沪市股指收益率及波动性研究

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沪深300指数的波动率分析与预测

沪深300指数的波动率分析与预测

沪深300指数的波动率分析与预测沪深300指数是中国股市中的一条重要的参考指标线路,它反映了中国股市整体的行情。

股票市场的波动性是普遍存在的,波动率的高低都对投资者投入现金的风险产生影响。

本文将从沪深300指数的波动率角度入手,对其进行分析与预测。

第一部分:沪深300指数波动率分析研究沪深300指数的波动率首先要对股票市场的波动原因有所了解。

通常,股票市场的波动性源于一些重大事件,如经济动荡、政策变化、公司业绩等因素。

在一段时间内,这些因素的变化会导致股票市场价格的变化,进而产生股票市场的波动。

波动率指股票市场价格波动的幅度,通过波动率可以了解市场的风险情况。

沪深300指数于2005年4月8日正式挂牌上市。

截至2021年3月底,该指数包括沪市和深市的300家公司,主要涵盖了各个行业的龙头企业。

沪深300指数的波动率可以用历史波动率和隐含波动率两种方法进行衡量。

历史波动率:是通过一个特定周期内的价格变化来计算波动率,一般使用过去30天或60天或者更长时间范围的收盘价变化率来计算波动率。

隐含波动率:是市场对未来波动情况的预期,也称为市场波动率。

隐含波动率是指股票期权的波动率,它是由期权价格推算出来的。

这个价格反映了一个期权合同的市场价值和期望未来波动性的概率分布。

根据历史数据,沪深300指数的波动率呈现出典型的趋势性特征。

2007年以来,沪深300指数持续爆发,成为中国股市的主力军。

但是,在2008年金融危机爆发后,沪深300指数整体下跌,波动率陡然升高。

2015 年 6 月初,股市暴涨,第二季度 75% 的创业板公司预告业绩为增长,股市再现一波狂潮。

在这轮牛市之后,沪深300指数呈现出震荡走势。

第二部分:沪深300指数波动率预测利用历史数据来进行沪深300指数的波动率预测是一种传统的方法。

这个方法假设市场波动率是一定的,通过历史数据分析,预测未来的波动率。

然而,随着市场的不断变化,这种方法的预测准确性受到了很大的影响。

股指期货和股票市场波动的关联性分析

股指期货和股票市场波动的关联性分析

股票价格和股指期货的关联性分析摘要:股指期货和股票市场是金融市场的两个重要组成部分。

股指期货以股票价格指数为标的,因此二者在价格变动上有密切的联系。

本文通过建立向量自回归模型、脉冲响应模型,对股指期货市场和股票现货市场价格波动之间的关系进行了分析。

模型结果说明沪深300股指期货收益率的增加在短期内对沪深300股票现货收益率的提高有一定的正面影响,而沪深300股票现货市场收益率对沪深300股指期货收益率的影响比较微弱。

1.研究背景我国沪深300指数期货合约于2010年4月16日正式登陆中国金融期货交易所,2015年5月又推出了上证50和中证500股指期货合约。

股指期货合约逐渐成为我国期货市场中的重要组成部分。

股指期货以股票指数为标的,因此股指期货与现货市场的价格具有一定的关联性。

二者的互相影响关系中,探讨哪一方起主导作用,具有重要的研究价值。

关于期货市场与现货市场之间的相互关系,国内外学者已经做了一些研究工作。

Yiuman (1999)建立了双变量EGARCH模型,对美国道琼斯工业平均指数和道琼斯股指期货进行了波动性溢出效应的检验,分析结果表明两市场间存在双向的信息传递,而且从期货市场向现货市场的波动性溢出效应比较显著。

Brooks 和Ritson(2001)建立误差修正模型对FTSE-100指数现货价格和期货价格之间的关系进行了分析,研究表明期货价格的滞后变化对预测现货价格的变化有一定的积极作用Zhong,Darrat,Otero(2004)应用EGARCH和协整分析模型对墨西哥股票指数期货进行了分析,模型计算结果表明墨西哥金融市场存在从股指期货市场向股票现货市场的波动性溢出现象,股指期货市场具有价格发现功能。

Wang和Ke (2005)运用Johansen极大似然估计法对大豆与小麦期货合约与同期现货市场做了协整分析,分析得出大豆期货市场与大豆现货市场具有协整关系,而小麦期货对现货市场的价格发现能力不强。

股指期货与股指现货之间价格发现与波动溢出效应研究--基于沪深300股指期货高频数据的实证分析

股指期货与股指现货之间价格发现与波动溢出效应研究--基于沪深300股指期货高频数据的实证分析

股指期货与股指现货之间价格发现与波动溢出效应研究--基于沪深300股指期货高频数据的实证分析杨东晓【摘要】Stock index future is one of the most important financial derivatives in capital market,so it becomes the center of attention among many researchers in this field.In order to study its ability to resolve new information and the risk spill-over effect between stock index and the stock market, using 5-min high frequency data,we test for the co-integration relationship between HS300 stock index future and HS300 stock index,and then we use vector error correction model to test for the Lead-lag relationship between them.The results show that stock index futures have stronger price discover ability.In addition,by using BEKK-GARCH model,it is proved that there are significant volatility spill-over effect between these two markets.%股指期货不仅是当今资本市场上最受关注的金融产品,也是最有活力的风险管理工具之一。

上证指数基金收益率

上证指数基金收益率

上证指数基金收益率随着现代投资理念的逐渐普及,越来越多的投资者开始关注股票基金的收益率。

而上证指数基金作为较为重要的股票基金之一,其收益率自然成为了投资者关注的焦点。

那么,上证指数基金收益率到底是什么?为什么会受到投资者的关注呢?我们来逐一分析。

一、什么是上证指数基金收益率?上证指数基金收益率,顾名思义,是指上证指数基金在一定时间内所取得的投资收益率,通俗的说,就是这只基金投资者在一定时间内所获得的实际收益与投资本金的比值。

