美元/欧元汇率的趋势与波动分析及区间预测

对美元/欧元汇率进行趋势与波动分析并作出区间预测。利用BP神经网络提取趋势,对残差分别运用自回归移动平均模型和广义自回归条件异方差模型分析波动性,将趋势与波动性结合给出区间预测。对2001年7月至2017年10月美元/欧元汇率的研究发现,BP神经网络具有很好的非线性刻画能力,但只有合适的预测精度才能得出较好的预测区间,同时也发现,广义自回归条件异方差模型对波动性的分析效果优于自回归移动平均模型。因此,BP神经网络模型与广义自回归条件异方差模型的组合模型(BP-GARCH模型)更适合时间序列的中长期区间预测。通过调节BP神经网络的参数、误差及预测精度提高组合模型的精度。     

基于GARCH模型的股票波动性分析

对于高频金融数据,模型回归后得到残差序列的方差衡量了投资的风险程度,一直以来是人们关注的焦点。通常情况下,残差平方项之间存在一定的正相关性,这就是股票市场波动性的集群现象。本文主要运用GARCH类模型对这种现象进行分析,并选取能够对数据作出最优拟合的模型。     

基于GARCH-VAR模型的黄金类股票风险研究

VAR作为当今风险管理基本工具之一,在各种金融资产的风险管理中得到广泛的运用,方差协方差模型是计算VAR的一般方法,它是假定金融时间序列服从正态分布,未考虑方差的时变性.然而时间序列普遍具有不完全服从正态分布、尖峰厚尾、波动集聚性、异方差等特点,GARCH模型恰好能更好地抓住这些特点,所以基于方差协方差模型的GARCH-VAR模型能更好的对金融时间序列进行风险分析.详细介绍了GARCH-VAR模型,并对如何运用GARCHVAR模型度量黄金股票的风险进行实证分析,得出了相应的结论.     

基于EGARCH模型的人民币汇率波动性研究

选取2005年7月21日至2010年5月14日间每个交易日的美元/人民币汇率中间价的高频数据作为样本数据,然后对样本数据进行平稳处理和ARCH效应检验,在满足GARCH建模条件下建立EGARCH(1,1)模型,实例检验和分析人民币汇率波动性.结果表明,2005年7月21日以来,人民币汇率收益率序列具有明显的尖峰厚尾特征...     

基于R/S检验、ARFIMA模型和小波方差的人民币汇率长记忆性检验

分别应用R/S检验、ARFIMA模型和小波方差对人民币兑美元名义汇率收益率序列的长记忆性进行检验.根据R/S统计量计算出Hurst指数为0.573 745 1,采用ARFIMA(2,d,1)模型对人民币汇率收益率序列进行拟合的效果比较好,其分数差分参数为0.145 7,利用Haar小波对人民币汇率波动绝对值收益率序列进行最大重复离散小波变换,得出其长记忆性参数为0.393 1.3种方法的研究结果均表明人民币兑美元名义汇率收益率序列存在长记忆性.     

人民币实际有效汇率和美元指数对中国进出口贸易的影响

在分析当前人民币实际有效汇率与美元指数对中国进出口贸易研究现状的基础上,借鉴Johansen协整模型和误差修正模型,利用GARCH模型计算月度波动率,对2001年1月至2010年6月我国进出口总量月度数据进行实证研究.从人民币实际有效汇率及其波动以及美元指数及其波动对进出口贸易的影响进行分析.研究结果表明:人民币实际有效汇率对中国的出口影响较大,而对进口影响较小;美元指数的波动对中国进出口贸易的影响幅度较大.同时,研究表明美元指数是人民币实际有效汇率的Granger原因,反之不是.研究证明,自加入WTO以来,中国的贸易失衡状况不仅与人民币实际有效汇率水平有关,也和美元本身汇率水平及其波动有关.研究结果为人民币实际有效汇率政策和贸易政策的制定提供了一定的参考.     

GARCH-neural网络模型对股票价格买卖差波动率的预测

股票价格买卖差是衡量金融市场流动性和有效性的重要指标,已经得到学术界的广泛研究.相比而言,作为衡量股票市场风险的重要因素的股票价格买卖价差的波动率却没有得到相同的重视.在广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity,GARCH)模型的基础上,提出了GARCH-neural network (GARCH-NN)混合模型分析股票价格买卖价差波动率的动态性.以深圳证券交易所成分股价指数的高频数据为样本对所提模型进行了实证分析.运用GARCH家族模型对股票价格买卖差波动率的动态性进行分析,得出预测效果最优的GARCH模型.在最优GARCH模型的基础上结合神经网络分析方法即GARCH-NN混合模型对样本数据进行了实证分析.比较分析最优GARCH模型和GARCH-NN混合模型对股票价格买卖差波动率的预测效果,并以AIC(Akaike information criterion)和BIC(Bayesian information criterion)作为检验模型预测效果的指标.实证结果表明,提出的GARCH-NN混合模型更优.     

