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金融市场压力对股指收益率的影响研究
智慧艳
基于北向资金动向的股指收益率预测研究
2024年
自“沪港通”和“深港通”开通以来,北向投资者的交易行为始终被市场所紧密地关注,对于未来的市场走势具有重要的引领作用。本文构建了反映北向投资者资金动向的代理指标(NCM),并且采用样本内的回归预测模型和样本外的R~2统计量以及全包围测试方法,研究了其对于股票市场收益率的预测能力。实证结果表明,北向资金的动向能够有效地预测2,5,10和20个交易日的股票市场收益率,这种预测能力对格兰杰因果检验及不同的资金动向计量方法和检验样本都具有较好的稳健性。进一步研究发现,NCM的预测能力主要来自参与北向交易的投资者分析和处理未来现金信息的能力。最后,利用这一预测能力构建量化择时策略,发现NCM市场择时策略可以在2,5,10和20个交易日的持有期内具有较好的投资绩效表现。
傅俊辉傅俊辉刘玉芳
关键词:收益可预测性经济解释
均值函数相等检验及在高频股指收益率中应用
2024年
针对具有相依特征的函数型数据样本,提出利用经典的Newey-West估计式对它们的长期协方差函数进行估计,从而可以得到更加准确的函数主成分,进而对独立同分布条件下的均值函数相等检验统计量进行改进,并通过模特卡罗模拟和实例分析与现有独立同分布和相依条件下的检验方法进行比较。模特卡罗模拟结果表明,相比于现有检验方法,文中所提改进方法的检验水平与显著性水平更接近,而检验功效更高。实例分析结果表明,2018年沪深300和上证180股指1分钟和5分钟累积收益率的均值函数相等,即这两个金融市场的投资收益水平相当。
李气芳黄宝坤
中国股指收益率的周内效应检验——基于EGARCH模型和交叠样本法
2024年
“周内效应”对有效市场假说提出了挑战。本文基于上证综指和深证成指2000年—2022年的日度收益率数据,基于条件异方差性对股指收益率的周内效应展开实证研究。结果发现中国股指的“周内效应”存在时变性,具体表现为在2002年左右到2017年左右的负向周五效应,在2000年到2006年为正向、在2006年左右到2015年逐渐过渡为负向、在2015年左右到2021年逐渐转为正向的周三效应。
王钰菲黄辉
关键词:周内效应EGARCH模型
沪深股指收益率分布特征拟合检验研究被引量:1
2023年
为更深刻地揭示沪深股指收益率特征,本文提出两成分混合广义正态分布及其退化分布、非对称广义正态分布及其退化分布等8种分布,对上证综指(SSEC)和深证成指(SZCZ)日收益率数据进行拟合对比分析。通过拟合评价和VaR度量发现:对于上证综指,用非对称广义正态分布更好地拟合日收益率数据的尖峰厚尾带偏特征;对于深证成指,用两成分混合广义正态分布更好地拟合日收益率数据的尖峰厚尾带偏特征。在进行沪深股指波动预测、资产定价和风险度量时,建议选择非对称广义正态分布和两成分混合广义正态分布进行对比分析,进一步提高其准确性。
温录亮丘延君陈平炎
关键词:沪深股市股指收益率上证综指深证成指
新冠疫情前后中国三大股指收益率联动性变化被引量:1
2023年
为克服VAR、SVAR模型拟合优度较低的问题,选取中国股市三大股指(上海证券交易所综合股价指数、深圳证券交易所成份股股价指数及创业板指数)的日收益率平稳时间序列进行研究;选取中国新冠疫情大爆发期间的2020年1月20日作为分界点,分段研究疫情前后股市收益率的联动性变化。研究发现:在99%的置信度上,中国三大股指收益率之间仅有当期影响;通过Chow突变点检验发现,疫情前后中国三大股指收益率联动性发生了显著的变化,表明疫情对中国资本市场的影响是显著的、持续的;疫情发生后,上海证券交易所综合股价指数、深圳证券交易所成份股股价指数对其他两个指数的影响均加强,但创业板指数对上海证券交易所综合股价指数、深圳证券交易所成份股股价指数的影响减弱。
刘惠惠唐鹏鹏
关键词:日收益率
国际能源价格与主要国家股指收益率间的波动溢出研究
能源在全球范围内都具有重要的战略意义和不可替代性,是国家政治格局和经济运行的命脉。所以,如何有效地运用市场机制来调控资源配置和能源配置,就成为国家经济发展中亟待解决的问题。股票市场作为一种重要的经济活动,其波动程度对于经...
洪靖涵
关键词:国际能源股票价格波动溢出效应
基于非对称三参数拉普拉斯和GC分布的股指收益率VaR和ES联合度量和预测研究
邓琼
基于时变Copula模型的股指收益率相依关系研究
2022年
为了研究股票市场之间的互动性与相关性,基于时变Copula模型研究上证指数、深证成指、香港恒生指数和美国道琼斯指数收益率间的相依关系。首先,对4个样本收益率序列建立自回归移动取平均-广义自回归条件异方差(autoregressive moving average-generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,ARMA-GARCH)模型族以确定单个边缘分布;其次,利用常见的常系数Copula函数及时变Copula函数分别对股指收益率序列的相依关系建立模型,并对这2种模型进行对比;最后,基于正态Copula模型分别对两两股指间的相依关系做比较分析。研究结果显示,时变Copula模型的拟合效果要明显优于常系数Copula模型;沪、深股市相依性最强,相关系数接近0.9,A股与港股的相关系数接近0.5,与美股的相关系数在0.15上下波动,A股与港股的相依性要强于A股与美股之间的相依性,港股与美股的相关系数为0.27,与A股相比,港股与美股的相依性更强。本研究方法可应用于金融行业其他领域以了解资金的流向和市场效
胡月王甜甜夏厚君雷柳荣姜燕霞
关键词:时变COPULA股指收益率GARCH模型族
引入投资者关注度的股指收益率预测研究——基于差分进化算法极限学习机模型被引量:7
2022年
投资者关注在股市中的作用是近年来研究的热门问题之一.文章创新性地将百度指数作为中国市场投资者关注度指标加入以差分进化算法优化的极限学习机(DE-ELM)中,研究百度指数对中国股票指数的预测能力.实证结果显示,差分进化算法极限学习机(DE-ELM)模型的预测能力较传统计量模型ARIMA模型和传统神经网络模型BP神经网络模型显著提高,且加入百度指数能够提升DE-ELM模型对股指收益率的预测精度,其中以加入“牛市”、“熊市”和“金融危机” 3个百度指数的差分进化算法极限学习机(DE-ELM)预测精度最高,结果最稳定.
唐旻黄志刚

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刘维奇
作品数:225被引量:1,225H指数:16
供职机构:山西财经大学经济学院
研究主题:城市化 投资者情绪 重尾分布 尾指数 实证研究
陈守东
作品数:222被引量:1,994H指数:22
供职机构:吉林大学商学院数量经济研究中心
研究主题:VAR 经济增长 实证研究 中国金融 实证分析
侯利强
作品数:15被引量:35H指数:4
供职机构:合肥工业大学管理学院
研究主题:偏最小二乘 支持向量回归 税收预测 粒子群优化 税收收入
蒋彧
作品数:31被引量:307H指数:8
供职机构:南京大学商学院
研究主题:实证检验 股票市场 贝叶斯方法 房地产市场 股指期货
李聪
作品数:29被引量:75H指数:6
供职机构:青岛大学经济学院
研究主题:融资效率 股指期货 企业 家庭财务 BP神经网络