然而,由于上证指数基金的投资对象是上证指数成份股,因此,其收益率与上证指数的点数涨跌密切相关,而上证指数的涨跌又与市场整体趋势、政策变化、公司业绩等因素息息相关。

所以说,上证指数基金收益率还包括了市场趋势和大环境的影响。

二、上证指数基金收益率为什么受到关注?1、指数型基金的特点上证指数基金作为一种指数型基金,其收益率的波动相对较小,适合长期投资和稳健投资者。

另外,由于指数型基金的投资策略就是对标指数,因此基金管理人对基金的投资行为受到了一定程度的限制,保证了基金投资的透明度和公平性。

同时,指数型基金与主动型基金相比,管理费用相对较低,而且容易操作,投资门槛也较低,让更多的投资者可以参与到股票基金中来。

2、上证指数的代表性上证指数作为中国股市的风向标,是综合反映沪市A股整体走势的重要指标之一。

其所代表的意义不仅仅是市场趋势,更包括了政策走向、经济形势、公司业绩等多方面的因素,是影响国内经济发展、金融市场稳定与繁荣的重要指标。

所以说,投资者关注上证指数基金收益率,实际上也在一定程度上关注整个股市的变化。

3、投资回报率的渴望股票基金中文名中的“基金”,其实就是指这个资金存储的基础,是个人在股市中不想被单个标的物所限制而投资股票市场的统一名词。

股票基金的收益率就是投资者期望的回报率。

投资回报率越高,代表股票基金带来的收益也越多,投资者就能获得更多的回报。

故,关注基金收益率是投资者的一种理性追求。

股票收益率的波动性分析与模型

股票收益率的波动性分析与模型

股票收益率的波动性分析与模型股票市场一直是投资者关注的焦点之一,投资者希望能够通过股票获得良好的收益。

然而,股票市场的波动性使得股票收益率不可预测,这对投资者构建有效的投资组合和制定合理的投资决策带来了很大的困扰。

因此,研究股票收益率的波动性分析与模型成为了重要的课题。

一、股票收益率的波动性分析股票收益率的波动性是指股票价格在一定时间内的变化幅度,波动性越大,意味着收益率存在较大的风险。

对于投资者来说,了解股票收益率的波动性对于评估投资风险、制定合理的投资策略非常重要。

1.历史波动性分析:投资者可以通过对股票过去一段时间内的收益率进行统计分析,计算出历史波动性指标,如标准差、方差等,来评估未来股票的波动性水平。

2.隐含波动性分析:隐含波动性指的是投资者根据期权市场定价模型反推出的预期未来波动性水平。

通过期权定价模型中的隐含波动率计算方法,可以估计市场对未来股票收益率波动性的预期。

3.波动性指数:投资者可以通过跟踪波动性指数,如CBOE波动率指数(VIX),来衡量市场风险情绪,并推测出未来股票收益率的波动性水平。

二、股票收益率波动性模型为了更准确地预测股票收益率的波动性,研究者们提出了多种波动性模型,以下介绍两种常用的模型。

1.GARCH模型:广义自回归条件异方差模型(GARCH)是由Engle(1982)提出的一种波动性模型,它通过过去一段时间内的价格数据来预测未来的波动性水平。

GARCH模型综合考虑了历史波动性和收益率的相关性,能够更准确地描绘股票收益率的波动性特征。

2.EGARCH模型:扩展广义自回归条件异方差模型(EGARCH)是对GARCH模型的改进,引入了杠杆效应的概念。

杠杆效应指的是股票价格下跌对波动性的影响大于上涨对波动性的影响。

EGARCH模型能够在一定程度上解释股票市场的非对称波动性。

三、股票收益率波动性模型的应用股票收益率波动性模型的应用主要有两个方面。

1.风险管理:通过量化波动性,投资者可以对股票市场的风险进行有效控制,制定合理的风险管理策略。

我国沪深两市收益率波动性的对比分析

我国沪深两市收益率波动性的对比分析

目录一、引言: (3)二、文献回顾: (3)三、模型理论与研究方法 (5)四、对沪深两市收益率波动性的实证检验及结论: (6)(一)、数据描述: (6)(二)、研究方法及理由: (7)(三)、实证研究结果: (14)参考文献: (16)我国沪深两市收益率波动性的对比分析摘要:金融市场的波动性不仅是投资者关注的焦点之一,而且也是被研究的热点之一。

我国股市还比较年轻,股票市场价格常常会大幅波动。

本文从研究我国沪深股市收益率波动性的角度出发, 对比分析,判断上海与深圳两个股市是否会因为区域的不同导致市场存在差异性。

应用GARCH族模型基于05年6月1日到08年4月25日每日之间的收盘价格指数得出结论:深市内部不确定性高于沪市,两市存在明显的杠杆效应。

关键字:价格指数; 收益率; GARCH; 杠杆效应Abstract:The volatility of the finance market is not only one of the focuses of the investors, but also one important research point. This paper studied on shanghai composite index and Shenzhen component index, and used GARCH, TARCH and EGARCH models respectively to simulate and compare the characteristics of the volatility of stock markets daily return rates simultaneously. The result shows that EGARCH can simulate the volatility of the stock markets e time series analysis, use the closing quotation data from 2005.6.1 to 2008.4.25, utilize the group of GARCH matrix. The conclusion is: Shenzhen stock market incertitude much higher than shanghai stock market, both of them have Leverage Effects. Keywords: price index; yield; GARCH; Leverage Effects一、引言:自2006年初,我国股市进入了一个大牛市,上证指数在06年——07年一年多的时间里涨幅近400点,由于股市的过度膨胀,越来越多的人投身股票,可是由于中国股市是一个新兴市场,有很多不完备性的客观原因,具有较大的波动性,因此在股市繁荣的背后隐藏着较大的风险性,在08年初的几个月里,股市出现了大幅震荡的局面,上证综合指数从07年年末的6000多点一路下滑至目前3600点附近,深圳成分指数也从19600点下跌至13000点附近。

