期刊文献⁺

任意字段

题名或关键词

题名

关键词

文摘

作者

第一作者

机构

刊名

分类号

参考文献

作者简介

基金资助

栏目信息

沪深300指数收益波动性实证研究被引量：5

下载PDF

导出

摘要本文应用ARCH扩展模型,基于广义分布假设对沪深300指数的日收益率波动性进行了实证研究,结果表明沪深300指数日收益率波动呈现明显的丛聚性和持续性,序列分布呈现尖峰后尾等特点,同时发现EGARCH(1,1)模型能够较好拟合沪深300指数日收益率波动实际,还发现沪深300指数日收益率的波动并不具有"非对称效应",且不支持风险溢价理论,并对此做了简要分析。

作者陈艳韩立磊

机构地区汕头大学商学院中山大学岭南学院

出处《金融经济（下半月）》 2009年第7期70-72,共3页

关键词 GARCH模型收益率非对称效应

分类号 F832.51 [经济管理—金融学] F224 [经济管理—国民经济]

引文网络
相关文献

参考文献3

1张义强,李道叶.我国股票市场收益率序列分布尾部特征分析[J].南方金融,2008(4):46-48. 被引量：1
2干晓蓉,胡晓华.上海股市周收益率的ARCH模型[J].经济问题探索,2007(6):144-146. 被引量：3
3李海涛,王元月.沪市股票收益率特征实证分析[J].时代金融,2006,0(12X):25-27. 被引量：1

二级参考文献10

1宋颂兴,金伟根.上海股市市场有效实证研究[J].经济学家,1995(4):107-113. 被引量：161
2....分析家http://www.fxj.com.cn,,..
3Peters, E.E., Chaos and order in the capital market[M]. second edition. New York, 1991.
4Peter, E E.. Fractal Market Analysis[M]. John Wiley&Sons, Inc. 1994.
5B. B. Mandelbrot. Fractals:forms,chance and dimension[M]. W.H.Freeman, 1977.
6Loretan, M., Phillips, P.C.B.. Testing the Covariance Stationarity of Heavy Tailed Time Series[J]. Journal of Empirical Finance, 1994, (1), 211-48.
7(美)埃德温·J.埃尔顿(EdwinJ.Elton)[等]著,向东.现代投资组合理论和投资分析[M]中国人民大学出版社,2006.
8马树才,宋丽敏,王威.沪市股票市场价格影响因素的实证分析[J].统计研究,2000,17(8):24-28. 被引量：19
9张妍.套利定价理论在中国上海股市的经验检验[J].世界经济,2000,23(10):19-28. 被引量：26
10刘霖,秦宛顺.中国股票市场套利定价模型研究[J].金融研究,2004(6):44-55. 被引量：17

共引文献2

1彭亚,闫克锋.基于ARCH类模型的中国沪市股指波动性研究[J].经济研究导刊,2011(3):68-69. 被引量：2
2林雨,幸伟,刘堂发.深证成指周收益率波动及预测实证研究——基于ARCH模型[J].会计之友,2013(34):80-83.

同被引文献18

1谷岭.基于GARCH模型族的上海股市波动性分析[J].经济研究导刊,2007(3):81-83. 被引量：9
2万蔚,江孝感.我国沪、深股市的波动性研究——基于GARCH族模型[J].价值工程,2007,26(10):14-18. 被引量：23
3王琳.非参数局部线性估计方法及对中国股市杠杆效应的实证分析[J].大众科技,2008,10(5):185-187. 被引量：7
4王黎明,王文杰.沪市180指数波动的实证研究[J].泰山学院学报,2008,30(3):1-5. 被引量：2
5方卫东,李坤,张建功.香港恒生指数的波动性分析[J].华南理工大学学报（自然科学版）,2008,36(12):138-141. 被引量：3
6马国腾,赵妍.沪深300股指收益率波动的实证分析——基于TARCH模型[J].经济论坛,2010(2):169-171. 被引量：7
7何红霞.中国股市价格的波动性研究——基于沪深300指数的GARCH族模型[J].和田师范专科学校学报,2010,30(3):10-12. 被引量：8
8王军波,邓述慧.中国利率政策和证券市场的关系的分析[J].系统工程理论与实践,1999,19(8):15-22. 被引量：24
9江孝感,蔡宇.向量MRS-GARCH模型波动持续性研究[J].管理科学学报,2011,14(8):54-64. 被引量：8
10曹广喜,曹杰,徐龙炳.双长记忆GARCH族模型的预测能力比较研究——基于沪深股市数据的实证分析[J].中国管理科学,2012,20(2):41-49. 被引量：15

