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1.
人民币对美元汇率波动的实证检验 总被引：2，自引：0，他引：2
利用2005年7月21日至2007年12月28日的人民币对美元汇率波动数据,建立人民币对美元汇率波动的ARCH（1,0）模型,以说明人民币汇率走势的特征。并通过实证得出两个结论：一是人民币对美元汇率的波动严重依赖其前期波动,前期汇率数值会全部传导到本期;二是人民币汇率市场波动存在ARCH效应,即人民币汇率的时间序列具有波动异方差性。 相似文献
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黄宗远 《广西师范大学学报(哲学社会科学版)》2004,40(4):15-20
证券市场不仅包含了分形运动和随机运动，也包含了趋势运动和周期运动。因此，证券市场是可以预测的。近年来，人们运用非线性时间序列中的自回归条件异方差模型(ARCH)与广义自回归条件异方差模型(GARCH)等模型来描述股价的变动特征，国际间的主要资本市场的股价波动与主要的货币现期及远期汇率均可由这些模型进行有效的解释。神经网络是人类大脑的一种高度简化的抽象，它是一个解决复杂问题的强大工具，在证券市场的预测问题上已显示出较高的价值。 相似文献
3.
辛海明 《赤峰学院学报(自然科学版)》2011,27(2):99-100
本文介绍了AR-GARCH模型,以及当前国内外的研究情况,并利用此模型对从2003年1月7日到2010年11月19日的上证指数进行实证分析.结果表明,在股票价格序列中普遍存在的尖峰厚尾现象在上证指数中同样存在,还有明显的异方差性,并且AR-GARCH模型可以很好的拟合股指收益率波动情况. 相似文献
4.
综合考虑金融资产收益数据分布的波动集群性和厚尾的特征,尤其是波动的条件异方差对动态VaR估计的影响,运用极值理论建立EGARCH-M-GEV动态风险度量模型,并通过上证指数对其进行实证分析,为管理者和投资者提供了一个控制风险、预测收益的量化工具,为风险防范提供了参考. 相似文献
5.
基于变量之间的协整关系,构建三元VEC模型分析了中国股票市场、债券市场以及期货市场间的风险波动溢出效应。Granger因果检验和协整方程表明:金融市场间的风险波动在较长时期内存在均衡关系,股票市场的风险波动会对债券市场以及期货市场产生显著影响,期货市场和债券市场的风险波动存在着反向的变动关系。脉冲响应分析和方差分解进一步表明股票市场风险波动冲击对自身以及债券市场和期货市场的贡献度较大,而受其他市场影响较小,债券市场以及期货市场的风险冲击对对方市场波动有一定的影响。 相似文献
6.
股票市场最令人捉摸不透也最具吸引力的是波动不已的股票价格。本文以上证综合指教日收盘价格序列为样本。应用GARCH类模型研究了我国股票价格序列的波动性。结果表明，我国股市股票价格波动具有自回归条件异方差特征。非对称的TGARCH模型能较好的拟合我国股市的股票价格序列波动，印证了利空消息比利好消息对我国股市有更大影响的实际。 相似文献
7.
GARCH模型在中国股票波动预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
大量的实证研究表明诸如股票价格等经济类时间序列具有方差随时间变化即异方差的特点.目前被认为最集中地反映了方差变化特点而被广泛地应用在金融时间序列上的模型为广义自回归条件异方差(GARCH)模型.应用GARCH模型对我国股票波动率进行应用预测分析,结果表明模型对波动率进行了很好的预测.这对股票投资者尤其短期交易者具有指导意义. 相似文献
8.
股票市场上收益率的波动随着时间的不同会有很大的变化,与传统计量方法相比, ARCH模型能够更好的刻画这种变化的特点。文章以新能源行业为例,选取该行业具有代表性的27支股票从2008年11月12日~2014年12月12日共1457个日收益率数据,运用ARCH模型族对其波动性进行定量与定性的分析。结果显示,新能源行业日收益率具有明显的高阶ARCH效应、波动聚集性、尖峰厚尾、杠杆效应和信息不对称的特点,且条件异方差的波动显著地影响日收益率,其中EGARCH模型在反映该行业日收益率波动性方面优于其他模型。 相似文献
9.
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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杨欢 《郧阳师范高等专科学校学报》2011,31(6):42-44
应用广义自回归条件异方差GARCH模型对上海股市1999年6月30日至2007年6月29日上证指数收益率进行建模分析.结果反映上证指数收益率具有明显的聚集性、波动性、尖峰厚尾的特征,ARCH族模型较好的拟合了上证指数收益率序列. 相似文献
11.
