本文關(guān)鍵詞：中國股票市場的非交易時段信息及其投資價值的研究　出處：《復旦大學》2012年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關(guān)文章： 非交易時段 風險價值 風險貢獻度 最優(yōu)配置率

【摘要】：中國股票市場的交易時段只為每個工作日的四個小時,而非交易時段占到整個投資周期的六分之五以上；同時,在中國的股票市場,眾多的宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、央行的貨幣政策以及上市公司的重要公告都是在非交易時段進行發(fā)布,這是為了避免這些信息在交易時段對股價造成大幅波動的影響。雖然在非交易時段,投資者不能夠進行投資操作,但是這些信息不僅影響著股票在非交易時段后的開盤價格,而且也會對之后的交易時段股票的走勢造成一定的影響。因此,對非交易時段的信息以及它的經(jīng)濟含義的研究是十分必要和有意義的。 本論文主要是分為三個部分去研究：首先,為了研究非交易時段信息對交易時段的收益及波動性,論文建立了GARCH(1,1)模型,分別檢驗了滬深兩市的綜合非交易時段以及分類型非交易時段對交易時段收益即波動性的影響,結(jié)果顯示,兩市的非交易時段對交易時段的收益與風險影響顯著,且深市的影響程度較大；接著,為了研究非交易時段對整個投資周期的風險的貢獻,論文建立了EVT-Copula-VaR以及C-VaR模型,分別實證檢驗了滬市以及港市非交易時段的貢獻度,結(jié)果顯示,兩市非交易時段的風險貢獻度較大,且港市較滬市更大;最后,為了檢驗使用了非交易時段信息的投資組合更為有效,論文建立了均值-方差投資組合模型,模擬了上證50,深證100以及上證180三只ETF構(gòu)成組合的有效前沿,結(jié)果顯示,考慮了非交易時段的投資組合,其有效前沿位于其他組合的左上方,更為有效。
[Abstract]:China's stock market has only four hours of trading time per working day, while non-trading periods account for more than 5/6 of the entire investment cycle. At the same time, in China's stock market, numerous macroeconomic data, the central bank's monetary policy and important announcements of listed companies are issued during non-trading hours. This is to avoid the impact of this information on stock prices during trading hours, although investors are not allowed to make investments during non-trading hours. However, these information not only affect the opening price of stocks after the non-trading period, but also affect the trend of the stock after the trading period. It is necessary and meaningful to study the information of non-transaction period and its economic meaning. This paper is mainly divided into three parts to study: first, in order to study the return and volatility of non-trading period information on the trading period, the paper establishes the GARCH1) model. The effects of the comprehensive non-trading period and the sub-type non-trading period on the volatility of the trading period in Shanghai and Shenzhen stock markets are tested respectively. The results show that. The non-trading period of the two markets has a significant impact on the return and risk of the trading period, and the impact of the Shenzhen market is greater; Then, in order to study the risk contribution of non-trading period to the whole investment cycle, the paper establishes EVT-Copula-VaR and C-VaR model. The results show that the risk contribution of the two markets is greater than that of the Shanghai stock market, and the Hong Kong market is bigger than the Shanghai stock market. Finally, in order to test the efficiency of using the information of non-trading period, the paper establishes the mean-variance portfolio model and simulates the Shanghai Stock Exchange 50. Shenzhen Stock Exchange 100 and Shanghai Stock Exchange 180 three ETF constitute the effective frontier of the portfolio. The results show that considering the non-trading period of the portfolio, its effective frontier is located in the upper left of the other portfolio, which is more effective.
【學位授予單位】：復旦大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F832.5;F224

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 黃黎;楊永愉;;非正態(tài)假設下投資組合的風險分解[J];北京化工大學學報(自然科學版);2007年06期

2 劉曉星;邱桂華;;基于Copula-EVT模型的我國股票市場流動性調(diào)整的VaR和ES研究[J];數(shù)理統(tǒng)計與管理;2010年01期

3 張堯庭;連接函數(shù)(copula)技術(shù)與金融風險分析[J];統(tǒng)計研究;2002年04期

4 侯成琪;王頻;;基于連接函數(shù)的整合風險度量研究[J];統(tǒng)計研究;2008年11期

5 韋艷華,張世英,郭焱;金融市場相關(guān)程度與相關(guān)模式的研究[J];系統(tǒng)工程學報;2004年04期

6 張金清;李徐;;流動性風險與市場風險的集成度量方法研究[J];系統(tǒng)工程學報;2009年02期

7 傅強;邢琳琳;;基于極值理論和Copula函數(shù)的條件VaR計算[J];系統(tǒng)工程學報;2009年05期

8 劉志東;;基于Copula-GARCH-EVT的資產(chǎn)組合選擇模型及其混合遺傳算法[J];系統(tǒng)工程理論方法應用;2006年02期

9 李娟;趙選民;;二元極值理論在滬深股市尾部風險度量中的應用[J];系統(tǒng)管理學報;2007年01期

10 李秀敏;史道濟;;金融市場組合風險的相關(guān)性研究[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2007年02期

，

本文編號：1386487