美国股市双向溢出效应实证研究——基于双变量GARCH(1,1)模型

股票价格往往呈现波动性特征,而随着经济的全球化发展,股票市场之间的相互影响也日益加深。因此,研究股市之间的溢出效应对于宏观经济政策制定者和股票资本投资者具有至关重要的意义。文章选取在纳斯达克(NASDAQ)上市的两个企业从2019年到2021年的股价序列,利用双变量GARCH(1,1)模型分别对企业A与企业B的溢出效应进行了研究,研究结果表明企业A和企业B在波动和收益率方面都存在双向的溢出效应且溢出效应不对称。与企业B相比,企业A更容易受到来自市场外部冲击的影响。此外,随着时间推进,股票市场价格的波动是高度持久的。

国内外食糖市场整合与价格间溢出效应研究——基于VEC-BEKK-GARCH(1,1)模型的实证

为测算国内外糖市整合程度和溢出效应,选取2000—2014年食糖价格月度数据,在平稳性的基础上运用Johansen协整检验考察两个市场的整合关系;基于VEC-BEKK-GARCH(1,1)模型测算国内外糖价均值溢出效应及彼此之间的波动溢出效应,结果表明:国内外糖市存在长期的整合关系,国际糖价对国内糖价具有显著的均值溢出效应,国内糖价也存在向长期均衡水平调整的反向修正机制,国内外市场价格间存在前者对后者显著的单向波动溢出效应;国际对国内食糖市场不存在波动溢出效应,一个可能原因是中国政府的行政干预在一定程度上对糖价造成了扭曲,减缓了国际市场对国内市场价格的冲击。

GARCH(1,1)模型参数的多变点检验

研究广义自回归条件异方差(GARCH)模型的多变点检验问题.基于残量累积和(RCUSUM)构造拟似然比检验统计量,对GARCH(1,1)模型中变点的个数和位置都未知的多变点进行检验.在上述过程中同时得到变点个数与位置的估计,并且证明了变点个数估计的一致性.数值模拟表明文中的方法是有效的.

基于AR(1)-GARCH(1,1)模型的SHIBOR利率波动性研究

使用隔夜拆借利率数据为样本,利用模型对SHIBOR市场利率的动态特性进行研究.研究结果表明:首先,SHIBOR隔夜拆借利率存在条件异方差性;其次,所使用的AR(1)-GARCH(1,1)模型能够很好地刻画SHIBOR隔夜拆借利率序列的自相关性和条件异方差现象,进而可以准确地对其波动性进行估计和预测;再次,SHIBOR市场隔夜拆借利率的变动与其前一期利率的变动关系十分紧密,而隔夜拆借利率波动受前一期利率波动的影响很大,具有很强的持续性.

上证180指数收益率的波动率实证研究——基于GARCH模型

基于时间序列的分析方法，运用GARCH模型，对2009年1月1日至2012年6月1日我国上证180指数的日收益率数据进行了波动率的研究。根据收益率序列的波动率等特征，建立了GARCH（1，1）模型。实证结果表明，所建立的GARCH（1，1）模型是显著的，能够较准确地衡量上证180指数收益率的波动率，这对于资产收益率的波动率管理以及控制具有较大的实际应用价值。

上证综指波动率的估计——基于GARCH(1,1)模型的研究

波动率是测度风险的重要变量,在金融领域中占有至关重要的地位。采用GARCH(1,1)模型研究了上证综指的波动率。研究结果表明GARCH(1,1)模型能够准确地估计1年以上股市的波动率。

中国大豆批发价格波动规律研究——基于GARCH模型

本文运用GARCH(1,1)模型考察了我国大豆批发价格的波动特征。研究发现,1999—2008年期间我国大豆批发价格呈随机游走趋势,其波动具有右厚尾特征和集群性,价格波动具有ARCH效应,波动冲击影响衰减较慢,近期波动有加剧趋势。

