基于GARCH和E-GARCH模型的投资组合波动预测分析:以上证50指数为例

通过借助GARCH模型和考虑数据不对称性的E-GARCH模型,分析上证50指数投资组合波动的预测性,实证结果发现:上证50指数日收益率波动均存在条件异方差,市场收益率的波动随时间的变化而变化,而且经常在某一时刻中连续出现偏高或偏低的情况;另一方面,从GARCH模型和E-GARCH模型对上证50指数的预测比较可看出,选取的上证50指数样本数据具有一定的不对称性,短期来看,GARCH模型和E-GARCH模型都能够很好的拟合上证50指数的日收益率波动轨迹,预测误差较小。但随着样本期的延伸,相对于GARCH模型,E-GARCH模型预测效果的相对误差更小。

基于E-GARCH模型的股市周期下三阶段信息冲击研究

本文在充分考虑前人研究成果的基础上,利用E-GARCH模型对于我国证券周期不同阶段下信息冲击的影响进行了分析,得出以下结论:在证券市场的各阶段,信息带来的冲击影响是不同的。在证券市场的盘整阶段,利好信息对大盘股和基金的冲击较显著,而对中小盘不显著。在证券市场上涨阶段,投资人对利空信息的冲击不敏感,而对利好信息的冲击较显著,说明在牛市中,利空信息被忽视,而利好信息的影响则被放大,投资人开始青睐于中小盘股票;在熊市中,利空信息的影响被放大,而利好信息则被忽视,投资人存在普遍的恐慌情绪。

基于E-GARCH模型的钢铁板块股票收益波动率预测研究

股票市场上钢铁板块作为金属行业的重要组成部分,研究钢铁板块股票收益波动率十分重要。本文选取了宝钢股份股票收盘价数据,利用Eviews构建E-GARCH模型对宝钢股份股价的波动特征进行实证分析,结论说明:在一定的置信水平下,钢铁板块股价的波动风险可运用E-GARCH模型进行很好的拟合,并且可以预测未来的价格走势。

全面降准对股票收益率的影响研究

本文利用事件研究法和e-garch模型,结合2011年12月15日至2020年1月6日的上证综合收盘指数来研究全面降准政策对股票收益率的影响。研究结果发现:(1)降准政策在短期内可以提升股票收益率;(2)RRR降低,国内交易资金对存款准备金的利用量降低;(3) 2018年后全面降准对股票收益率的刺激作用开始减弱,央行应使用针对性更强的经济政策。本文研究结果可为相关学者研究降准政策时提供借鉴。

沪深股市杠杆效应的实证分析

运用 E-GARCH模型对沪深股市的杠杆效应进行了实证分析 ,结果表明 ,日收益存在着明显的杠杆效应 ,收益对波动强度的影响具有非对称性 .