沪深300股指期货对股票现货市场波动性影响研究

沪深300股指期货对股票现货市场波动性影响研究

沪深300股指期货对股票现货市场波动性影响研究本文将从以下几个方面阐述沪深300股指期货对股票现货市场波动性的影响:1. 期货对现货的影响机理沪深300股指期货与沪深300股票指数是紧密关联的。

期货对现货市场的影响主要有两个方面:一是价格发现和风险管理,二是信息传递和市场预期。

期货价格反映了市场对股票指数未来价格走势的预期,因此期货的价格变化将反映在现货市场上。

2. 期货对现货市场波动性的影响股指期货交易会增加市场的流动性,促进现货市场的价格发现,降低买卖差,从而减少了现货市场的价格波动。

一方面,期货市场的存在可以吸引更多的投资者参与,使市场更加活跃;另一方面,期货市场的交易机制可以促进投资者对市场走势的认知和对风险的管理,降低了市场的风险溢价和价格波动。

3. 实证研究已有研究表明,股指期货交易对现货市场的影响主要包括以下几个方面:(1)市场波动性的影响:期货交易的活跃程度和成交量与现货市场的波动性存在显著的负相关性。

股指期货交易量的增加会降低现货市场的波动性。

(2)信息传递效应:股指期货交易可以带动现货的交易活动,提高市场的流动性和信息效率,从而给投资者提供了更多的信息参考。

股指期货交易的价格变化与现货市场之间存在双向关联,这种关系表明期货市场对于现货市场的信息传导效应是双向的,而且对于广大投资者来说是可利用的。

(3)价格发现效应:股指期货交易可以提高市场的价格发现效率,降低市场的信息不对称程度,提高市场的竞争力。

股指期货市场的存在使得其与现货市场之间的价格联系贯穿着整个产业链,所以期货市场的波动对现货市场的影响不容忽视。

4. 结论股指期货交易可以促使市场更加活跃,降低市场的价格波动,并通过信息传递和价格发现效应提高市场的效率,使市场在有序的环境下运行。

但是需要注意的是,高度活跃的期货市场也可能存在一定的风险,例如市场操纵、价格歧视等问题,需要加强监管。

我国股票市场沪深两市波动性关系研究

我国股票市场沪深两市波动性关系研究

市场沪深两市波动性关 系进行 了实证研 究, 得到 了较 为满意 的结果 。研 究结果表 明: 沪深 两个市场之 间相 互 引导 ; 息在 两 信
个市场间迅速地传递 ; 沪深 两市双向波动溢 出, 并都体现 出波动 的集群性 和非对称性特征。 [ 关键 词] 波动性 溢 出效应 二元 V R—E A C A G R H模型
现沪深股市溢 出效应具有非对称性 的特征 。高琦等运用 向量 自回归修正 模型 、 脉冲响应 函数和预 测方差 分解 的 方法得 出沪深股市之间具有长期均衡关系 , 沪深股市溢 出效应具有非对称性 , 深圳股市对外 部冲击 的反 应要先于 沪市 , 深指 的走 向和 波 动 主 要 由 自身 趋 势 决 定 , 而上 证 指 数 更 倾 向于 受 到深 指 的影 响 。赵 留彦 等 利 用 向量 G R H模 型研究了 A、 AC B股之 间的信 息流动 与波动 溢出 , 出 A股对 B股有 明显 的波动溢 出效应 , 得 每个 时段 B股 对 A股 的波动溢出效 应都不显著。 波动性作 为一种金融 时间序列 , 的特征被证 明同经典理论 中正态分布 的假设 不相吻合 , 它 其表 现 出来 的特性
主要可 以归纳 为以下几个方 面 :1 分布高峰厚尾 : () 金融资产 的价格或 收益 序列不 服从正态 分布 , 因此 , 以正态分 布建模计算 出的概率在尾部可能会产生偏差 , 由此导致相应 的风 险计量 V R值 的偏差 。( ) 动集群性 : 并 a 2波 随机
扰动对序列产 生的影 响会持续较长 的 时间 , 前期 一 个大 的波动往往 会引起持 续 比较 大 的波 动。18 9 2年 E g nl e提 出了 A C R H模 型 , 用来 描 述股 票 收 益率 的时 变 特征 , 后 经济 学 家 对 A C 此 R H模 型族 进行 了扩 展 和完 善 , 成 形 G R H模型族 , AC 广泛用于描述金融时间序列 的波动性特征 。 与 以前 的研究不 同 , 文将采用 E A C 本 G R H族模 型来刻 画市场 的真实波动 率 , 使用 GL N E IA G R因果 检验 、 息 信 吸收模 型以及 二元 V R—E A C A G R H模 型对沪深两市波动 的关系进行了实证研究 。第二部分给出数据 和基本 的统 计分析 , 三部分 给出理论模 型 , 四部分是 实证结果 和分析 , 第 第 第五部分进行 简要 的结论性 陈述 。

沪深股市收益率的波动性、非对称性以及溢出效应

沪深股市收益率的波动性、非对称性以及溢出效应

沪深股市收益率的波动性、非对称性以及溢出效应作者:陆俞廷来源:《商情》2016年第16期【摘要】本文基于ARCH族模型,选取2007-2014年沪深股市每日收盘价格指数,对沪深股市收益率的波动性、非对称性以及溢出效应进行了研究。

研究发现,沪深股市的收益率具有显著的波动性和非对称性,通过Granger因果关系检验我们发现,沪深股市存在溢出效应,即深市的波动将会引起沪市的波动,而沪市的波动对深市的波动同样会产生显著影响。

针对中国沪深股市存在的问题,本文提出了相应的政策建议。

【关键词】ARCH族模型;波动性;非对称性;溢出效应;收益率引言1990年12月19日上海证券交易所的成立以及1991年7月3日深圳证券交易所的成立标志着中国股票市场的诞生。

