,得出前者效率高和后者预测能力略高的结论.