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作者： 陈启欢[1];杨朝军[2]
作者机构： [1]上海交通大学管理学院博士研究生,上海市,200030;[2]上海交通大学管理学院教授、博士生导师,上海市,200030
出版物刊名： 经济管理
页码： 91-96页
主题词： 上证180指数;价差;深度;信息不对称;ETF
摘要：上证180指数的成立事件对不同的流动性指标有相反的效果：一方面促进了成分股价差水平和交易信息对称程度的改善，另一方面又促使交易深度水平和交易活跃性的降低。
这些流动性效应是由于机构投资者对上证180成分股偏好所造成的，机构投资者增加了上证180成分股的需求的同时减少了供给，导致了交易深度和活跃性的降低。
机构投资者作为相对知情交易者，它们的偏好增加了市场的需求竞争程度，从而降低了交易者之间的信息不对称程度以及改善了市场价差水平。
本文还建议创立上证180指数ETF，因为根据国外的经验，ETF可以有效地增强市场交易深度，从而弥补上证180指数在市场交易深度方面的负面影响。
上海股市的流动性和 市场冲击成本分析 上海证券交易所研究中心2006年4月上海股市的流动性和市场冲击成本分析研究中心 施东晖 摘要：l交易成本是市场质量的综合体现，也是构成证券交易所核心竞争力的重要因素。
在交易成本的构成中，市场冲击成本是重要的组成部分，并且是衡量流动性的最重要指标。
l在电子竞价市场中，由于交易所在某个时刻可以观察到限价指令簿的整体状况，因此可以精确地计算出不同委托量下市场冲击成本的大小。
l尽管上海股市的买卖价差在全球交易所中处于较低水平，但在相同的委托金额下，上海股市的市场冲击成本要远远高于欧洲的主要交易所。
l市场冲击成本可以在实践中得到广泛运用，交易所可用来监测市场流动性的变化，投资者可用来支持投资决策，监管者可用来制定投资指引，指数编制者可用来筛选指数成份股。
l为了给投资者（特别是机构投资者）提供有效的信息服务，增加市场透明性，建议本所可在外部网上每日发布前一个交易日市场冲击成本最低（流动性最好）的１０个股票的流动性数据，并在每月的统计月报中披露上证５０指数成份股和整个指数每个月的平均冲击成本数据。
一、交易成本与市场质量１．交易成本是市场质量的综合体现 在金融市场全球化和信息技术革命的双重影响下，证券交易所迎来了全球竞争的新时代。
在新在竞争环境下，证券交易所对市场质量的关注与日俱增，国际证券交易所联合会（ＷＦＥ）在其２００４年度报告中就指出：“证券交易过程中的市场质量在全球竞争环境中的重要性日益凸现。
” 衡量交易所市场质量的指标可谓是多种多样，包括：流动性、稳定性、透明性、有效性等，这些特性受到交易机制、市场结构和监管制度等一系列因素的影响，而其综合体现就是交易成本的高低。
首先，流动性和交易成本其实是“一个硬币的两面”，较低的交易成本即意味着较高的流动性。
其次，较低的交易成本意味着股价不会因不完全信息及供需突然变化而大幅扭曲，使市场具有较好的稳定性。
再次，较低的交易成本使投资者可以根据市场信息快速地改变投资组合，加快股价对新信息的反应和吸收能力，使市场具有较高的有效性和透明性。
基于ＧＪＲ－ＧＡＲＣＨ模型的上海证券市场实证研究根据1998年1月1日－2006年5月1日上证综指数据，采用GJR－GARCH 模型对上证股市收益率的统计特性进行讨论，并分析了上证股市收益率波动的非对称性现象。
结论表明：(1)上证综合指数序列存在冲击的非对称性，同时也存在着杠杆效应；(2) 由拟合得到的新闻影响曲线可以看出，GJR－GARCH模型的新闻影响曲线也是非对称的，同样强度的利空消息较利好消息对未来波动的影响更大。
标签：GJR－GARCH模型；收益率；条件方差；杠杆效应；新闻影响曲线1 GJR-GARCH模型概述Engle在1982年首先提出了ARCH模型，ARCH模型很好的捕捉了金融时间序列中波动的丛集现象。