中国股票市场经过将近20年的发展,已经初具规模,在优化资源配置,筹集资金和支持经济建设方面作出了巨大的贡献。

但不可否认的是,我国的股票市场与发达国家相比仍然有较大的差距,主要表现为政府对股市的过分干预、信息不对称、监管薄弱以及市场投机成分高等特点,这也导致了中国股票价格的大幅度波动和不稳定。

股票价格的波动是股市最基本的特征之一。

金融市场的有效性理论认为金融资产的价格是一种无规律的随机波动,然而,现代金融理论研究表明金融资产价格的波动不仅仅是一种随机变化,而表现出更加复杂的特性。

首先,金融资产的收益率表现出一种“尖峰厚尾”的特征。

实证研究发现,金融资产收益率,尤其是股票、证券收益率的分布显著的异于正态分布,即其偏度与峰度值均异于正态分布,偏值为非零,而峰值则大于3。

波动的群集性也是金融资产价格的一个显著的特点,金融资产的波动表现出聚类现象,即在一个较大幅度波动后面往往跟随着较大的波动,一个小幅度波动后亦跟随着较小的波动。

一、模型的设定、数据的采集与统计分析(一)模型的设定金融市场中的时间序列数据往往会表现出“波动群集”和“高峰厚尾”的特征,为了分析沪深股市收益率的波动性、非对称性以及溢出效应,我们引入ARCH族模型对资产收益率的方差进行估计。

我国股指期货与股市波动相关关系的实证研究

我国股指期货与股市波动相关关系的实证研究

我国股指期货与股市波动相关关系的实证研究一、研究背景随着中国经济的发展,中国股市及其与之相关的衍生品,如股指期货,从1997年开始增长,我国股市的规模已经超过其他主要发达国家市场,占世界股市总市值的比重也超过了20%,已经发展成为一个全球重要的股票市场。

股票市场上的金融资本是整个实体经济中重要的资本形式之一,在宽松政策的促进下,资本运作相互联系,与政策的改善、物价涨落及其他各种社会变量相互依赖,尤其是与股市波动相关的股指期货衍生品日益受到市场关注,也受到学术界广泛关注,同时,也越来越受到广大投资者的重视。

因此,研究我国股指期货与股市波动的关系显得尤为重要。

二、相关文献综述近六年来,相关文献中对我国股指期货与股市波动的含义已经较为清楚。

第一,赵志明等(2012)采用时间序列模型研究发现,尽管我国股指期货投机收益率低于股票市场,但是股指期货仍然有助于降低股票市场风险。

其次,贾卫斌(2012)利用半参数VAR模型检验了2009年5月到2011表明,熔断保护措施对双边市场中股指期货和股票市场的表现有着重要的影响,同时还发现熔断保护措施能够降低股指期货与股票市场之间的互动行为。

再次,王恩俊(2012)研究发现,虽然投资者可以利用股股指期货作为一个装填风险的工具,但是投资者在具体实践中往往因为投资者自身的主观性偏离了理性投资,给股市带来了重大的不利影响。

最后,程兆辉(2012)发现,FTSE中国A50股指期货在北京A股市场上的联动作用可以加强股票市场的市场效率,从而提高股市的投资回报。

因此,股指期货与股市之间的关系已经受到学者们越来越多的重视。

三、研究方法考虑到对我国股市波动和股指期货之间关系的研究非常复杂,本文使用协整检验和VAR模型来实证地检验股市波动与股指期货之间的关系。

使用的样本数据来自2000年1月到2012年12月的沪深300指数收盘价格、成交量、融资融券余额和股票指数期货收盘价格以及成交量。

根据以上数据,对数据进行ADF正交差相关和VAR模型检验,检验股市波动与股指期货之间的关系。

沪市收益率波动聚集性实证研究

沪市收益率波动聚集性实证研究

二、 沪市股 价波 动 的 A H效 应检 验 与估计 RC
f )数 据 与 研 究 方 法 一
本 文 所 采 用 的 数 据 是 上 证 综 指 E收 盘 指 数 , 据 时 间 跨 度 从 1 9 l 数 9 6年 1月 2 E 至 2 0 l 0 2年
1 2月 3 的共 计 16 1E l 6 5个 数 据 。 由于 价 格 或 指 数 时 间 序 列 往 往 呈 现 出非 平 稳 性 , 就 意 味 着 这 价 格 的方 差 可 能 随 时 间 的增 加 而 趋于 无 限 。 了 避 免 这种 情 况 带 来 的影 响 , 资本 市场 的实 证 为 在
f 二)收 益 率序 列 的 平稳 性 与 正 态性 检 验
在现 代 资本 市 场 理 论 的 基 本 假设 中, 个 核 心 假设 是 : 益 率 时序 的波 动是 平 稳 的 且 服 从 正 一 收
态分 布 。 相 反, 果 收 益 率序 列 非 平 稳 或 非 正 态 分 布 , 么 依 据 经 典 资 本 市 场 理 论 , 用 普 通 的 如 那 采 统 计 方 法 做 出 的分 析 和 预 测 就 会 出 现 较 大 的误 差 1收益 率 分 布 的 正 态 性 . 对 进 行 正 态 性 检 验 , 用 E i s软 件 的计 算 结 果 。 应 vw e
G C AR H。 近 2 0年 来 ,通 过 改进 ( A C 模 型衍 生 出很 多 其 他 形 式 . 主 要 有 A A C E G) R H G R H.— G R H, A C 等模 型 。 目前 , 国内 学 者 们 也 用 A C 族 模 型 研 究 我 国 股票 市场 的 波 动 特 A C TRH RH 征 : 世 农 、 少 宫 、 华 (9 9 以 上 海 股 票 市 场 的 A 股 指 数 为 对 象 . 究 了上 海 指 数 中 的 吴 林 丁 19 ) 研

