中国股市波动性的MS方差模型和SWARCH模型比较研究

应用趋制转移的ARcH（swARcH）模型描述中国股票市场的波动性，可以刻画收益率序列剧烈的波动和波幅大小的转换，从而避免GARCH模型高估波动聚集的持续性问题；但是通过对我国股市最新的数据研究，发现马尔科夫趋制转移（Mark—OV--Switching）的方差模型较SWARCH模型对股票市场的波动性有更好的描述。

基于考虑外生变量的SWARCH模型对中国股市波动性的实证研究

货币供应量是货币政策的主要调控指标,在很大程度上影响着股市的波动情况,作者将货币供应量作为外生变量加入到SWARCH模型中,建立了上证指数的考虑外生变量的SWARCH模型,实证研究结果表明该模型具有较好的拟合和预测效果.

人民币汇率风险溢价波动的状态转换研究

基于马尔科夫状态转换方法的自回归条件方差模型,对人民币汇率风险溢价在2002年1月至2010年10月间的波动行为进行研究后发现,偏离非抛补利率平价的人民币兑美元汇率风险溢价波动存在明显的状态转换行为。在全球金融危机期间的2007年9月至2008年8月以及2010年7—10月,汇率风险溢价处于高波动状态,其余时间段处于低波动状态。进一步比较宏观经济变量在高、低两种波动状态下的波动性后发现,汇率、利率、物价水平等货币性因素的波动性在两种状态下存在显著差异,而生产和消费等非货币因素的波动性并不存在显著差异,而且资本管制和汇率稳定政策能够降低人民币汇率风险溢价的波动性。

中国股市流动性的体制转变及政策效应分析

经济系统的运行状态和模式不是一层不变的,受政策或突发事件的影响,经济系统会发生一个状态突然向另一个状态发生跳跃的过程。通过建立SWARCH(Switching-Regime ARCH)模型,对中国股市流动性运行模式的实证研究发现:①中国股市的流动性状态存在体制转变,即流动性低波动状态会向流动性高波动状态突然转变,反之亦然。②造成中国股市流动性体制发生转变的一个重要因素是政策的改变或重大事件的发生。③随着我国股市流动性的逐渐变好,政策或重大事件对我国股市流动性的影响力度在逐步减弱。

股票市场流动性与宏观经济的影响机制研究

文章利用我国主板和中小板市场数据研究股市流动性与宏观经济之间的影响机制。首先通过构建非流动性指标,发现股票市场流动性与宏观经济运行状态有较强的相关性;然后构建机制转换条件异方差模型,发现股票市场流动性体制转换特性与宏观经济景气度存在较好的对应关系;最后构建股市流动性与宏观经济的向量自回归模型。研究结果表明:中小板股票市场流动性能很好地预测宏观经济的波动,但主板市场预测宏观经济景气度时并不显著。

交易制度对我国股市波动区制与VaR度量的影响

本文通过对我国股票市场的实证研究,发现由于我国股市早期波幅较大且无涨跌停板限制的交易制度,SWARCH模型较马尔可夫区制转移方差模型对我国股票市场的波动区制有更好的描述;在考虑未来即将推出的融资融券交易制度下,马尔可夫区制转移方差模型对VaR有更好的度量。同时马尔可夫区制转移方差模型较SWARCH模型还有估计结果稳定和收敛快的优势。

经济周期与证券市场波动关联性——基于向量SWARCH模型的新证据

本文认为关于经济周期与证券市场波动关联性研究结论的分歧源自仅注重样本区间内整体关联性的检验,忽视了分析经济增长不同阶段与证券市场波动的特定关联性。基于向量SWARCH模型,本文实证检验了我国GDP增长率与证券收益率间的关联性,结论表明,虽然“整体关联性”检验不支持经济周期与市场波动间存在显著相关性的结论,但“状态相关系数”却显示两者间的关联性具有“区制转移”特征,并体现了对前者依赖的“门限效应”和“非对称效应”。

基于SWARCH-GED模型的极值VaR度量

针对金融资产收益率序列的尖峰厚尾和结构变换特征,用SWARCH-GED模型拟合收益率序列,然后以标准残差序列为媒介与极值理论有机结合起来组建基于SWARCH-GED-EVT的动态VaR模型,最后对模型的精度和有效性进行验证。研究表明,SWARCH-GED-EVT模型能够有效识别上证综指的尖峰厚尾和结构变换特征,并且能精确有效地测度上证综指收益风险,尤其随着置信水平的提高效果更明显。