图1是上证综合指数自1998年1月1日至2006年5月1日间2005个交易日的市场收益率波动图，典型地刻画了金融市场收益率的这种特性。
2 实证分析2.1 样本数据的选取样本数据来源于WIND行情数据库，包括沪市综合指数的日收盘价格指数，导出数据为其复权后的数据，见图1。
数据从1998年1月1日到2006年5月1日，共2005个观测值。
2.2 数据的基本统计特征和非正态性数据的统计特征如表1所示（使用的软件是EViews5.0）。
正态分布的偏度应该是0，而样本数据的偏度是-0.014965，此值为负数，右偏，数据的分布具有一个较长的左尾；正态分布的峰度应该是3，而样本数据的峰度是8.889194，此值大于3，验证了收益率数据具有尖峰厚尾的特性。
另外，我们通过估计数据序列收益率经验分布密度图（估计选用了Epanechnikov核，窗宽为0.005，共选取了1000个点），如图2所示，也验证了收益率分布的尖峰态。
2.3 单位根检验我们使用增广Dick-Fuller（ADF）检验，验证所研究的数据是否具有单位根（使用的软件是EViews5.0）。
在检验过程中，我们选择Schwarz InformationCriterion（SIC），最大滞后阶数设为10，检验结果见表3。
基于中国投资者行为偏差的DHS模型修正基于中国投资者行为偏差的DHS模型修正摘要：本文基于中国投资者行为偏差的研究，修正了传统的股价行为预测模型——DHS模型。
通过分析中国投资者的行为偏差特点，结合市场情绪和基本面因素，提出了一种改进的DHS模型，能更好地预测中国股市的股价走势。
1. 引言中国股市的波动性一直备受关注，投资者行为偏差在其中起到了重要作用。
传统的股价行为预测模型DHS（Differential Hybrid Switching）模型无法很好地预测中国股市的股价走势。
本文旨在修正该模型，提高预测准确性。
2. 中国投资者行为偏差的特点中国投资者普遍存在着过度自信、过度乐观和过度反应等行为偏差。
他们倾向于跟风买入高涨股票，并过度关注短期利益，忽略了长期价值。
此外，他们对负面消息过度反应，导致市场出现过度波动。
3. DHS模型的不足传统的DHS模型在预测中国股市的股价行为时存在以下不足：（1）无法体现中国投资者的行为偏差特点；（2）缺乏对市场情绪的考虑；（3）未考虑基本面因素。
4. 改进的DHS模型（1）行为偏差修正：引入行为金融学理论，修正DHS模型中的投资者行为偏差。
将过度自信、过度乐观和过度反应等因素纳入模型，对投资者行为进行定量分析。
（2）市场情绪因素：考虑市场情绪对股价的影响。
通过情绪指标的建立和分析，将市场情绪因素纳入DHS模型中，对股价变动进行预测。
（3）基本面因素：综合考虑公司基本面因素对股价的影响。
引入财务指标、市盈率等基本面因素，对DHS模型进行修正。
5. 模型实证分析本文以中国A股市场的某股票为研究对象，采用修正后的DHS 模型进行分析。
通过收集历史股价数据、市场情绪指标和基本面数据，并进行模型拟合和回归分析。
实证结果显示，修正后的DHS模型在预测中国股市的股价走势时表现良好，预测准确度较传统模型有所提高。
6. 结论与启示本文通过修正DHS模型，结合中国投资者行为偏差特点、市场情绪和基本面因素，提出了一种改进预测模型，并进行了实证分析。
2023年基金从业资格证之证券投资基金基础知识全真模拟考试试卷A卷含答案单选题（共100题）1、下列关于基金财务会计报告分析的说法，错误的是()。
A.股票投资占基金资产净值的比例如发生少量的变动，并不意味着基金经理一定进行了增仓或减仓操作B.通过对基金收入来源的分析，尤其是通过基金间收入来源结构的比较分析，可以更为深入地了解该基金具体投资状况C.对于股票基金及债券基金来说，费用的高低对于基金净值有着较大的影响D.如果基金份额变动较大，会对基金管理人的投资产生不利影响【答案】 C2、下列关于可赎回债券的说法，错误的是()。
