随着经济全球化的进程，我国金融市场将对外逐步开放，金融市场和投资环境将变得更加复杂。国际上，西方主权国家和日本的债务危机，以及西方国家的失业率的等问题影响我国金融市场；在国内，房价和CPI居高不下，我国政府频繁加息和提高准备金，但效果不是很明显。抑制房价过快上涨和稳定物价是我国当前两个最棘手的问题。地震、战争等因素给金融市场的投资者带来极大的心理恐慌，进一步增大了金融市场的波动,投资者将更加关注投资风险。银河证券基金研究中心统计数据显示，截至2010年12月31日，包括QDII基金在内的国内基金公司公募基金资产净值为25184.54亿元，其中开放式基金占公募基金资产的90%以上的比重。所以，研究我国开放式基金的投资风险是非常必要的。 本文的研究目的是研究开放式基金不同投资策略的风险，通过了解不同类型开放式基金的投资策略，熟悉不同类型的开放式基金的风险特性。分析不同类型开放式基金指数的波动率，让投资者理解开放式基金风险特征，并在此基础上结合自身风险收益偏好选择不同类别开放式基金，对比基准指数进一步估计单只开放式基金波动状况。 本文采用规范研究和实证分析相结合、定量研究和定性分析相结合的研究方法分析我国开放式基金的投资风险。运用GARCH-M模型分析不同类型的开放式基金投资风险，EGARCH模型研究不同类型的开放式基金指数的波动是否存在非对称型。 本文的研究结论：1）GARCH-M模型对开放式基金指数的拟合效果较好，在本文研究的中证开放式基金指数体现出金融理论中高风险高收益的有：股票型基金指数、混合型基金指数、货币型基金指数、ETF基金指数和QDII基金指数，只有债券型基金指数估计出的均值方程方差前的系数为负，众所周知，债券型基金风险最小。2）信息冲击非对称性在开放式基金指数中比较复杂，本文的研究结果表明对于绝大多数策略的开放式基金“利空消息”和“利好消息”都会加大指数的波动率，但是本文没有得出“利空消息”作用大于“利好消息”作用的非对称性的结论， ETF和QDII表现出了“利空消息”作用大于“利好消息”。通过分析得出我国基金经理们在利好或利空时都表现出了羊群效应的结论，他们没有合理地控制风险，跟散户一样追涨杀跌，而且利空弱于利好，说明基金经理追涨时更疯狂。因此，建议我国投资者在牛市中选择 值较高的股票会收益更好，在熊市中选择 值较低的股票风险更少。

本文以ARMA-GARCH、GARCH-M及EGARCH模型检验中国、日本及韩国1997年1月至2010年9月的实际汇率波动，及是否存在风险溢价和杠杆效应，发现中国汇率波动最为平稳，而韩国汇率波动最大，并且存在显著的风险溢价和杠杆效应。我们另外考量了央行干预对汇率波动的影响，发现日本央行干预最为有效，而韓國央行干预最为无效。此外，我们以BEKK-MGARCH模型检验中日韩三国的汇率协同波动现象，发现中日韩三国之间的汇率皆具有正向协同波动关系，而以日韩的协同波动持续性最为显著。若考量央行联合干预，则中日汇率的协同波动性将提高，日韩汇率的协同波动性将明显降低。此外，中日及日韩的联合干预对汇率协同波动有显著的政策效应。

通过对Delong etc的噪音交易理论模型的修正，本文分析了投资者情绪对股票收益的影响机理。选择市场换手率、封闭式基金折价和投资者开户增长率作为间接投资者情绪指数，应用因子分析法构造综合投资者情绪指数，并应用OLS和GARCH-M回归分析方法对中国股市投资者情绪及波动与股票收益间关系进行实证分析。结果显示，投资者情绪是影响股票价格的系统因子，股票价格随着投资者情绪波动而波动，而且情绪的上涨和下降对股票价格的影响是不对称的，情绪上涨对股票价格的影响要比下降强的多；因投资者情绪波动而产生的股票收益波动构成市场系统风险并得到了相应的风险溢酬。

在跨期资产定价模型中，风险与股票指数收益尚无定论，近来研究的争论集中于风险厌恶的周期性（顺周期或逆周期）。本文着重研究经济周期对风险厌恶和非对称波动的时变特征的影响，通过引入GARCH-M模型、马尔可夫转制模型和一般均衡资产定价模型，试图建立一个风险厌恶、股票价格非对称波动、经济周期的分析框架。研究结果表明，风险厌恶是状态独立和顺周期的，同时发现股票市场的非对称波动在经济繁荣时期较弱。风险厌恶的顺周期特征不仅有助于我们理解特定风险水平下在经济繁荣时期投资者要求更高的风险溢价，也有助于我们理解经济繁荣时期股票市场非对称波动的弱化。

This paper examines a wide variety of popular volatility models for stock index return, including Random Walk model, Autoregressive model, Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) model, and extensive GARCH model, GARCH-jump model with Normal, and Student-t distribution assumption as well as nonparametric specification test of these models. We fit these models to Dhaka stock return index from November 20, 1999 to October 9, 2004. There has been empirical evidence of volatility clustering, alike to findings in previous studies. Each market contains different GARCH models, which fit well. From the estimation, we find that the volatility of the return and the jump probability were significantly higher after November 27, 2001. The model introducing GARCH jump effect with normal and Student-t distribution assumption can better fit the volatility characteristics. We find that that RW-GARCH-t, RW-AGARCH-t RW-IGARCH-t and RW-GARCH-M-t can pass the nonparametric specification test at 5% significance level. It is suggested that these four models can capture the main characteristics of Dhaka stock return index.

In this paper, I apply the GARCH-class models to Chinese stock market. And I analyze the characteristics of the volatility of Chinese stock market .By comparing the models, I conclude that EGARCH model and EGARCH-M model have almost the same efficiency in Shanghai Stock Exchange (SHSE) and Shenzhen Stock Exchange (SZSE). Then I use the estimated model to forecast the volatilities for these two stock exchanges.

本文基于连续时间动态资产定价模型，推导出权证作为一种新的、依赖于标的股票的风险资产上市交易后，标的股票均衡价格变动的一般性结果，揭示出标的股票资产定价机制必然发生根本性改变；通过建立标的股票收益率与波动率的计量模型验证理论结果；实证考察，在中国，权证上市交易后对标的股票收益率及其波动性的影响，最后得出关于标的股票收益率各方面特征变化的完整结论，作为监管部门与投资者决策的参考依据。

自2005年7月21日起，我国人民币实行有管理的浮动汇率制度。由于各种原因，人民币不断升值，这会给我国的经济带来许多的不确定性。因此，研究汇改以来人民币汇率的走势以及美元头寸的汇率风险有着重要的意义。本文应用AR（1）-EGARCH（1，1）-M-GED模型来计算人民币对美元汇率的日对数收益率的VaR值。研究表明，该模型能够比较好地预测人民币对美元汇率的波动情况，在99%的置信水平下，能够较好地预测VaR，因此可以作为衡量和控制风险的有效方法。

2007年9月，我国国家外汇管理局宣布将QFII投资额度增至300亿美元，这意味着未来新增进入股市的外资潜在数量将达到200亿美元。从此，我国QFII制度的发展进入了一个崭新的历史时期。但发展至今，QFII制度对东道国股市的影响仍然存在着诸多争议。本文对QFII板块市值与上证指数波动性关系、QFII板块市值与A股换手率与市盈率变动关系进行实证检验。并得出结论:QFII板块市值的增加，提高了上证指数的波动性、提高了A股的换手率。