基于EGARCH-ε_t-GPD模型的VaR计算

在传统的利用极值理论来计算VaR的过程中,一般先是对时间序列建立GARCH模型,再对残差序列运用极值理论建模,从而估计得到VaR.但建模时在GARCH模型的条件方差方程中,人们只考虑了以前时刻的随机误差项对方差的影响,而忽视了当前时刻的随机误差项对方差所作出的贡献.故作者在对时间序列建立EGARCH模型时,在方差方程中引进了当前时刻的随机误差项,然后再对残差建立GPD模型来研究风险价值,并进行了相应的实证分析,结果表明加入当前时刻的随机误差项后估计得到的VaR准确性更高.     

上海证券交易所Ａ股市场的波动性分析

运用主要的三种条件异方差模型：ARCH、GARCH、EGARCH模型，对上海证券交易所A股指数的波动性进行拟合，分析模型对上证A股指数收益的波动性、杠杆效应的拟合情况，比较不 同模型对未来波动性的预测情况。实证分析结果表明：EGARCH模型比较适合对我国股票市场 波动性作长期预测，若假设收益序列服从t分布，由此改进的EGARCH-T模型会得到比正态分 布下更好的拟合与预测效果。     

单个期货合约市场风险VaR-GARCH评估模型及其应用研究

以单个期货合约每一交易日的涨跌率反映期货合约市场风险,借助VaR风险价值法。运用广义自回归条件异方羞（GARCH）模型,建立了VaR—GARCH单个期货合约市场风险评估模型,解决了单个期货合约每一交易日最大损失的确定问题．该模型的特点为借助GARCH方法预测条件异方差,充分体现了期货合约价格的聚集效应、厚尾效应和时变方差效应,使VaR估计更加精准;对VaR的置信区间进行x^2检验,从实证的角度得到合理精准的VaR值;可以依据本模型确定期货保证金的数量,为交易所制定更合理的单个期货合约保证金收取水平提供依据．     

对经济模型的同构变换和条件转化的研究

首先是对投入产出模型、差分模型和经济计量模型对于状态空间模型的同构变换研究;其次是对AD模型对于ECM模型以及线性规划模型对于动态规划模型的同构变换研究;最后是对AR(P)模型和传递函数模型对于ARMA(P,q)模型以及移动平均模型对于指数平滑模型的条件转化研究。     

城市产业规划的经济分析模型库设计

针对城市产业规划中经济分析模型的复杂化特点,从减少模型库冗余性的角度,提出5条模型库设计原则,区分部件模型与执行模型,以可执行文件为部件模型形式,以数据序列描述执行模型,通过代数式数据化和执行模型数据化,增强了关系数据库的知识表达能力,改善了模型的可读性,并给出了混合型模型库管理系统的逻辑设计.     

面向对象的OMT建模技术的应用

通过一个生产质量监造系统具体地介绍了面向对象的建模过程,即如何对一个实际系统进行分析,建立对象模型、动态模型及功能模型,然后优化设计。     

智能决策支持系统中的模型库及其管理系统

给出了模型、模型章及模型库管理系统的基本概念,介绍了模型的常用分类,阐述了模型的表示方法,对模型的生成进行了分类及详细的探讨,最后指出了模型系统的发展方向。     

简论数学模型方法

本文简述了数学模型的产生与发展指出了数学模型的分类,功能及建构模型的方法。     

网络教育技术模式比较研究

研究了网络教育环境的技术构成 ,提出三种网络教育的技术模式 ,即模拟型、数字型和综合型 ,并对其教育传播特性进行横向对比研究 .     

基于ARMA-EGARCH-M模型的沪深股市波动性分析

文章讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立ARMA-EGARCH-M模型,简要说明了此模型的优点;以2000年1月11日-2006年3月15日上证综指和深证成指收盘价为样本,对我国沪深股市收益率分布用ARMA-EGARCH-M模型进行拟合分析,结果表明该模型能更有效地拟合我国沪深股市的波动性;最后解释实证结果和分析了我国股市的行为。     

原子核结构模型理论的研究与发展

综述了原子核结构模型理论的研究与发展,首重介绍了低能有核结构模型－－壳层模型,集体运动几何模型,集体运动代数模型的研究思想,方法和适用范围。     

邕江北大码头河段水工模型试验研究

根据邕江北大码头河段的地形资料和实测河道水文资料，进行糙率分析和室内模型试验研究，各项指标均达到足够精度，为论证北大码头对邕江河段行洪影响提供科学依据。     

DOCV专家系统的数字诊断

计算机医学专家系统是当代计算机科学中人工智能的重要领域之一,而医学专家系统面临的重要问题之一就是对医学诊断系统进行定量的数字描述,建立较为精确的数字诊断系统,进而利用计算机及其智能语言进行处理;本文在这种思想的指导下,对心血管系统中扩张型心肌病、冠心病、心包积液和风心病的鉴别诊断进行了较为精确的数字描述以及数字诊断方法的一个数学模型的建立,为计算机医学专家系统提供了一个心血管方面的算法;最后对该算法进行了五十例的检验,未发现不符者:所以我们充分确信此算法是可靠的。