孙婷婷 《鞍山师范学院学报》2014,16(4):1-9
对于金融时间序列,常会出现观测值在某个时间段波动大,但在另一个时间段波动比较小的聚类性现象。本文运用ARCH模型和GARCH模型建立上证地产指数的条件异方差模型,即利用加入条件标准差的GARCH-M模型进行外推一期预测,结果表明,外推一期的结果可以有效地预测上证地产指数收盘价。 相似文献
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苏梽芳 《华东师范大学学报(哲学社会科学版)》2011,43(1):39-47
合理测定通货膨胀预期的不确定性以及正确识别其来源,对于政府有效进行通胀预期管理具有重要启示意义。首次应用具有马尔可夫机制转换异方差的时变参数模型,把我国通胀预期不确定性分解为结构型预期不确定性与冲击型预期不确定性两种类型,并探讨谁是其中的主要来源,继而检验它们对宏观经济波动的影响,其结果显示,冲击型通胀预期不确定性是我国公众通胀预期不确定性的主要来源,而结构型通胀预期不确定性在1996年经济“软着陆”后逐步降低。这一特征可以很好地被我国经济转型时期的特点、宏观调控政策的演变以及所经受的外部冲击所解释。进一步分析发现,不同来源的通货膨胀预期不确定性对宏观经济有着不同的影响,即冲击型通胀预期不确定性加剧了产出增长波动,而结构型通胀预期不确定性可以减缓产出增长波动,但是后者的影响并不明显。 相似文献
13.
董丽华 《重庆职业技术学院学报》2008,17(2):157-158
经典假设要求误差项的观测值是从具有相同方差的分布中抽取的（同方差性）,如果一个正确设定的方程的误差项违背了经典假设,就会出现异方差;如果方程存在严重的异方差,就需要对方程进行补救。 相似文献
14.
股指期货波动溢出效应的实证研究——来自双变量EC—EGARCH模型的证据 总被引：7，自引：0，他引：7
当前中国股指期货尚未上市,而香港市场的恒生股指期货则是一个很好的参照物.研究表明香港股市和期市之间存在相互引导关系,两市各自的波动性对消息的反应存在不对称性,并且期市和现市之间,期货交易产生的信息会加剧恒生指数的波动,而恒生指数的波动并不能对期货价格的波动产生显著的影响,因此存在不对称的溢出效应. 相似文献
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建立了人民币/美元汇率波动的ARCH簇模型,分析汇率制度改革以来汇率波动特征,结果显示,汇率收益率具有尖峰厚望特征,收益率波动具有聚集性,建立了GARCH模型,得到汇率收益率是可预测的,可以利用过去的数据信息预测未来,在此基础上,建立TGARCH模型,表明汇率市场是不对称的,正面冲击和负面冲击对汇率的条件方差影响程度不同,又在TGARCH模型基础上建立TGARCH-M模型,表明市场汇率的收益与风险有关。 相似文献
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近年来,中国证券市场陷入极大的波动当中,"羊群效应"现象明显,对市场的稳定发展造成了很大的冲击,也对证券市场的价格与资源配置功能产生了极大的不利影响.以我国创业板市场2014—2016年上市企业所有成分股所包含的相关数据为分析基础,运用GARCH模型对这些数据进行计量分析发现,当股价存在剧烈波动的情况时整个市场存在明显的"羊群效应"且"羊群效应"心理导致了强烈的正反馈交易行为.就该现象而言:建议个人投资者参考上市公司高管增持或员工持股计划,减少信息收集成本从而理性投资;努力发展机构投资者;减少政府的直接干预;完善信息披露制度. 相似文献
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选取上证综合指数和深证成分指数,分别使用多元对角VECH-GARCH模型和多元非对称BEKK-GARCH模型建模,对我国沪深股市之间的波动相关关系及波动溢出效应进行了实证研究。结果表明,中国沪深股市之间波动的相互影响是持久的,波动呈现出趋同现象;存在显著的双向波动溢出效应,而且上证股市对深证股市的波动溢出效应比深证股市对上证股市的波动溢出效应更显著,存在波动传导的不对称性。 相似文献
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依托从英国快速路系统中采集到的实际交通流数据,研究了时间汇集间隔对交通流异方差性的影响．使用1-30min共30种时间汇集间隔,生成了30个实际交通流数据序列,确定并估计了相应的ARIMA模型,计算后得到30个交通流量残差序列．针对不同汇集间隔下的ARIMA模型残差序列,应用portmanteau Q检验和LM（Lagrange multiplier）检验,分析了交通流量序列的异方差性．实证结果表明：交通流量序列在选定的30个汇集间隔都具有显著的异方差性;较长的时间汇集间隔可以消减交通流量序列中的噪声,从而减弱交通流异方差性的程度．研究结果有助于开发具有较高可靠性和鲁棒性的交通管理和控制系统． 相似文献
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近年来,利率市场化改革逐渐深化,将在一定程度上加剧银行业的系统性风险。运用SVAR模型,选取2008-2019年期间以股价和房价为代表的资产价格和我国银行的相关数据为研究样本,实证研究利率市场化、资产价格波动对银行业系统性风险的影响。结果表明,利率市场化改革会在一定程度上加剧银行业系统性金融风险,并且对资产价格波动具有显著的冲击作用;此外,以股价和房价为代表的资产价格与银行业系统性风险存在显著的负效应。在此基础上,分别从利率市场化、资产价格两方面提出建议:增强商业银行定价管理,加强风险防控;增强资本市场监控,建立有效监控体系等。 相似文献