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行业股票价格指数波动特征的实证研究
被引量：
17
1
作者
劳兰珺
邵玉敏
《南开管理评论》
CSSCI
2005年第5期4-8,共5页
行业风险是投资者进行投资决策、选择行业时要考虑的主要因素之一。行业股票价格指数的波动性常用来衡量行业的风险。本文采用四种具有代表性的衡量波动性的指标来研究行业股票指数的波动特征,将总风险量化分解为与市场相关的风险和行...
行业风险是投资者进行投资决策、选择行业时要考虑的主要因素之一。行业股票价格指数的波动性常用来衡量行业的风险。本文采用四种具有代表性的衡量波动性的指标来研究行业股票指数的波动特征,将总风险量化分解为与市场相关的风险和行业特有的风险两部分,对各行业的风险特征进行深入分析。实证研究采用深交所依据《上市公司行业分类指引》所编制的行业指数数据,分阶段估计股票行业指数的波动性,并进行Kendall协同系数检验。结果表明,不同阶段的行业总体波动性和行业特有的波动性排序间存在一致性,即行业间的波动性大小次序相对稳定,但在与市场相关的波动性排序上不具有稳定性。本文的结论刻画了中国股票市场行业股票指数间的波动性特征,与国际上的相关研究成果具有可比性,对资产在行业间的配置等投资策略问题的研究有参考价值。
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关键词
波动性
行业
分析
行业
股票价格
指数
Kendall协同系数检验
排序
股票
股票价格
指数
行业
风险
实证研究
波动特征
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职称材料
基于动态极值VaR股指分析的中国行业风险研究
被引量：
1
2
作者
刘庆斌
姜薇
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期1246-1251,共6页
应用动态极值VaR模型分析中国行业股票价格指数,对不同市场条件下中国行业风险进行实证研究.在McNeil等提出的GARCH模型与极值理论基础上,运用Huisman等提出的VaR法修正上述风险值估计方法,构建了动态极值VaR模型.在该模型的构建中考虑...
应用动态极值VaR模型分析中国行业股票价格指数,对不同市场条件下中国行业风险进行实证研究.在McNeil等提出的GARCH模型与极值理论基础上,运用Huisman等提出的VaR法修正上述风险值估计方法,构建了动态极值VaR模型.在该模型的构建中考虑了风险因子的时变特性,采用EVT方法对风险因子的厚尾特性进行建模,简化了风险值的估计过程,并提高了估计的准确性.动态极值VaR模型能够较好地刻画风险尾部分布特性,同时能够比较准确地度量所研究时间段内的市场风险和行业风险.研究结果表明,不同市场条件下各行业的风险特性具有显著的变化.最后利用Kruskal-Wallis一致性检验对上述结论进行了验证.据此,在资产组合管理过程中,有必要依据市场环境和行业风险特性对资产配置比例进行调整.
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关键词
行业
股票价格
指数
GARCH-EVT
POT模型
风险值
行业
风险
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职称材料
题名
行业股票价格指数波动特征的实证研究
被引量：
17
1
作者
劳兰珺
邵玉敏
机构
复旦大学管理学院财务金融系
出处
《南开管理评论》
CSSCI
2005年第5期4-8,共5页
基金
国家自然科学基金项目(70371010)
教育部留学回国基金项目的资助
文摘
行业风险是投资者进行投资决策、选择行业时要考虑的主要因素之一。行业股票价格指数的波动性常用来衡量行业的风险。本文采用四种具有代表性的衡量波动性的指标来研究行业股票指数的波动特征,将总风险量化分解为与市场相关的风险和行业特有的风险两部分,对各行业的风险特征进行深入分析。实证研究采用深交所依据《上市公司行业分类指引》所编制的行业指数数据,分阶段估计股票行业指数的波动性,并进行Kendall协同系数检验。结果表明,不同阶段的行业总体波动性和行业特有的波动性排序间存在一致性,即行业间的波动性大小次序相对稳定,但在与市场相关的波动性排序上不具有稳定性。本文的结论刻画了中国股票市场行业股票指数间的波动性特征,与国际上的相关研究成果具有可比性,对资产在行业间的配置等投资策略问题的研究有参考价值。
关键词
波动性
行业
分析
行业
股票价格
指数
Kendall协同系数检验
排序
股票
股票价格
指数
行业
风险
实证研究
波动特征
Keywords
Volatility
Industry Analysis
Industry Stock Price Index
Kendall＇s Coefficient of Concordance
Ranking
Stock
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
基于动态极值VaR股指分析的中国行业风险研究
被引量：
1
2
作者
刘庆斌
姜薇
机构
天津工业大学管理学院
军事交通学院基础部
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期1246-1251,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(70702012)
文摘
应用动态极值VaR模型分析中国行业股票价格指数,对不同市场条件下中国行业风险进行实证研究.在McNeil等提出的GARCH模型与极值理论基础上,运用Huisman等提出的VaR法修正上述风险值估计方法,构建了动态极值VaR模型.在该模型的构建中考虑了风险因子的时变特性,采用EVT方法对风险因子的厚尾特性进行建模,简化了风险值的估计过程,并提高了估计的准确性.动态极值VaR模型能够较好地刻画风险尾部分布特性,同时能够比较准确地度量所研究时间段内的市场风险和行业风险.研究结果表明,不同市场条件下各行业的风险特性具有显著的变化.最后利用Kruskal-Wallis一致性检验对上述结论进行了验证.据此,在资产组合管理过程中,有必要依据市场环境和行业风险特性对资产配置比例进行调整.
关键词
行业
股票价格
指数
GARCH-EVT
POT模型
风险值
行业
风险
Keywords
industry stock price index GARCH-EVT（generalized autoregressive conditional heteroskedasticity-extreme value theory） POT（peak over threshold）model VaR（value at risk） industrial risk
分类号
F830.9 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
行业股票价格指数波动特征的实证研究
劳兰珺
邵玉敏
《南开管理评论》
CSSCI
2005
17
下载PDF
职称材料
2
基于动态极值VaR股指分析的中国行业风险研究
刘庆斌
姜薇
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
下载PDF
职称材料
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