A.约定的价格称为赎回价格，包括面值和赎回溢价B.大部分可赎回债券约定在发行一段时间后才可执行赎回权C.赎回条款是发行人的权利而非持有者D.赎回条款是保护债权人的条款，不是保护债务人的条款【答案】 D3、列关于货银对付的表述中，不正确的是（）。
A.其主要目的是为了简化操作手续B.它又称款券两讫C.它是指当且仅当资金交付时给付证券，证券交付时给付资金D.它可以规避交收违约风险【答案】 A4、下列选项不属于常用的货币市场工具的是（）。
A.大额可转让定期存单B.政府债券C.同业拆借D.商业票据【答案】 B5、下列关于债券持有者、优先股股东、普通股股东的清偿顺序，表述正确的是（）。
A.普通股股东先于优先股股东B.债券持有者先于优先股股东C.普通股股东先于债券持有者D.优先股股东先于债券持有者【答案】 B6、关于跟踪误差，下列说法不正确的是()。
A.跟踪误差小，反映股票组合的跟踪偏离度小，风险低B.是度量一个股票组合相对于某基准组合偏离度的重要指标C.复制误差、现金存留、各项费用、分红和交易冲击成本等会导致跟踪误差产生D.一般仅适用于主动投资管理者的业绩考核【答案】 D7、将5,000元现金存为银行定期存款，期限为3年，年利率为5％。
如果以复利计算，3年后的本利和是（）。
A.5,750元B.750元C.5,788.13元D.788.13元【答案】 C8、（）衡量的是市场利率变动时，债券价格变动的百分比。
我国股市收益率波动偏度和峰度的实证分析本文通过以我国股票市场的代表性指数—上证综指和深证成指长达20年的历史数据为样本，对指数收益率偏度和峰度进行实证分析，考察涨跌停板限制的影响，验证我国股票市场的“一月效应”，并对所得结果给予理论解释。
研究结论包括：涨跌停板限制实施后，股市收益率的偏度和峰度都显著降低，且偏度的方向改变；涨跌停板限制实施后，波动峰度逐步降低，负收益率的持续性更强；我国股市存在“一月效应”，一月份收益率降低了波动峰度，提高了波动偏度值，但并不改变波动偏向。
关键词：偏度峰度涨跌停板限制一月效应引言偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）是用金融资产收益率的高阶矩（三阶和四阶）来刻画收益率分布的特性。
现有学术文献中，研究证券市场波动性的较多，但专门针对收益率分布偏度和峰度的很少。
Samuelson在1970年就发现，在最优风险决策函数中加入三阶或更高阶矩后，相比均值-方差效用函数，解决方案将得到完善，可见高阶矩在解决实际问题中的重要性早已为学者所关注。
王鹏等（2009）用自回归条件方差-偏度-峰度（GJRSK-M）模型研究我国股票市场的高阶矩波动特征，结论表明，我国股市的条件方差、条件偏度和条件峰度都具有波动持续性和杠杆效应，且该模型比现有其他高阶矩波动模型具有更强的预测能力。
Amado（1999）研究发现，股票市场和外汇市场日收益率的非正态分布特征，使得对对称性和偏度的检验变得毫无意义；在非正态分布假定下，大多数市场收益都具有对称性，即使在正态分布假定下也没有显著的非对称性；但某些市场的收益率在正超额收益和负超额收益的分布上存在差别。
然而，对偏度和峰度进行深入研究的方向之一，考察“一月效应”对二者的影响，至今却鲜有文献涉及。
“一月效应”是指股票收益率在一月要显著高于其他月份。
Aggarwal等（1989）通过研究日本股市1965-1984年的月数据，发现日本股市收益分布具有显著且持续的尖峰厚尾性，其程度随组合中股票数目的增加而递减；但收益率对正态分布的偏离几乎不受一月收益率和公司规模的影响。
基于GARCH模型中国股市波动性的实证分析【摘要】应用ARCH，GARCH，TARCH，EGARCH，GARCH-M模型对中国股市收益率进行定性及定量的分析。
考虑到我国股市变动的实际效果，提出EGARCH模型对我国股市是较好的选择。
分析股市的ARCH效应，对我国上证180指数收益率进行实证分析。
【关键词】上证180指数；GARCH模型；收益率一、前言一些时间序列特别是金融时间序列，常常会出现某一特征的值成群出现的情况。
