我国证券市场波动风险预警模型研究

通过对我国证券市场波动性进行线性和非线性的分析,证实了我国证券市场具有聚集效应、时变性和持续性等波动性特征。反映出我国证券市场具有明显的ARCH效应,结合动态风险预警方法,应用GARCH类模型构建VaR我国证券市场的风险预警模型。通过检验,证实了该风险预警模型适用我国证券市场波动风险预警。

中国农业生产资料价格的波动特征研究——基于GED分布下EGARCH-M模型

运用X12-ARIMA模型、HP滤波法和基于GED分布下的EGARCH-M模型对中国农资价格波动的一些主要统计特征进行了拟合分析,结果表明:农资价格波动存在显著的季节效应;考察期间农资价格呈现出5个波动性周期,平均周期长度在48个月左右;农资价格波动还存在显著聚集性和非对称性,但其市场并没有表现出高风险高回报的特征;相较于正态分布,GED分布能更好地对模型进行估计和描述中国农资价格的波动特征。

基于不同分布假设GARCH族模型对上证指数波动性分析的比较研究

股票市场的波动性研究已经成为众多研究者和投资者广泛关注的焦点。以上证股票收益率为研究对象,在三种不同的分布假设下,利用GARCH族模型对上证指数波动性进行了比较研究,分析表明:上证股票收益率具有显著的条件异方差性,且基于GED分布的GARCH(1,1)模型是消除该条件异方差性的最佳模型;上证股票收益率具有正的风险溢价,且基于GED分布的GARCH(1,1)-M模型是反映风险溢价情况的最优模型;上证股票收益率存在着明显的不对称性(杠杆效应),利空消息比利好消息更容易引起大的波动,且基于标准正态分布的EGRCH(1,1)模型是揭示该不对称性的最佳模型。

中国股票市场月份效应研究——基于行业视角

中国股票市场是否存在月份效应尚无定论,本文选取了2000年1月至2018年6月之间上证综指、深证综指和申银万国行业指数为研究样本,引入基于广义误差分布的EGARCH-M模型,从不同市场和不同行业两个方面对月份效应进行研究,最后运用滚动回归的方法对回归结果的稳健性进行检验。实证结果表明,中国股票市场存在显著的二月效应与六月效应。受行业因素的影响,不同行业股票的月份效应往往表现出一些行业特点。

中国股市抵御国际金融风险冲击的能力——基于行业与市场指数的研究

本文立足于行业与市场的交叉层面,通过构造国际金融风险指标,并采用事件分析方法和多因子GED-EGARCH-M模型,考察了我国股市抵御国际金融风险冲击的能力。结果表明:(1)能源行业对国际金融风险冲击方向的敏感性最强,抗风险能力最弱,无论国际环境朝何种方向变动,能源行业均会遭受损失。(2)随着材料、工业、可选、消费、信息行业对国际环境依赖程度的减弱,这5个行业呈现出依次增强的抗风险能力。(3)医药、电信和公用行业对国际金融风险冲击方向的敏感性最弱,在双向风险冲击下均可获利,抗风险能力最强。(4)由于沪深两市上市公司的规模结构以及市盈率等市场特征不同,呈现出沪市的抗风险能力略好于深市的现象,且全市场的表现与沪市相近。