本文關(guān)鍵詞：滬深300指數(shù)波動的特征及影響因素研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：股票市場在推動經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展、提升企業(yè)融資效率、優(yōu)化資源配置、規(guī)避市場風(fēng)險(xiǎn)等方面發(fā)揮著極其重要的作用。波動是股票市場的基本屬性,適度的波動能促進(jìn)市場的繁榮,劇烈的波動會削弱股票市場資源配置、價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能,嚴(yán)重時(shí)甚至引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。因此,研究股票市場波動的特征及影響因素,對維護(hù)股票市場的穩(wěn)定運(yùn)行、保持宏觀經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展具有重要意義。本文選取滬深300指數(shù)作為研究對象,該指數(shù)能反映全國股票市場的波動概貌。尤其是在我國股指期貨推出以后,作為股指期貨的標(biāo)的物,滬深300指數(shù)更具有代表性。本文使用Census X12季節(jié)調(diào)整法對匯率、CPI、PMI樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)處理;使用漲跌幅、振幅、ARCH模型族描述滬深300指數(shù)的波動特征;使用SVAR模型實(shí)證分析經(jīng)濟(jì)增長、貨幣政策、物價(jià)指數(shù)、匯率宏觀因素對滬深300指數(shù)波動的影響;在此基礎(chǔ)上,使用主成分方法,將多個宏觀因素指標(biāo)轉(zhuǎn)化為一個指標(biāo);使用VAR模型探討投資者情緒這一微觀因素對滬深300指數(shù)波動的影響。結(jié)果表明:滬深300指數(shù)波動幅度巨大,具有尖峰厚尾、杠桿效應(yīng)、波動集聚性等特征;常用的ARCH模型族中,TARCH模型擬合滬深300指數(shù)收益率波動的效果最好;我國股市與經(jīng)濟(jì)發(fā)展走勢基本相同;宏觀因素對滬深300指數(shù)波動的影響并不顯著;投資者情緒對滬深300指數(shù)波動的影響較為顯著;宏觀因素對投資情緒影響不顯著。本文的創(chuàng)新點(diǎn)為:(1)研究視角創(chuàng)新。從三個視角探討滬深300指數(shù)波動特征:第一,演化軌跡視角。從滬深300指數(shù)的演化軌跡中,分析滬深300指數(shù)五個階段的不同特征。第二,事件研究(Event Studies)視角。結(jié)合具體事件,分析滬深300指數(shù)的波動幅度特征和原因。第三,收益率波動視角。使用ARCH模型族分析波動的特征,最后選出最優(yōu)的擬合模型。(2)研究方法創(chuàng)新。建立SVAR模型時(shí),在分析同期變量相關(guān)性的基礎(chǔ)上又賦予模型符合經(jīng)濟(jì)特征的約束。將價(jià)格剛性、貨幣政策的制定滯后性、泰勒法則融入SVAR模型,實(shí)證研究了上海銀行間7天拆借利率、采購經(jīng)理指數(shù)、通貨膨脹率、人民幣兌美元的匯率和滬深300指數(shù)波動相互之間的影響效應(yīng)。使用主成分法將多個宏觀指標(biāo)降維,將宏觀因素第一主成分納入包含投資者情緒的多因素分析模型。(3)研究結(jié)論創(chuàng)新。通過實(shí)證分析,得出如下結(jié)論:滬深300指數(shù)與國內(nèi)生產(chǎn)總值走勢大體相同,但是宏觀因素對滬深300指數(shù)波動的影響并不顯著;宏觀因素也不能通過影響投資者情緒間接影響滬深300指數(shù)波動;投資者情緒對滬深300指數(shù)波動的影響較為顯著,但是影響效果會持續(xù)減弱。
【關(guān)鍵詞】：滬深300指數(shù) 波動特征 ARCH模型族 SVAR模型
【學(xué)位授予單位】：山東財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F832.51
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 第1章 緒論12-25
• 1.1 研究背景及意義12-15
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 研究意義13-15
• 1.2 文獻(xiàn)綜述15-22
• 1.2.1 股市波動特征15-17
• 1.2.2 股市波動的影響因素的研究17-21
• 1.2.3 總體評價(jià)21-22
• 1.3 研究方法、框架與思路22-23
• 1.3.1 研究方法22
• 1.3.2 研究框架與研究思路22-23
• 1.4 創(chuàng)新之處23-25
• 第2章 滬深300指數(shù)波動特征的理論分析25-30
• 2.1 波動的界定25
• 2.2 度量波動的模型25-28
• 2.2.1 樣本方差法25-26
• 2.2.2 隱含波動模型26
• 2.2.3 移動平均模型26
• 2.2.4 ARCH模型族26-28
• 2.3 股市波動的特征28-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第3章 滬深300指數(shù)波動特征的實(shí)證分析30-41
• 3.1 滬深300指數(shù)的演化軌跡分析30-32
• 3.1.1 調(diào)整階段31
• 3.1.2 上揚(yáng)階段31
• 3.1.3 下跌階段31
• 3.1.4 調(diào)整階段31-32
• 3.1.5 劇烈震蕩階段32
• 3.2 滬深300指數(shù)波動的事件研究分析32-36
• 3.3 滬深300指數(shù)的收益率波動分析36-40
• 3.3.1 數(shù)據(jù)說明及統(tǒng)計(jì)性描述36-38
• 3.3.2 ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)38-40
• 3.3.3 實(shí)證結(jié)果40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第4章 宏觀因素與滬深300指數(shù)波動41-62
• 4.1 國內(nèi)生產(chǎn)總值與滬深300指數(shù)波動的走勢比較42-43
• 4.2 宏觀因素對滬深300波動的影響43-44
• 4.3 VAR模型與SVAR模型44-47
• 4.3.1 VAR模型44-46
• 4.3.2 SVAR模型46-47
• 4.4 實(shí)證分析47-52
• 4.4.1 變量的選取及說明47-50
• 4.4.2 變量數(shù)據(jù)的預(yù)處理及描述性分析50
• 4.4.3 SVAR模型檢驗(yàn)和模型估計(jì)50-52
• 4.5 實(shí)證結(jié)果分析52-61
• 4.5.1 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析52-57
• 4.5.2 方差分解57-61
• 4.6 本章小結(jié)61-62
• 第5章 投資者情緒與滬深300指數(shù)波動62-69
• 5.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建62-64
• 5.2 VAR模型的檢驗(yàn)與模型的估計(jì)64
• 5.3 實(shí)證結(jié)果分析64-68
• 5.3.1 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析64-66
• 5.3.2 方差分解66-68
• 5.4 本章小結(jié)68-69
• 第6章 結(jié)論與展望69-70
• 6.1 結(jié)論69
• 6.2 展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-73
• 攻讀學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果73-74
• 致謝74

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本文編號：292876