赢乐股票学习网

当前位置: 主页 > 股市行情 > > 正文

[沪深股市收益率]中国沪深股市收益率及波动性相

发布时间 : 2020-07-18 10:44:46来源 : 赢乐股票阅读数 : 未收录

导语 : 沪深股市收益率及波动性特征分析研究 但可能会持续很长时间。通过对模型的指标值的比较发现GARCH(1,1)模型AIC和SC都变小了,同时对数似然值有所增加,说明GARCH(1,1)模型能更加好

沪深股市收益率波动性特征分析研究

但可能会持续很长时间。通过对模型的指标值的比较发现GARCH(1,1)模型AIC和SC都变小了,同时对数似然值有所增加,说明GARCH(1,1)模型能更加好地拟合数据。并且通过观察沪深两市GARCH(1,1)模型的残差平方的自相关图,其中自相关系数和偏自相关系数都近似为0,说明新建立的GARCH模型很有效地消除了ARCH效应。用上面建立的GARCH模型的条件方差作为沪深股市收益率波动的描述,对两模型的条件方差进行Granger因果检验,验证沪深股市是否存在“溢出效应”。表2Granger各滞后阶数因果检验的F统计量注:*表示在1%的水平上显著。由表2可以看出,在1%的显著性水平上,深圳股市的波动是上海股市波动的Granger成因,反过来不存在Granger成因。这表明深市的波动对沪市的波动有比较显著的影响,并且这种波动传递是单向的,深市具有“溢出效应”。因此在沪市的方差方程中添加深市波动的滞后项能改善其估计。

[沪深股市收益率]中国沪深股市收益率及波动性相关分析

收益率怎么算如何计算股票收益率(图文)

收益率怎么算?如何计算股票收益率?在股票市场中人们常常听见许多人谈起的方式,那在股票市场中投资者要想测算股票收益率能够选用什么方式与方法呢?收益率怎么算?一个非常简单的计算方式,就是说买进的股票乘于1。013-1。014是你的出厂价。5元的股票买入后再加往返全部服务费就是说5。07元,在这一价格左右卖出就是说挣钱,相反就是说亏本。还有一个最少佣金难题,深圳市股票是5元,而上最少海股票是10元。如果你的股票总金额买的过少得话,佣金小于左右金额,它就按最少佣金扣除。交易佣金一般是交易股票额度的0。1%-0。3%(网上交易少,业务部交易高,能够讨价还价,一般网上交易0。18%,业务部自助式授权委托0。3%),每单最少佣金5元,合同印花税是卖出股票额度的0。1%,上海市每千股股票要1元产权过户服务费(股票股票基金所有权证免过户费用),不够千股按千股算。因为每单最少佣金5元,因此每一次交易为5&pide;佣金比例、

沪深股市收益率及波动性特征分析研究

说明沪深两市的杠杆效应都非常显著。而TARCH模型中杠杆效应系数为负数则说明了同等强度的好消息给沪深两市带来的波动影响大于坏消息,而国外研究的结果表明国外金融市场多呈现为负的杠杆效应。由此可见,国内金融市场与国外金融市场存在一定程度的差异。二、结论与建议①沪深两市的指数收益率都呈现出显著尖峰厚尾的特点,并存在波动的集群性。通过对沪深两市的收益率序列做平稳性检验,得出与资本主义发达成熟市场具有相同的特征,即金融资产的价格一般是非平稳的,一般有一个单位根,但收益率序列通常是平稳的,股市同质性规律得到了一定程度的验证。②沪深两市的收益率波动具有显著的ARCH效应,建立GARCH模型很好地消除了ARCH效应。沪深两市收益率的GARCH模型中的ARCH项系数和GARCH项系数之和小于1,说明收益率条件方差是平稳收敛的,模型具有可预测性;而ARCH项系数和GARCH项系数之和又非常接近于1,说明股市波动对外部冲击的反应函数以一个相对较慢的速度递减,

沪深股市收益率及波动性特征分析研究

因为这样会导致伪回归,所以应该首先对变量进行平稳性检验。从上面的统计分析能够知道,收益率序列围绕着均值上下波动,不存在趋势,因此,对沪深两市的收益率序列做带截距项不带时间趋势滞后4阶的ADF检验,可知沪深两市日收益率对应的t统计量分别是-21。3311和-21。7288,而1%显著水平对应的t统计量为-3。4328。由此得出,沪深两市的日收益率序列均在1%的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设,沪深两市的收益率序列都是平稳的,无需差分就可以进行建模。这与国外学者对成熟市场波动性的研究是一致的,金融资产的收益率序列通常是平稳的。③建立初步模型与检验ARCH效应。分别对上证指数和深证成指收益率序列的自相关图进行分析,初步对上证指数和深证成指都建立如下AR模型:rt=α0+α1rt-4+εt得到上证指数和深证成指的模型为:上证指数收益率的模型:SZZZ=0。000240+0。051354×SZZZ(-4)(0.6604)(2。5708)深证成指收益率的模型:

沪深股市收益率及波动性特征分析研究

找出合适的模型,并利用Granger因果检验说明沪深两市的溢出效应,利用TARCH模型分析了沪深两市的杠杆效应,最后结合中国的股市现状给出相关分析与建议。一、样本取值从2000年1月4日到2010年5月26日的股指每日收盘价格,共计2511个观察值。沪市和深市的几何收益率都按照以下公式来计算:rt=ln(Pt)-ln(Pt-1)其中,rt为日收益率,Pt为每日收盘价格。用SZZZ表示上证综指的日收益率,用SZCZ表示深证成指的日收益率。2。实证分析①描述性统计。对沪深股市指数的日收益率进行相关的统计分析,得出沪深股市收益率的偏度分别为-0。0900和-0。1219,其峰度值分别为6。8853和6。2578,明显高于正态分布的峰值3,所以具有“尖峰厚尾”性质。得出接受分布为正态分布的概率接近于0,可知沪市和深市日收益率序列的分布都是显著异于正态分布的。②平稳性检验。做时间序列回归,非平稳的时间序列变量时不可以直接进行回归建模。

沪深股市收益率及波动性特征分析研究

深圳股市的过去的日收益率波动历史信息能用来改进上海股市未来波动趋势的预测。⑤检验杠杆效应。接着分别对上证综指和深证成指的日收益率序列建立TARCH(1,1)模型以检验杠杆效应。得到上证综指日收益率的TARCH(1,1)模型为:方差方程:ht=4.16×10-6+0.1491ε2t-1-0。1033ε2t-1dt-1+0。8975ht-1(3。7397)(6。0486)(-3。8250)(58。7647)得到深证成指收益率TARCH(1,1)模型为:方差方程:ht=4。20×10-6+0。1117ε2t-1-0。06220ε2t-1dt-1+0。9110ht-1(3。4622)(5。4839)(-2。8061)(61。7218)由模型可知,无论是沪市还是深市,TARCH模型(杠杆效应)系数在统计上非常显著,共同说明了同等程度的坏消息与好消息给沪深两市带来冲击的强度是不一样的,即在沪深两市都显著地存在消息冲击的非对称性

本文地址 : https://www.hao18188.com/gushixingqing/30244.html 本文资源来源于互联网,所有观点与站长无关,请理性阅读!

相关文章