沪深300股指期货对A股市场波动性的影响分析

沪深300股指期货对A股市场波动性的影响分析

沪深300股指期货对A股市场波动性的影响分析沪深300股指期货是指以沪深300指数为标的物的期货合约,是股指期货市场中的重要产品之一。

随着中国资本市场的不断发展,股指期货市场也逐渐成为了投资者们关注的焦点。

而沪深300股指期货作为中国股指期货市场中的重要标的物,其对A股市场的波动性具有一定的影响。

本文将从期货市场和现货市场的关系、市场波动性的概念和影响因素、沪深300股指期货对A股市场波动性的影响等方面展开分析,以期帮助投资者更好地了解沪深300股指期货对A股市场波动性的影响。

一、期货市场与现货市场的关系期货市场和现货市场是资本市场中不可分割的两个部分,它们之间存在着密切的联系和相互影响。

期货市场一般指期货合约的交易场所,期货合约是指买卖双方约定在未来某一特定日期按照事先约定的价格买卖标的物的一种合约。

而现货市场是指标的物在当下即可进行买卖的交易市场。

期货市场与现货市场之间存在着较为密切的联系和相互影响。

一方面,现货市场的价格水平直接影响着期货市场的价格。

如果现货市场的价格上涨,期货市场的价格也会受到一定程度的影响而上涨;期货市场的价格波动也会对现货市场的价格产生一定的影响。

期货市场的交易参与者通过期货合约进行套期保值的行为,可以改变现货市场的供求关系,从而对现货市场的价格产生影响。

二、市场波动性的概念和影响因素市场波动性是指市场价格在一定时期内波动的程度和变动的频率,是衡量市场不确定性的重要指标。

市场波动性的大小直接影响着投资者的风险和收益,因此对市场波动性的研究也成为了资本市场中的重要研究方向。

市场波动性受多种因素的影响,主要包括以下几个方面:1. 风险偏好:投资者的风险偏好是影响市场波动性的重要因素,风险偏好较高的投资者更愿意承担更大的风险,市场波动性也会相应增加。

2. 经济周期:经济周期的变动也会影响市场波动性,经济处于上升期时市场波动性往往较低,而经济处于下降期时市场波动性则较高。

3. 政治因素:政治事件的发生和政策调整都会对市场波动性产生一定的影响,如大选结果、政局动荡等都会引发市场的波动。

我国股市波动性及原因分析研究

我国股市波动性及原因分析研究

我国股市波动性及原因分析研究作为我国金融市场的重要组成部分之一,股市的波动性一直备受关注。

股市的波动性通常指的是股指或股价的波动程度,也可以指股市在一定时间内价格的变动幅度。

股市波动性的高低与上涨或下跌的程度和幅度直接相关,同时也可以预示市场的风险和投资机会。

然而,股市波动性的高低不仅取决于市场自身的因素,还受到政策、经济和社会因素的影响,因此往往会出现较大的波动。

本文将系统分析我国股市波动性的影响因素及其原因,以期对股市投资者提供一些参考意见。

一、经济因素1.中国经济变化股市与经济有着密切的关系,股市的表现通常表现出来的是市场对当前经济环境的看好或者忧虑。

而中国的经济作为全球第二大经济体,因此其经济运行状况一定程度上会影响股市。

例如,中国的投资、出口、就业和产出相关数据,都会影响市场和投资者情绪,进而影响股市的波动性。

在当前的全球经济形势下,尤其是新冠疫情和中美贸易摩擦对中国经济产生的影响,都会对股市产生波动影响。

2.利率水平变动股市是风险投资市场,投资者在股市中赚到的收益自然与贡献有关,因此,利率的高低对于股市波动性的影响非常大。

一般来说,利率高,则股票的吸引力就会下降,投资者也会选择其他投资工具。

而利率低,股票的吸引力就会提高,基本面较好的公司股票会逐步走高。

而由于利率波动与国家宏观政策密切相关,因此政策变动也会对股市产生影响。

二、政策因素1.宏观政策作为社会的调节者,政府宏观经济政策的转变都会对股市产生波动影响。

例如,政策的调控、经济结构、宏观调控目标的变化等都对股市有着不同的影响。

例如,政府对经济发展目标的调整或调控会引起压力和期望的变化,直接影响到股市的波动性。

2.市场政策政府对股市的政策也会影响股市的波动。

例如,政府对股市的上市、发行、交易等管理政策,都会影响市场上股票的供需和股市的波动性。

此外,在股市发生特殊情况时,例如上市公司的诈骗事件,政府出台的监管政策也将引起股市的波动。

因此,政府对股市的政策也是影响股市波动的重要因素之一。

我国沪市股价波动性的实证分析

我国沪市股价波动性的实证分析

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维普资讯
我 国沪市股价 波 动性 的实证分 析
凌卫 平 范丽 红
( 云南大学经济学院 昆明 60 9 ) 50 1
摘 要: 本文 以上证综指 日收 益率作 为研 究对象, 实证的 角度采用 G KC 模型族研 究 了 19 从 A H 9 9年 至 20 0 5年 间我 国股

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O O 5 。 0 0 ’ 75


1表 现 出 正偏 度 , 明 收 益 率 明 显 右偏 ;. 现 出 过 度 . 表 2表
峰度 。峰度 远 大于 3 表明更 多 的收 益 率取 值聚 集 在 均值 周 ,
围, 同时部 分收 益 率 又远离 均 值 , 日收 益 率分 布与 正态 分 即


引言
- — r — -
波 动性 是 指随 机变 量 的离散 程度 。 本市 场 的波 资
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动 性 通常 用 收 益率 的标 准 差来 度量 ,也称 为波 动 率 。

沪深300股指期货的价格波动特征分析报告

沪深300股指期货的价格波动特征分析报告

期货波动第12期:IF期指的价格波动特征[01]IF期指历年走势和季节性指数特征一、历年走势特征在IF历年的走势中,尤其值得一提的是2015年年中的股灾,但该年的四季度行情走势较好,所以当年的累计跌幅仅为2.01%。

