熔断机制对我国A股市场影响的实证分析

发布时间：2018-01-13 06:11

  本文关键词：熔断机制对我国A股市场影响的实证分析　出处：《统计与决策》2017年13期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 熔断机制 高频数据 ACD模型 波动率

【摘要】：文章利用我国沪深300股指期货的每分钟高频数据,对实行熔断机制前后的数据进行划分处理,并对两时间段数据建立ACD模型。通过对股指期货数据的实证研究,发现触发熔断前的市场交易较为活跃,熔断结束时的市场交易异常兴奋,并且经过ACD模型的拟合,得出熔断机制可以为稳定我国股票市场波动起到一定的控制作用。
[Abstract]:The use of every minute high-frequency data of Shanghai and Shenzhen 300 stock index futures in China, handling classified on the implementation of circuit breakers and data, and establish a ACD model of the two period data. Through the empirical research on stock index futures data, found that triggered fuse before the market transactions are more active, the fuse at the end of the market with excitement. And after the fitting of ACD model, the circuit breakers can be controlled for the volatility of the stock market stability in our country.

【作者单位】： 北京工商大学数学系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11501015)
【分类号】：F832.51
【正文快照】： 0引言从2008年至今,我国A股市场的情况大起大落,面对市场的巨幅震荡,从不同角度对股指期货进行短期分析与风险管理迫在眉睫,其中熔断机制的引进成为了呼声最高的风险管理制度之一。熔断机制是指在交易过程中,当价格波动幅度达到某一限定目标时,交易将暂停一段时间,或者交易可

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 朱建平;魏瑾;谢邦昌;;金融高频数据挖掘研究评述与展望[J];经济学动态;2011年06期

2 郭兴义,杜本峰,何龙灿;(超)高频数据分析与建模[J];统计研究;2002年11期

3 常宁,徐国祥;金融高频数据分析的现状与问题研究[J];财经研究;2004年03期

4 应益荣;包郭平;;金融市场高频数据分析的建模进展[J];五邑大学学报(自然科学版);2006年01期

5 包郭平;应益荣;;金融市场中高频数据的分析方法[J];五邑大学学报(自然科学版);2007年01期

6 唐振鹏;;金融高频数据和超高频数据的研究现状及展望[J];福州大学学报(哲学社会科学版);2008年04期

7 金登贵;中国证券市场高频数据分布特征研究[J];统计与决策;2005年20期

8 唐勇;张伯新;;基于高频数据的中国股市跳跃特征实证分析[J];中国管理科学;2013年05期

9 尹优平,马丹;基于分布拟合方法的高频数据风险价值研究[J];金融研究;2005年03期

10 补冯林,张卫国,何伟;基于超高频数据的股票流动性度量研究[J];统计与决策;2005年04期

相关会议论文 前6条

1 郭名媛;;基于高频数据的已实现极差相关系数及实证研究[A];2012管理创新、智能科技与经济发展研讨会论文集[C];2012年

2 郭名媛;;基于高频数据的赋权已实现极差相关系数及其实证研究[A];社会经济发展转型与系统工程——中国系统工程学会第17届学术年会论文集[C];2012年

3 唐勇;;金融市场波动建模:基于高频数据视角[A];社会经济发展转型与系统工程——中国系统工程学会第17届学术年会论文集[C];2012年

4 杨怀东;伍娟;盛虎;;基于高频数据的成对交易统计套利策略实证研究[A];第五届（2010）中国管理学年会——金融分会场论文集[C];2010年

5 张晨;李月环;;基于调整“已实现”波动率的沪深300指数高频数据波动性研究与预测[A];中国会计学会高等工科院校分会2008年学术年会（第十五届年会）暨中央在鄂集团企业财务管理研讨会论文集（上册）[C];2008年

6 刘淳;朱世武;何济舟;;金融市场波动择时策略的经济价值分析[A];经济全球化与系统工程——中国系统工程学会第16届学术年会论文集[C];2010年

相关重要报纸文章 前5条

1 本报记者 任晓;12月PMI或小幅上行[N];中国证券报;2013年

2 程实;美国金融体系逐渐恢复 实体经济企稳[N];中国经济时报;2009年

3 华泰长城期货 谢赵维　许惠敏;高库存料继续“重压”矿价[N];中国证券报;2014年

4 金融学博士 宏观经济分析师 程实;全球经济隐约徘徊着复合危机阴影[N];上海证券报;2011年

5 申银万国证券研究所 李慧勇;新兴市场保持资金大额流入[N];证券时报;2014年

相关博士学位论文 前7条

1 马锋;高频数据视角下非参数波动率建模、预测及其评价研究[D];西南交通大学;2016年

2 唐勇;基于高频数据的金融市场分析[D];天津大学;2007年

3 镇磊;基于高频数据处理方法对A股算法交易优化决策的量化分析研究[D];中国科学技术大学;2010年

4 刘广应;带跳的分数维积分过程的幂变差理论及其在金融高频数据中的应用[D];复旦大学;2011年

5 李胜歌;基于高频数据的金融波动率研究[D];天津大学;2008年

6 王少斌;基于高频数据的投资者交易行为研究[D];首都经济贸易大学;2014年

7 王芳;基于市场微观结构噪声和跳跃的金融高频数据波动研究[D];西南财经大学;2011年

相关硕士学位论文 前10条

1 周智橹;沪深300股指期货已实现波动率的研究[D];中国青年政治学院;2015年

2 米佳奇;基于高频数据的期货跨品种套利研究[D];浙江工商大学;2015年

3 李梦莹;基于高频数据的A股银行板块配对交易研究[D];复旦大学;2014年

4 谢欣欣;基于对限价指令簿信息的研究对高频金融数据进行建模[D];上海交通大学;2015年

5 王浩;基于趋势反转的程序化交易研究[D];上海交通大学;2014年

6 欧阳君宏;金融资产跳跃特性研究[D];福州大学;2014年

7 林欣;基于高频数据的金融资产共同跳跃建模研究[D];福州大学;2014年

8 周明眉;基于Hilbert-Huang变换的高频数据波动率的估计[D];长春工业大学;2016年

9 蔡丰泽;基于小波分析的金融高频数据波动率估计研究[D];长春工业大学;2016年

10 胡龙;基于RV-MSM模型的沪深300波动分析[D];华中科技大学;2013年

，

本文编号：1417786