GARCH型过程控制图在汇率市场预警监控中的应用

金融数据常被用来进行金融市场预测和决策,本文从控制图角度出发,对汇率市场收益率采用AR、MA、ARMA和GARCH四类模型比较研究,最终使用异方差模型建立控制限随时间变动控制图。文中数据来源于2000-2008年美元兑日元汇率共2731个日收盘价,利用对数收益率方法,建立GARCH（1,1）型休哈特控制图。具体解释2008年超出控制限的时点所体现的宏观经济、政治等事件影响以及微观个人行为因素,此类控制图较好的监测出宏微观因素所致的汇率市场波动性。

一个包含异质信念的GARCH模型

文章利用信息交易量得到投资者异质信念的代理变量,给出一个包含投资者异质信念的GARCH(1,1)模型。该模型的估计结果表明,上海证券市场与纽约证券市场上都存在明显的投资者异质信念现象,且异质信念显著放大了中、美证券市场上的投资风险。

股票收益率预测及风险与收益关系研究——基于ARMA-GARCH模型和高频数据

以沪深300指数的一分钟为间隔的实时价格为研究样本,利用ARMA模型和基于T分布的GARCH(1,1)模型,对其收益率进行了拟合和预测,同时运用GARCH-M模型,分析风险和收益之间的关系。研究表明,股指波动存在条件异方差性;ARMA模型长期预测效果较好,而GARCH(1,1)-T模型短期预测效果较好;沪深300指数的风险和收益不呈正比,说明我国股市发展不成熟。

沪深股市的波动性分析——基于t分布下GARCH和SV模型的比较

构建基于N分布和t分布下的GARCH(1,1)和SV模型,并通过实证分析探讨了上证指数和深证成指收益序列的波动性.分析结果表明,GARCH(1,1)类模型和SV类模型能较好地拟合沪深股市收益率的波动,并指出我国股市存在较强的波动持续性;而基于t分布的各模型能有效地刻画股市的厚尾性;此外,通过计算VaR值,说明深市比沪市的风险更大,且SV类模型能更准确地反映收益率的风险特性.

基于混合Copula和ARMA-GARCH-t模型的股票指数风险度量研究

针对近期中国股票市场的剧烈波动给投资者带来的影响,本文选取中国沪深股市和香港股市中具有代表性的3种股票指数的日收益率数据进行建模分析。选用ARMA-GARCH(1,1)-t模型拟合其边缘收益率序列,利用Gumbel、Clayton和t-Copula的线性组合函数刻画其相关结构,再运用蒙特卡罗模拟方法计算不同置信水平下各股指的风险价值、预期损失和中位数损失,其中中位数损失是最近才提出的一种新的风险度量指标。本文的研究结果可以为有着不同风险偏好的投资者和管理者监管系统性风险提供借鉴。

基于GARCH模型的VaR方法对中国股市风险的实证分析

选取沪深300股指2011年1月1日到2015年5月14日的日收盘价数据,计算收益率序列,利用GARCH模型估计收益率序列求沪深300股指的日VaR值,作出日VaR值与每日最大10%损失、日实际损失比较图,证明VaR估值的有效性,最后进行返回检验,从数据上证明VaR估值准确性.得出结论:利用GARCH(1,1)模型估计的VaR值能够对沪深300股指及个股风险作出很好的评估,其模型具有一定的普适性,并且当牛市或不合理市场环境下,VaR估值失误率会增加.