而在上一年(2014年)的四季度牛市行情启动,所以实际上自股指期货上市以来,录得最大单年涨幅的是2014年,该年累计上涨幅度为55.14%。

下图中,从历年IF期指的走势上看,其特征为:多数年份IF期指的一、四季度走势较强,二季度较弱,三季度则多数年份均表现出震荡的行情。

下图为IF期指历年价格走势及涨跌情况。

二、季节性指数特征如下图。

黑色线为剔除2105年IF期指季节性指数走势图(该年年中股灾影响)。

IF期指的季节性指数特征为:一季度IF期指季节性指数较强,并在四月前后达到年内第一个高点,而后二季度季节性指数持续下行,至二季度末基本回吐一季度的涨幅。

三季度IF期指的季节性指数以震荡企稳为主,四季度则表现较强,并在四季度末超过前期高点。

结合前文来看,IF 期指的季节性指数基本反映了自上市以来的历年走势情况。

[02]IF期指价格波动特征一、历年价格波动特征(1)波动幅度从历年波动幅度上看,IF期指历年的波动幅度平均值为46.69%,剔除掉2015年股灾数据,则为41.14%。

其中,除了股灾的2015年外,2014年末IF期指涨幅较大,所以该年的价格波动幅度也较大,为76.84%。

其余年份一般在30%-50%之间今年至目前为止,IF期指的价格波动幅度为38.02%,预计至年末波幅与往年均值相差不大。

(2)波动率从历年波动率上看,IF期指历年的波动率平均值为24.18%,剔除掉2015年股灾数据,则为21.30%。

其中,2015年股灾IF期指波动率为50.12%,为历年最高值。

此外,2017年股指波动相当稳定,该年的波动率仅为11.93%。

其余年份则一般在20%左右。

综合以上两点来看,IF期指的波动情况在期货市场中不算特别大,居于期货市场的中等偏上位置。

股票收益率的波动性研究

股票收益率的波动性研究

小组成员王召光2010310106 林楠2010310109 王宝义2010310110 柯燕青2010310179 张梁2010310099沪市股票收益率波动行的研究——基于ARCH和GARCH模型的分析摘要:本文选取上证综合指数并计算其收益率分析股票收益率的特征,数据的跨度为2001年08月09日至2004年06月30日,对数据进行ARCH检验,发现沪市收益率呈现右偏,尖峰厚尾的特征,分布并不为正态分布,同时呈现明显的条件异方差,存在ARCH效应,并且GARCH能更好的拟合沪市的数据。

Abstract: This paper selects the Shanghai Composite Index and calculate the yield of the characteristics of stock returns, the data span for the August 9, 2001 to June 30, 2004, ARCH tests on the data, show that yield Shanghai the right side, a fat tail of the characteristics, distribution is not normally distributed, while showing significant conditional heteroskedasticity, ARCH effects exist, and can better fit the GARCH Shanghai data.关键词:收益率波动性ARCH GARCH一、引言金融市场价格变化容易受到各种因素的影响,例如谣言、政局变动、国家政策等。

其不确定性特别大,要建立这些因素与金融变量之间的因果关系比较困难而且在实际中,这些变量之间可能存在自相关和异方差由美国经济学家提出的条件异方差自回归模型,即ARCH模型用于研究具有丛集性和方差波动性特点的经济类时间序列数据具有较好的效果。

沪市股指收益率及波动性研究

沪市股指收益率及波动性研究

沪市股指收益率及波动性研究应用自回归条件异方差(ARCH)模型对上海股市在2007年4月27日至2008年4月28日股指日对数收益率进行建模分析:结果反映沪市股指收益率具有明显的波动聚集性和尖峰厚尾的特征;均值模型适合ARMA过程,且不符合股市弱有效的特征,回归模型具备预测能力;无条件期望收益率不受到当期风险的影响;条件方差具有明显的非对称性和杠杆效应。

标签:条件异方差;股市弱有效;非对称性;波动率1 引言股票市场价格的波动性主要体现在未来价格偏离期望值的可能性,其中对期望价格的偏离有价格上涨的上偏离和价格下跌的负偏离。

股票的波动性代表了其未来价格的不确定性,这种不确定性一般用收益率的方差或标准差来刻画。

股票波动率的一个特殊性是它不能被直接观测,尽管如此,波动率的一些特征往往是在资产收益率序列中能看到。

首先,存在波动率聚类。

第二,波动率以连续方式随时间变化,即波动率跳跃是很少见的。

第三,实证结果呈现收益的经验分布显著不同于独立正态同分布,表现为尖峰厚尾特征。

第四,波动率不发散到无穷,即波动率是在固定的范围内变化。

从统计角度说,这意味着波动率往往是平稳的。

第五,波动率对价格的大幅上升和价格大幅下降的反应不同,称为“杠杆效应”。

2 数据描述构造收益率序列的方法是对股票市场价格取对数,然后做一次差分。

2.1 收益率{Rt}的正态分布检验{Rt}序列的261个观察值的均值为0.000253,样本方差为0.024452。

收益率序列的偏度为-0.5015——呈现负偏态,有一个较长的左尾,即出现极端正收益率的概率要大于出现极端负收益率的可能性。

峰度大于3——呈现尖峰厚尾,表明收益率出现异常值的概率要大于正态分布时的概率。

JB统计量的先验概率为0%,拒绝原假设:序列满足正态分布。

不满足正态分布、呈现尖峰厚尾,初步表明:序列可能存在异常值成群出现的现象。

2.2 收益率{Rt}的平稳性检验序列{Rt}在水平值下进行单位根检验,ADF值为-15.67,而在1%的水平下临界值为-3.46,所以在1%的显著性水平下拒绝原假设:存在单位根,即{Rt}序列是平稳的。

