本文构建VAR-BEKK-GARCH模型从市场波动联动的角度考察沪深股市间短期的波动溢出效应和长期的波动协同持续性，并在此基础上分析了沪深股市间的时变相关性。实证结果表明：短期内，沪深股市间存在显著的双向波动溢出效应，但长期内沪深股市间不存在波动的协同持续性。沪深股市间长短期波动特征的背离以及沪深股市对数价格序列长期内不存在协整关系的事实表明尽管两市短期内表现出较强的联动特征，但长远来看它们有各自的变化方式，不在一个协同体系内，会随着时间的推移而分道扬镳。同时，对沪深股市时变相关性的研究表明，总体而言，沪深股市间存在较高的相关性，但在市场暴跌的极端市场形态下相关性有可能急剧下降。股市波动剧烈时，市场相关系数的波幅也较大，相关性较低。

金融市场的多分形（Multifractal）特征全面体现了测度对象变化的复杂性，而用于描述这种复杂性的多分形语言则是刻画金融市场波动特征的有力工具。以上证综指的高频价格数据为样本，运用多分形谱分析（Multifractal spectrum analysis）方法研究了其上海证券市场的多分形特征。结果表明：多分形特征存在于上证综指价格波动中，多分形语言中蕴含了有关金融资产价格波动的丰富信息。最后初步提出了运用多分形理论所提供的工具来进行波动率研究的思路。

本文主要通过半参数条件方差建模方法分析股权分置改革对上海股市收益率序列波动性特征的影响。文章首先对股市波动特征的刻画方法作了简单回顾，讨论了条件方差建模的基本思路以及常见方法。进一步结合中国股市的实际，运用半参数条件方差建模的方法，对上海股市股权分置改革前后的波动性特征进行测度。最后对股改前后的波动特征进行了对比分析。本文主要的创新在于运用广义可加模型为基础的半参数模型的条件方差建模方法来测度股市的波动率。

以权证市场的10只产品为例，研究探讨了我国权证产品的波动特征以及相应的风险测度VaR模型，同时运用更加严谨和稳健的Kupic LR检验以及动态分位数回归（Dynamic quantile regression）检验法，对各类不同波动模型和收益分布假定下的VaR估计精度进行了深入的后验分析（Backtesting）。主要实证结果显示，能够刻画波动的非对称杠杆效应以及假定新生量服从“有偏学生分布”的VaR测度模型能更好地刻画我国权证市场的风险状况，但并没有发现能够普遍适用于所有权证产品的VaR计算模型存在。

目前投资国内银行股有几大困惑：银行的绝对价值如何衡量？国内银行普遍盈利能力明显比国外银行低，但市场给予的溢价为何反而高？几家银行在业绩有明显差距的情况下为何价格走势趋同？如何解读银行股价格波动特征？股价对哪些因素最敏感？ 我们通过对银行理论估值模型和价值驱动因素的分析，以及对中美银行股市场定价影响因素和估值差异进行分析，提出以下观点：1）银行股的长期价值中枢与盈利能力和权益增长相关，但由于市场短期并不关心银行如何达到高资产收益率，因此银行股短期走势与信息对盈利变动的影响相关。2）中美银行股估值水平差异的根本原因在于盈利增长率、盈利能力增长率和资本结构安排的差异，但由于所依赖的经济体和监管环境相差甚远，单凭这些区别无法说明国内银行股是否高估。3）在紧缩政策背景下，影响银行盈利波动的关键因素是货币政策、行业政策、利率和汇率政策、贷款质量、资产负债表风险。对风险的估算是投资的关键。4）目前国内银行的高度管制和利率等资金和产品定价非市场化导致非可控因素和经营受损风险与政策高度相关，但随着市场投资成熟度的提高和银行改革的深化，银行股价格将出现一个分化的过程，投资价值将由绝对价值决定。

摘 要：本文应用Fourier方法对沪深两市波动周期进行实证分析，旨在揭示中国股市的周期性波动特征，为进一步研究我国资本市场的波动提供依据。最后得出，中国股市波动周期大约为16天，沪深两市日收盘价序列和周平均收盘价序列都是非平稳的，但却是一阶单整的，并且深市较之沪市有更强的周期性。

本文的目的是运用较为严密的实证方法来考察和比较东亚危机前韩国、印度尼西亚、泰国等新兴市场国家和东亚危机后中国这一世人瞩 目的转型经济国家在开放过程中，国内产出和货币、信贷水准及其波动受到外部影响的特征。 通过引入非对称 “时变波动”(asymmetric time-varying volatility) 特征的二元EGARCH-VAR实证模型，论文得到了以下三个主要的结论：第一、虽然为维持名义汇率的稳定，各国政府都积极地干预外汇市场，由此影响了当期内外利差的收敛，但从动态发展的角度上看，包括中国在内的4个国家其金融的实际开放程度都在不断加大。第二、除90年代国际资本移动的鼎盛阶段以外，各国发生的经济波动并不是由外部冲击直接带来的，更多的是在开放经济的环境下国内经济的不确定因素所导致。第三、通过各国经济波动特征的比较，可以发现汇率制度、金融市场的开放程度以及资本市场的发展状况对经济波动有很大的影响。