我国医疗保健行业股指收益率波动特征与杠杆效应

发布时间：2019-03-25 09:48

【摘要】：本文运用SWARCH模型分析了我国医疗保健板块收益率的波动,并将医疗保健板块收益率与上证综指、深证成指收益率的SWARCH模型的估计结果进行比较,得出以下结论:医疗保健指数收益率序列呈现出低、中、高三种波动状态,样本区间主要分布于中波动状态,低波动状态的平均持续期最长、中波动状态的平均持续期居中、高波动状态的平均持续期最短,医疗保健指数收益率波动杠杆效应显著;我国股市医疗保健板块收益率波动状态之间的差异高于沪深综指波动状态的差异,医疗保健指数收益率与沪深综指收益率区制转移趋同,但存在着细微差异;医疗保健指数收益率各区制间转移相对频繁,每种波动状态的平均持续期较短,股市医疗保健板块收益率对新信息的反应更为敏感。
[Abstract]:In this paper, the SWARCH model is used to analyze the volatility of the rate of return of the healthcare sector in China, and the results of the SWARCH model of the rate of return of the Healthcare sector are compared with that of the Shanghai Composite Index and the Shenzhen Composite Index. The conclusions are as follows: the yield series of healthcare index shows three kinds of fluctuating states: low, middle and high, the sample interval is mainly distributed in the medium fluctuation state, the average duration of the low fluctuation state is the longest, the average duration of the middle fluctuation state is in the middle, and the average duration of the middle fluctuation state is in the middle. The average duration of the high fluctuating state was the shortest, and the leverage effect of the volatility of the health care index was significant. The difference between the rate of return fluctuation in China's stock market is higher than that in Shanghai-Shenzhen Composite Index. The rate of return of Healthcare Index and Shanghai-Shenzhen Composite Index converges with that of Shanghai-Shenzhen Composite Index, but there are slight differences. The average duration of each fluctuating state is shorter, and the yield of health care plate in stock market is more sensitive to the new information.
【作者单位】： 吉林大学数量经济研究中心;吉林大学商学院;
【基金】：国家社科基金项目,项目编号:10BJL041 教育部人文社会科学研究规划基金项目,项目编号:08JA790054
【分类号】：F832.51;F224

【参考文献】

相关期刊论文 前3条

1 刘金全;李楠;郑挺国;;随机波动模型的马尔可夫链—蒙特卡洛模拟方法——在沪市收益率序列上的应用[J];数理统计与管理;2010年06期

2 蒋祥林,王春峰,吴晓霖;基于状态转移ARCH模型的中国股市波动性研究[J];系统工程学报;2004年03期

3 严太华;陈明玉;;基于马尔科夫切换模型的上证指数周收益率时间序列分析[J];中国管理科学;2009年06期

相关会议论文 前2条

1 郑挺国;刘金全;;基于扩展Kalman滤波的非对称SV模型估计及其在沪深股市的应用[A];教育部文科重点研究基地联谊会2008年年会暨青年经济学者论坛论文集[C];2008年

2 刘金全;刘志刚;;我国股票市场收益波动性的区制转移分析[A];中国现场统计研究会第12届学术年会论文集[C];2005年

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 朱钧钧;谢识予;;上证综指马尔可夫转换模型的MCMC估计和分析[J];系统工程;2010年04期

2 张显峰;王晨;孙叶萌;;交易制度对我国股市波动区制与VaR度量的影响[J];工业技术经济;2011年03期

3 周孝华;张保帅;李强;;基于SWARCH-GED模型的极值VaR度量[J];系统工程;2013年01期

4 郝晓斌;梅婷;;黄大豆1号期货收益率体制转换模型分析[J];河南科学;2012年11期

5 陈明镜;;马氏转移对数正态模型参数置信区间的Bootstrap估计[J];四川理工学院学报(自然科学版);2010年03期

6 赵谊生;;国内外有关MRS-GARCH族模型的研究综述[J];市场周刊(理论研究);2012年02期

7 陈宴祥;罗健英;;基于状态转移波动模型的金融市场动态风险测度研究[J];成都理工大学学报(社会科学版);2010年04期

8 江孝感;万蔚;;马尔科夫状态转换GARCH模型的波动持续性研究——对估计方法的探讨[J];数理统计与管理;2009年04期

9 赵华;蔡建文;;基于MRS-GARCH模型的中国股市波动率估计与预测[J];数理统计与管理;2011年05期

10 李华;陈鹏;;基于ARCH模型的股票和可转债市场收益率波动特征比较[J];数学的实践与认识;2008年13期

相关会议论文 前2条

1 刘维奇;张茜;;股指收益率与利率的关系研究——基于状态转移ARCH的异方差识别法[A];第十三届中国管理科学学术年会论文集[C];2011年

2 吴慧;林锦国;李为相;;ARCH族模型对国债指数的实证分析[A];江苏省系统工程学会第十一届学术年会论文集[C];2009年

相关博士学位论文 前10条

1 朱钧钧;主权违约风险的评估方法和预警模型[D];复旦大学;2011年

2 苏海军;基于Markov转换动态条件相关分析的危机传染研究[D];华中科技大学;2011年

3 袁良胜;开放式基金对中国股市波动性及周期性影响的实证研究[D];对外经济贸易大学;2006年

4 翟爱梅;股票价格波动的塑性和弹性理论研究[D];哈尔滨工业大学;2006年

5 谢卫东;股票市场波动性、传导机制与风险机制的计量研究[D];吉林大学;2007年

6 苏涛;金融市场风险VaR度量方法的改进研究[D];天津大学;2007年

7 陈小新;全球市场环境下中国投资者资产配置管理研究[D];同济大学;2008年

8 李伟;基于金融波动模型的Copula函数建模与应用研究[D];西南财经大学;2008年

9 郑挺国;基于有限混合状态空间的金融随机波动模型及应用研究[D];吉林大学;2009年

10 王晨;我国金融市场波动的区制关联性与风险度量研究[D];吉林大学;2010年

相关硕士学位论文 前10条

1 王翠萍;基于FFT的Regime-switching指数Lévy模型的期权定价[D];浙江财经学院;2010年

2 张瑶;基于半参数方法下的中国资本市场VaR与ES度量方法研究[D];吉林大学;2011年

3 郭沛;我国股票市场行业指数波动非对称性与持续性的计量检验[D];吉林大学;2011年

4 欧洋;基于房地产投资风险VaR：GARCH与SWARCH的比较[D];天津财经大学;2011年

5 杨帆;我国股市波动中的机制转换行为研究[D];辽宁大学;2011年

6 明U，

本文编号：2446862