沪深股市日收益率波动性比较分析

沪深股市日收益率波动性比较分析

平 比深 市 高 , 市市 场 上 新 的正 面 消 息对 市 场 波 动性 的 影 响则 比深 市 大 。 中 国股 票 价 格 的波 动 沪 具有 明显 的 杠杆 效 应 , 沪深 股 票 市 场杠 杆 效 应 不 同 , 出现 “ 且 当 利好 消息 ” , 时 深市 比沪 市 的 冲击 大, 出现 “ 空 消息 ” 利 时沪 市 比深 市 的冲 击 大 。 [ 关键 词 ]沪 深 股 市 ; GAR H; 件 异方 差 ; 票 市 场 ; C 条 股 收益 率 [ 中图 分 类 号]F 3 . 1 [ 献标 识码 ]A [ 8 0 9 文 文章 编 号] 6 卜5 1 2 0 ) 5O 2 — 4 1 7 1 x( 0 7 0 - 0 8 0
1 模 型 分析 了沪 深股 市的 A C 效应 , ) R H 发现 中国股
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沪市股指收益率及波动性研究

沪市股指收益率及波动性研究
现代商 贸工业
Mo enB s es rd n uty dr ui s T a eId s n r 20 0 9年 第 6期
沪 市股 指 收 益 率 及 波 动 性 研 究
李 凌 燕
( 疆财 经大学统 计与信 息学院 , 新 新疆 鸟 鲁木 齐 8 0 1 ) 3 0 2
摘 要 : 用 自回 归 条 件 异 方 差 ( 应 ARC 模 型 对 上 海 股 市 在 2 0 H) 0 7年 4月 2 7日至 2 0 0 8年 4月 2 8日股 指 日对数 收 益 率 进 行 建模 分 析 : 果 反 映 沪 市 股 指 收 益 率 具 有 明 显 的 波 动 聚 集 性 和 尖峰 厚 尾 的 特 征 ; 值 模 型 适 合 ARMA 过 程 , 不 符 合 结 均 且
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上证指数基金收益率

上证指数基金收益率

上证指数基金收益率一、引言上证指数基金是一种投资工具,通过购买上证指数成分股来实现投资回报。

收益率是衡量基金绩效的重要指标,本文将探讨上证指数基金的收益率及其影响因素。

二、上证指数基金收益率的计算方法上证指数基金的收益率可以通过以下公式计算:收益率 = (基金单位净值增长额 + 分红收益)/ 初始单位净值其中,基金单位净值增长额是基金净值的差额,分红收益是基金分红所得。