引证文献5

1江河.基于GARCH模型的上证综指日收益率波动特征研究[J].西安财经学院学报,2011,24(5):25-29. 被引量：5
2林晓浩,杨少华.基于SV模型的沪深300指数波动分析及风险度量[J].技术与市场,2011,18(11):168-168. 被引量：1
3李涛.金融一体化进程下海峡两岸股市波动性特征比较研究[J].商业研究,2014(7):60-65. 被引量：1
4张紫笛.基于GARCH模型的上证180指数研究[J].商,2015,0(27):163-163.
5鲍松杰.沪深300指数收益率波动性分析——基于GARCH模型[J].时代金融,2016(15):292-294. 被引量：3

二级引证文献10

1顾鑫.我国股票市场收益率波动分析 ——基于GARCH模型的实证研究[J].投资与创业,2020(23):5-7.
2李德杰,江生生.基于GARCH模型的沪深300指数日收益率波动特征研究[J].科技经济市场,2012(6):36-38. 被引量：2
3郭世辉,雷静姗.定向增发对股价收益率波动性影响的短期效应研究——以沪、深两市房地产类股票为样本[J].西安财经学院学报,2013,26(4):5-9.
4张晶,姚婷.基于SV模型的股指期货杠杆效应实证研究[J].蚌埠学院学报,2014,3(2):87-89.
5孙德山,颜妍,陈芳琪.基于GARCH模型的深证综合指数收益率波动性研究[J].辽宁师范大学学报（自然科学版）,2015,38(4):446-451. 被引量：4
6陈健,范天腾.上证50指数波动率影响因素研究[J].西安工业大学学报,2017,37(6):463-467. 被引量：1
7任维哲,刘浴,陆启浩.基于信用溢价的融资租赁企业信用风险的测度[J].统计与信息论坛,2018,33(2):94-98. 被引量：5
8李涛,刘灼,万伟.海峡两岸金融一体化进程:发展现状及实证分析[J].重庆理工大学学报（社会科学）,2018,32(9):85-92. 被引量：1
9陈玲,刘艳华.沪深300指数价格波动的集聚性分析[J].铜陵学院学报,2019,18(6):32-36.
10詹静潇.基于GARCH模型的金融时间序列实证分析[J].财讯,2017,0(9):69-70.

1高志娜,路世昌.辽宁上市公司资本结构影响因素研究[J].技术经济与管理研究,2008(4):21-23. 被引量：1
2方杰.中国证券市场周内效应的实证检验[J].福建商业高等专科学校学报,2011(3):89-93. 被引量：2
3江河.基于GARCH模型的上证综指日收益率波动特征研究[J].西安财经学院学报,2011,24(5):25-29. 被引量：5
4王玉荣,潘红宇.上海股市日收益率波动的特征[J].统计与决策,2003,19(7):21-21. 被引量：2
5许新霞,何开刚,黄丽.公允价值的收益波动性与市场反应——来自中国上市商业银行的证据[J].经济评论,2010(3):100-107. 被引量：9
6崔霞,刘娟,黄午琴.金融危机对中国股市波动影响的实证研究——基于GARCH模型族的分析[J].中国证券期货,2012,15(A08):13-14. 被引量：2
7邵平,刘林,孔爱国.高管薪酬与公司业绩的敏感性因素分析--金融业的证据(2000～2005年)[J].财经研究,2008,34(1):94-105. 被引量：55
8曹原.浅析如何应对公允价值计量造成的银行收益波动[J].当代会计,2016(8):21-22.
9陈丽蓉.浅议企业风险管理整体框架[J].会计之友,2005(06B):90-90.
10王毅.ARCH族模型在上证收益率变动中的实证研究[J].黑龙江对外经贸,2010(6):120-122.

金融经济（下半月）

2009年第7期

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...

;

使用帮助返回顶部