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1.
ARCH族模型对具有时变波动性、厚尾性和波动聚集性的时间序列有很好的拟合效果.本文对上证可转债指数收益率运用ARCH族模型、Granger因果关系检验和ECM模型进行定量分析,研究结果显示:上证可转债指数收益率序列是平稳的,但是存在高阶ARCH效应;TARCH模型证明了利好利空信息对收益率的影响是非对称但不具有杠杆效应的;股票市场与可转债市场之间存在着单向波动溢出效应,且两个市场的收益率之间存在着长期均衡关系.在以上研究结果的基础上提出相关建议,希望对可转债市场的健康发展有所裨益. 相似文献
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股指期货合约是为了适应投资者规避市场波动风险需要而产生的.我国从2010年4月开始正式交易股指期货,无论是利用它进行市场投资,还是进行对冲和套期保值,一个不得不面对的问题就是怎样科学对它的波动性进行预测.运用EGARCH模型对沪深300股指期货的杠杆效应进行了实证分析,结果发现,股指期货的日收益率存在着明显的杠杆效应,收益率对波动强度的影响具有非对称性. 相似文献
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魏波 《赤峰学院学报(自然科学版)》2012,(24):128-130
本文运用GARCH类模型分析中小板指数日收益率波动的非对称性,研究表明:在描述中小板市场波动率的杠杆效应时,TARCH(1,1)和EGARCH(1,1)模型的估计结果均表明中小板市场具有非对称性,然而对于中小板指数收益率,这种非对称效应似乎并不明显. 相似文献
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吴旭 《荆门职业技术学院学报》2015,(2)
以上海股市与沪港通是否存在波动溢出效应为研究视角,利用BEKK多元GARCH模型对上证指数、沪股通指数和中证恒生沪港通AH股精明指数的收益率波动进行分析。结果发现：上证指数与沪股通指数之间具有双向格兰杰因果关系,但上证指数不是中证恒生沪港通AH股精明指数的格兰杰原因;上海股市和沪港通都存在杠杆效应;上海股市和沪港通之间存在波动溢出效应,但波动溢出为单向,上海股市波动会影响沪港通机制内股票的波动,沪港通的变动不一定会影响上海股市变动。 相似文献
6.
李世纪 《南阳师范学院学报》2011,10(9):17-19
采用随机波动（SV）模型,实证研究我国创业板市场收益率的波动性.通过基于Gibbs抽样的贝叶斯分析方法,较好地估计了模型参数.基于创业板市场数据的实证结果表明,带杠杆效应的SV-L模型相比基本的SV-N模型能更好地描述股票市场收益率的波动性. 相似文献
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自我国国债期货市场正式运行以来已经有两年多的时间,国债期货作为重要的金融衍生工具,其健康发展和平稳运行一直以来都是监管者和投资者关注的焦点.因此,有必要对国债期货收益率波动的情况进行一定的研究分析以了解该市场到目前为止的发展状况.本文通过构建TARCH模型对我国国债期货交易的5分钟高频数据进行实证分析,较早地研究了我国国债期货收益率的波动规律.发现:当期的国债期货收益率受滞后3期、9期和11期的影响较大,并且其波动是非对称性的,存在一定的杠杆效应;当市场释放出利好消息时,该利好消息会对国债期货收益率序列的条件方差产生一个0.5447倍的冲击;当市场释放出利空消息时,该利空消息会对条件方差产生一个0.7725倍的冲击. 相似文献
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ARCH模型在我国金融市场的应用情况研究 总被引：4，自引：0，他引：4
金融数据时间序列具有丛集性和方差波动性特点,传统经典计量模型对此的解释能力不足。ARCH模型引入观测数据方差自相关假设,有力地刻划和解释了金融数据的丛集性和厚尾尖锋特性。目前,国内用此模型对股指收益率、非对称性、市场有效性、量价关系、风险管理、保证金水平等问题研究取得了多项成果。但是,在研究中也存在样本容量小,容易导致实证结果不稳定、不可靠,对杠杆效应、周内效应、羊群效应形成原因和机理研究不足等问题。后续研究应该注重对超高频数据分析、波动的持续性、无条件分布的厚尾性及高维系统的分析。在参数估计方面,应针对具体市场和样本数据,检验各种模型和参数估计方法的能力。 相似文献
9.
采用带三类不同噪音的ARMA-ARCH模型拟合沪深股指收益率分布,并通过随机模拟的方式进行拟合优度检验,结果显示,基于分形高斯噪音的ARMA-ARCH模型能够较好刻画沪深股指收益率波动的长相依性、厚尾性及波动性聚类特征.进一步通过两类不同Copula-ARMA-ARCH模型处理沪深股指相依性,并通过随机模拟进行拟合优度检验,模拟结果显示,基于分形高斯噪音的Student's t Copula- ARMA-ARCH模型能够较好刻画沪深股指收益率波动的VaR风险. 相似文献
10.
凌贻清 《佳木斯教育学院学报》2012,(1):334-335
利用GARCH、EGARCH和GJR带正态分布和t分布的GARCH模型族对沪深300指数日收益率进行了统计拟合比较分析,得到了收益率序列尖峰厚尾性和异方差性等主要概率特征,并对GARCH、EGARCH和GJR带正态分布和t分布的GARCH模型族的预测效率进行了比较分析,发现基于学生t分布的GARCH(1,1)模型是最优的拟合模型,可以较好地提供沪深300指数未来两日的波动率预测。 相似文献