三、上证指数基金收益率的影响因素上证指数基金的收益率受多种因素的影响,包括市场行情、基金管理能力和投资策略等。

1. 市场行情市场行情是影响上证指数基金收益率的主要因素之一。

当市场行情好时,股票价格上涨,基金的净值也会增加,从而提高收益率。

相反,当市场行情不佳时,基金的净值会下跌,收益率也会受到影响。

2. 基金管理能力基金管理能力是决定基金收益率的关键因素之一。

优秀的基金经理具备良好的投资决策能力和风险控制能力,能够通过精确的市场预测和优秀的股票选择获得较高的收益率。

因此,基金管理能力直接影响基金的收益水平。

3. 投资策略不同的上证指数基金有不同的投资策略,这也会对基金收益率产生影响。

例如,一些基金采取主动管理策略,通过积极买卖股票来获取更高的收益率。

而另一些基金采取被动管理策略,通过追踪上证指数来实现收益。

不同的投资策略可能会带来不同的收益效果。

四、如何选择上证指数基金选择合适的上证指数基金对于投资者来说非常重要。

以下是选择上证指数基金时应考虑的几个因素:1. 基金公司信誉投资者应选择具有良好信誉的基金公司,以确保其资金得到妥善管理并获得稳定的收益。

2. 基金管理费用基金管理费用是投资者需要支付的费用之一,选择低费率的基金可以提高收益率。

3. 基金规模较大规模的基金通常具有更好的流动性和更低的成本,因此投资者可以考虑选择规模较大的上证指数基金。

4. 基金历史表现投资者可以参考基金的历史表现,包括过去几年的收益率和风险指标,以评估基金的绩效。

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沪市股指收益率及波动性
研究
摘要应用自回归条件异方差(ARCH)模型对上海股市在2007年4月27日至2008年4月28日股指日对数收益率进行建模分析结果反映沪市股指收益率具有明显的波动聚集性和尖峰厚尾的特征;均值模型适合ARMA过程且不符合股市弱有效的特征回归模型具备预测能力;无条件期望收益率不受到当期风险的影响;条件方差具有明显的非对称性和杠杆效应
关键词条件异方差;股市弱有效;非对称性;波动率
1引言
股票市场价格的波动性主要体现在未来价格偏离期望值的可能性其中对期望价格的偏离有价格上涨的上偏离和
价格下跌的负偏离股票的波动性代表了其未来价格的不确定性这种不确定性一般用收益率的方差或标准差来刻画
股票波动率的一个特殊性是它不能被直接观测尽管如此波动率的一些特征往往是在资产收益率序列中能看到首先存在波动率聚类第二波动率以连续方式随时间变化即波动率跳跃是很少见的第三实证结果呈现收益的经验分布显著不同于独立正态同分布表现为尖峰厚尾特征第四波动率不发散到无穷即波动率是在固定的范围内变化从统计角度说这意味着波动率往往是平稳的第五波动率对价格的大幅上升和价格大幅下降的反应不同称为“杠杆效应”
2数据描述
构造收益率序列的方法是对股票市场价格取对数然后做一次差分
2.1收益率{Rt}的正态分布检验
{Rt}序列的261个观察值的均值为0.000253样本方差为0.024452收益率序列的偏度为-0.5015——呈现负偏态有一个较长的左尾即出现极端正收益率的概率要大于出现极端负收益率的可能性峰度大于3——呈现尖峰厚尾表明收益率出现异常值的概率要大于正态分布时的概率JB统计量的先验概率为0%拒绝原假设序列满足正态分布不满足正态分布、呈现尖峰厚尾初步表明序列可能存在异常值成群出现的现象
2.2收益率{Rt}的平稳性检验
序列{Rt}在水平值下进行单位根检验ADF值为-15.67而在1%的水平下临界值为-3.46所以在1%的显著性水平下拒绝原假设存在单位根即{Rt}序列是平稳的
2.3收益率{Rt}的序列相关性、独立性检验
计算分析知自相关系数滞后3阶时显著不为0Q(3)、Q(4)在5%显著性水平下显著异于0拒绝1=2=3=0的原假设认为其中至少有一个显著为0显示前后收益率存在相关性可以考虑拟合AR(3)、MA(3)、ARMA(33)模型同时可以认为沪市在2007年4月27日至2008年4月28日期间不符合股市弱有效的特征回归模型具备预测能力
通过对系数显著性(显著)、拟合优度、残差平方和、AICSC(越小越好)的检验认为ARMA(33)的结果最优
Rt=-0.7Rt-1-0.98Rt-2-0.61Rt-3+at+0.74at-1+0.97at-2+0 .75at-3
进一步检验收益率序列的平方的相关性特征注意到{Rt2}序列的自相关、偏自相关系数发生微妙的变化部分{Rt2}序列的ACF系数比原序列的有所增大并且呈现出一定的规律性不像原序列显著为零与此同时Q统计量拒绝相关性的概率也在减小原序列滞后1阶时拒绝相关性的概率达到72%而{Rt2}序列拒绝原假设的概率仅达到43%这说明收益率{Rt}序列前后期不独立
这种序列有弱相关性但却不独立的特征进一步说明收益率{Rt}序列可能存在ARCH效应
2.4收益率{Rt}的ARCH检验
对ARMA(33)模型的残差做ARCH-LM检验滞后=5时检验的相伴概率P=0ARCH-LM检验拒绝不存在ARCH效应的原假设说明上证收益率存在ARCH效应(与之前的正态性检验结果一致)
通过对收益率序列的描述呈现尖峰厚尾特征序列平稳前后相关性弱但不独立所以采用ARCH类模型拟合收益率序列
3模型的遴选
根据均值方程的残差序列的正态检验结果得出残差序列不服从正态分布有尖峰厚尾现象——因此选择残差服从t分布
拟合ARCH族模型其中包括ARCH-M模型和非对称模型
数据显示以下特点(1)实证结果显示风险溢价参数(ρ)并不显著即收益率与过去的波动率无关所以ARCH均值模型不适合(2)杠杆效应显著应拟合非对称模型(3)均值模型中常数项显著为0(4)TARCH模型系数应满足大于零条件保证均值修正后的收益率的无条件方差有限但估计方程的系数没有满足这个条件所以TARCH模型不适合
数据特征将我们的注意力引向EGARCH模型ARMA(33)-EGARCH模型的均值方程中除了AR(3)的系数显著不为零外其余系数都不显著基于精简准则和AIC、SC最小化准则选择合适的模型最终的选择是ARMA(33)-EGARCH(01)模型
进一步探讨对一个ARCH族模型标准化残差是服从标准正态或标准t分布的随机变量可以通过检查标准化残差来验证拟合模型是否合适实证结果表明标准化残差具有几个特点(1)自相关系数不显著Q统计量先验概率基本大于50%可以得结论标准化残差不相关(2)标准化残差平方值序列不相关(3)杠杆效应显著4结论分析与评价
文中应用自回归条件异方差模型对沪市在2007年4月27日至2008年4月28日股指收益率进行建模分析结果反映沪市综指日对数收益率具有以下特征
4.1解释均值模型
(1)日对数收益率的无条件期望收益率为零即长期均衡水平为零
(2)当期的日对数收益率均值受到t-3期收益率的影响且影响能力较强(影响系数接近1)但不受到t-1t-2期收益
率的影响说明市场中有“等待效应”等待期限为3个工作日这可能与大部分短信交易往往要有确认信号出现有关
除此之外t期日对数收益率均值还受到前3期抖动的影响
4.2解释方差模型
(1)收益率波动性受到前期标准化抖动和前期波动性的影响
(2)1+1的大小决定了外部冲击对未来时刻的波动率产生影响的持续性称为衰减系数1+1=0.62衰减系数较小外部冲击的衰减速度较快(0.62) 5=0.09表明t时刻的波动冲击在t+5时刻仅残留9%
4.3解释非对称性及杠杆效应
(1)≠0说明冲击的影响存在非对称性0说明沪市的非对称信息效应体现为显著的收益负冲击效应即“利空”消
息对股市的影响大于“利好”消息对股市的影响
(2)1+的值为负前期波动率给定前期抖动减少一个单位(形成负抖动利空消息)会使条件方差的对数值增加0.08个单位前期抖动增加一个单位(正抖动利好消息)实际上会使条件波动降低0.52个单位说明“好消息”会降低条件波动
对波动率方程做一个反对数变换研究表明变动一个单位标准差的负抖动对波动率的影响要比相同强度的正抖动的影响要高55.3%
(3)0说明杠杆效应存在杠杆效应可以理解为当前收益和未来波动之间很强的负相关收益增加时波动减小收益减小时波动增加
(4)绘制非对称信息冲击曲线能从图形上直观的表明“利空消息”和“利好消息”对波动的影响曲线在信息冲击小于0时代表负冲击负冲击会增加条件波动正冲击会减小条件波动
4.4解释收益率与风险的相关性
拟合ARCH族模型过程中注意到资产预期收益与预期风险不相关风险溢价参数显著为0说明沪市日对数收益率与波动率无关排除风险溢价的存在是收益率前后弱相关的原因
参考文献
1张雪莹金德环.金融计量学教程M.上海上海财经大学出版社2005.
2高铁梅.计量经济分析方法与建模M.北京清华大学出版社2006.
3RueySTsay.AnalysisofFinancialTimeSeriesM.潘家柱译.北京机械工业出版社2006.
4EndersW.应用计量经济学时间序列分析(第2版)M.杜江谢志超译.北京高等教育出版社2006.
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6MillsT.C.TheEconometricModellingofFinancialTimeSeri es(第2版)M.俞卓菁译.北京经济科学出版社2002.
7赵进文王倩.上证180指数的GARCH族模型仿真研究J.经济问题研究2008(3).
11。

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