特别是在市场经济条件下，股票市场出现大起大落现象，股价的剧烈变动是股票市场最显著的特征之一。
近年来，有关我国股市的各方面的研究很多，大致可以分为三类：一是经济运行基本因素对股市影响的分析模型。
二是各类股市间的相关性研究。
三是股市自回归模型。
对股票收益率序列建模，某随机扰动项往往在较大幅度波动后紧接着较大幅度的波动，在较小幅度波动后紧接着较小幅度的波动。
这种性质叫做波动的集群性。
在一般的回归分析和时间序列分析中，要求随即扰动项是同方差，但这类序列随机扰动项的无条件方差是常量，条件方差是变化的量。
这种情况下需要使用条件异方差模型，也就是本文研究的GARCH 模型。
二、模型简介ARCH模型最早是由Engle于1982年提出，是最简单最基础的条件异方差模型（自回归条件异方差模型），用来描述波动的集群性和持续性。
但是为了获取条件异方差的动态特征需要高阶的ARCH模型。
Bollerslev将ARCH模型的阶数推广到无穷，得到广义的自回归条件异方差模型，即GARCH模型。
该模型大大减少了参数估计的个数，具有良好的处理厚尾的能力。
基于这两个模型发展起来得到很大的扩充，以GARCH（1，1）模型为代价的低阶ARCH类模型因参数少且建模效果好，在金融收益率序列的波动性研究中得到广泛的应用。
然而在应用GARCH模型的过程中发现ARCH项和GARCH项的参数之和非常接近1.这表明满足参数约束的条件。
后来的研究中先后对ARCH模型进行扩展，提出了GARCH，TARCH，EGARCH，GARCH-M等模型。
DOI：10.19995/10-1617/F7.2024.05.111基于GARCH类模型对美国股市波动性的对比分析李姜悦 沈慈慈 王伟杰(淮北理工学院 安徽淮北 235000)摘 要：为研究美国股市股指的波动性特征，本文选取美国股市的Nasdaq指数和Russel2000指数的日收盘价数据，借助统计软件，利用GARCH类模型进行实证分析。
实证结果表明：Russel2000指数的风险较Nasdaq指数更稳定，更适合投资，且相较GARCH(1，1)模型，满足学生t分布的APARCH(1，1)模型拟合的条件异方差可以更好地反映种股指日对数收益率的波动率情况，因此可选用此模型对两种指数波动率的未来值进行预测，为投资者提供未来投资参考。
关键词：GARCH模型；APARCH模型；非正态性；收益率；波动率；全球金融市场；国际金融风险本文索引：李姜悦,沈慈慈,王伟杰.基于GARCH类模型对美国股市波动性的对比分析[J].商展经济,2024(05):111-116.中图分类号：F831；F830.9 文献标识码：A随着全球金融市场的日益相互联系和国际金融风险的增加，金融市场的波动性成为重要的研究领域。
美国作为全球最大的经济体，其金融市场的波动性对全球经济有着巨大的影响。
为了更好地刻画时间序列的波动率，Bollerslev(1986)[1]对自回归条件异方差(Autoregressive Conditional Heterosc edasticity，ARCH)模型进行了拓展，建立了广义自回归条件异方差模型(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model，GARCH模型)。
因为波动性是市场风险的度量，可以反映市场的不确定性，反映投资者对市场的情绪和态度，因此国外学者借助GARCH类模型对股市波动性的研究层出不穷；Edbert和Sigit(2018)[2]基于GARCH类模型对东盟五国的油价波动和股票收益进行了实证分析；Takwi(2023)[3]通过GARCH模型对喀麦隆股市的波动率进行实证分析，表明相比ARCH模型，GARCH模型能够很好地衡量喀麦隆股市的波动率；Maria等(2023)[4]利用英国上市公司高管内幕交易的月度数据分析了内幕交易总量( AIT )与股市波动之间的关系，发现较高的AIT会导致股市波动率的短期上升。