基于GARCH模型对我国股票交易数据分析——以工商银行股票交易数据为例

本文以工商银行2014年1月2日~2015年6月9日的股票交易数据为研究对象,分析工商银行股票开盘价发展趋势。首先,对数据的平稳性与随机性进行初步的判断;其次,通过数据分析建立了描述工商银行股票开盘价发展趋势的GARCH(1,1)模型;最后,检验模型的合理性。

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。

供应链融资业务中钢材质押贷款动态质押率设定的VaR方法

异于债券、股票等质押融资业务,存货质押业务动态质押的核心在于预测其长期价格风险。从分析存货质押市场收益率的统计特征出发,以场外现货交易为主的钢材((HRB335)日数据为例,建立能刻画钢材收益率序列异方差性和尖峰厚尾特性的VaR-GARCH(1,1)-GED模型。同时,提出置于多风险窗口下运用样本外预测未来质押期内钢材价格风险水平,给出厚尾分布下长期风险VaR的计算解析式,得出与银行风险承受能力相一致的质押率。进而,基于失效率法则建立长期风险的碰撞序列函数,回测多风险窗口下长期VaR值。实证分析显示,模型得到的质押率在控制好风险的同时降低了效率损失,为商业银行提供一种动态质押率的风险管理模式和框架。

我国通货膨胀结构突变及不确定性检验

本文通过对我国通货膨胀率动态过程的结构突变特征进行样本内及样本外检验,进而对通货膨胀不确定性进行测度。研究发现,我国通货膨胀率序列在1983年1月至2010年9月之间存在一个显著的结构突变点,而该结构突变点发生在1996年4月,这与我国在1996年成功实现经济"软着陆"的事实相一致。虽然本轮金融危机致使我国通货膨胀产生相当程度的压力,在金融危机爆发期间我国通货膨胀率并没有凸现结构突变点。基于两个基准模型和五个比较模型在不同预测水平下对样本外数据进行预测所得结果表明,五个比较模型在大多数情况下能够获得小于两个基准模型的均值损失。此外,我们使用多个模型进行联合预测时发现,联合预测的结果具有一定的代表性和可靠性。

长短期国债期限利差的宏观经济影响因素实证分析——基于中美两国的比较

本文根据中美两国10年期与3个月期国债到期收益率利差数据,在验证了长短期国债期限利差存在ARCH效应的基础上,构建了GARCH(1,1)模型,对中美两国各自长短期国债期限利差的宏观经济影响因素进行了实证。研究表明,经济增长因素与美国长短期国债期限利差波动性呈正相关,而对中国影响不显著;通货膨胀因素与两国各自长短期国债期限利差波动性均呈现正相关但对美国影响程度更大;货币政策的变化与美国长短期国债期限利差波动性呈现正相关与中国呈负相关;实际有效汇率的变动与两国各自长短期国债期限利差波动性均呈现正相关且对两国影响程度较为接近。整体比较而言,美国国债期限利差的宏观经济影响因素对其的影响程度更为显著。

股指期货对股票指数波动性的影响——基于沪深300股指期货仿真交易的计量检验

在考虑牛市、熊市的状况下,就沪深300股指期货仿真交易与现指的关系进行了Granger因果检验,然后利用加入反映沪深300股指期货仿真交易波动变量的GARCH(1,1)-M模型研究沪深300股指期货仿真交易对现指波动性影响。主要结论:在牛市中,沪深300股指是其期货交易变动的Granger原因;而在熊市中,沪深300股指期货是其现指波动的Granger原因。熊市中,沪深300股指期货仿真交易显著加剧了现指的波动性。

人民币汇率定价权之争——基于在岸-离岸汇率的联动关系

分别采用DCC-GARCH(1,1)模型和多元TAR模型测算了CNY、CNH和NDF汇率的相关关系,并在升值、贬值和转变三种不同的人民币预期条件下分析了影响这种联动关系的诸多因素。实证结果表明:CNY、CNH与NDF汇率之间存在强烈且持续的相关关系。其中,离岸CNH市场的引导作用最大,NDF市场次之,而在岸CNY市场最弱,未来人民币汇率的定价权有可能会旁落至离岸市场。国际资本市场波动预期和中美利率的差异的外部影响可能是造成此次人民币汇率定价权转移的主要原因。因此,在推进人民币汇率市场化改革的同时应该协调推进人民币利率的市场化改革以防范国际市场的投机行为,否则,汇率改革容易受到利率改革落后和金融监管不到位的掣肘。