SV和GARCH模型拟合优度比较的似然比检验

讨论了在金融时间序列中广泛应用的两类波动性模型，即ARCH模型和SV模型的比较问题．从似然比原理出发，提出了一种基于随机模拟的似然比检验方法，阐明了利用该方法进行模型间比较的基本步骤，并利用基于随机模拟方法的似然比检验，分别比较了SV与GARCH(1，1)、SV与t-GARCH对上海股市数据拟合优度，结果表明：SV模型对于上海股市时间序列数据的拟合好于GARCH(1，1)模型，而SV模型上海股市时间序列数据的拟合与t-GARCH(1，1)模型效果相当。     

Box-Cox-SV模型及其对金融时间序列刻画能力研究

利用Box—Cox变换构造的随机波动模型，即Box—Cox—SV模型，较好地概括了现有文献中出现的一些常用SV类模型，避免了模型选择中的困难．论证了该类模型的矩属性和平方序列的自相关特征，利用MCMC估计方法对上证指数收益序列建立了Box—Cox—SV模型，并与EGARCH模型对金融时间序列的刻画能力在理论上和实证上进行了对比研究．     

权证收益率波动的度量:基于GARCH和SV模型的比较

分别采用GARCH模型和SV模型对权证收益率波动进行比较研究,发现这两类模型均能较好地拟合权证收益率的波动,但SV模型比GARCH模型更能捕捉权证收益率的波动信息。在权证总持续期间,通过SV模型计算的V aR值比GARCH模型更加准确;而在权证发行上市时期及最后交易日期间,通过GARCH模型计算的V aR值比SV模型更加准确。     

多维波动模型的因果关系分析

在Comte等关于二阶(非)因果关系的基础上,探讨了FF-GARCH模型、(G)O-GARCH模型、Hadamard乘积GARCH模型的波动(非)因果关系条件,为更好理解所得结论,给出了二维情况下的表达。同时,对多维SV模型也进行了分析。     

SV与GARCH模型对金融时间序列刻画能力的比较研究

围绕金融市场上的两个典型现象，时间序列分布上的“高峰厚尾”性和“平方序列微弱而持续的自相关”性，对比SVAR（1）模型和GARCH（1，1）对此现象的刻画能力，首先从理论论证SVAR（1）模型具有比GARCH（1，1）更吻合这两个现象的数值指标，接着利用上海股市收益作实证检验，通过分析具有体模型，再次说明SVAR（1）模型较之GARCH（1，1）能更好的拟合实际数据，最后提出对标准SV模型的一系列改进措施，以进一步增强SV模型对金融实务的刻画能力。     

扩展SV模型及其在深圳股票市场的应用

在金融风险的研究中很重要的一个领域就是量测金融风险的波动性。本文所研究的这种波动性指的是资产收益的方差随时间不断变化，这在讲师经济学中称之为异方差问题。许多高频的金融时间序列都具有异方差现象。对于波动性的量测（即异方差的量测），主要有两种模型方法：其一是ARCH模型族的量测方法，它包括Engle的ARCH模型（1982）、Bollerslev的GARCH模型（1986）以及在此基础上提出的其他扩展模型；另外一种方法就是SV(Stochastic Volatility）模型。本文提出扩展的SV模型及其参数估计方法和波动估计方法，并进行蒙特卡罗试验，最后利用扩展SV模型对深圳股票市场的波动性进行了实证研究，说明扩展SV模型比标准SV模型描述金融波动性的优越性。     

我国通货膨胀的GARCH模型

从实证上说明了我国通货膨胀存在 GARCH现象 ,并建立了一个 GARCH( 1 ,1 )模型 .将估计的 GARCH( 1 ,1 )模型与回归模型比较 ,得出通货膨胀的 GARCH( 1 ,1 )模型优于回归模型 .     

中国股市波动的异方差模型及其SPA检验

以中国股票市场最具代表性的股价指数-上证综指的高频(High-frequency)数据样本为例,实证计算了以GARCH族模型和随机波动(Stochastic volatility)模型为代表的不同异方差模型对中国股市波动率的预测,并进一步运用SPA(Superior predictive ability)检验法,实证检验了不同异方差模型对中国股市波动的刻画能力和预测精度问题.实证结果显示,就中国股市而言,随机波动(Stochastic volatility)模型是预测精度最高的异方差模型,但在某些损失函数标准下,EGARCH模型也具有良好的波动预测表现.     

具有结构转换的GARCH模型及其在中国股市中的应用

引入具有结构转换(switching regime)的GARCH模型(简称SW—GARCH)，并利用上海股市收益进行实证研究，通过与GARCH模型下的结果相对比，表明SW—GARCH大大提高了对市场波动性的预测能力，为股价波动的变结构建模问题提出了一个新方法，从而解决GARCH及其他异方差模型的结构变化问题。     

基于VS-MSV模型的金融市场波动溢出分析及实证研究

对于动态投资组合与风险管理来说，测定波动溢出效应是非常重要的。已有的资料显示SV模型比GARCH模型能够更好地刻画金融市场的波动，使用SV模型研究两个金融市场间波动溢出的文献并不多见，而使用多元SV模型研究多个金融市场间波动溢出则属空白。为了同时研究分析金融市场之间的波动溢出，作者在研究多元SV模型的基础上，建立了能分析判断波动溢出的模型——VS—MSV模型，并进行了实证分析。     

一类离散灰色模型及其预测效果研究

GM(1,1)模型是灰色系统理论中最重要的内容之一,针对该模型在预测时出现的预测精度问题进行讨论,进而建立了新的离散灰色模型:始点固定离散灰色模型(SDGM)和终点固定离散灰色模型(EDGM),运用大量的数据模拟和预测,将新建立的2个模型和GM(1,1)模型的进行效果比较,发现新建立的2个模型均比GM(1,1)模型有更高的模拟精度和预测精度.     

基于小波变换的时变长记忆SV模型估计方法研究

研究了基于小波变换的时变长记忆SV模型参数的估计方法.根据小波变换可将过程分解到不同的尺度上以及长记忆SV过程同一尺度下和不同尺度下DWT系数的近似不相关性,提出了建立局部似然函数的方法,又根据DWT系数和MODWT系数之间的关系,将局部似然函数表示为模型参数和局部小波方差估计的形式.用该方法对中国股市收益进行了时变长记忆SV模型参数的估计.     

变截距SV模型及其在上海股市的实证

给出波动变结构的 Bayes诊断方法 ,并用上海股市的数据对它进行了实证检验 ,在此基础上建立了一类变结构随机波动模型——变截距 SV模型 ,实证分析与 Monte Carlo试验表明 ,随机波动模型的持续性参数对波动的变结构是极为敏感的     

离散GM(1,1)模型与灰色预测模型建模机理

GM(1,1)模型中,从离散形式到白化形式的转变,以及GM(1,1)模型预测稳定性问题,一直困扰着灰色系统理论的研究者.本文以此为研究出发点,从由离散到离散的角度解决这一理论问题,建立了离散灰色预测模型(称DGM(1,1)模型),并对其与原GM(1,1)模型的关系做了深入研究,找出了原模型预测不稳定的原因,利用麦克劳林公式展开对这些原因做全面解释,最后用纯指数序列验证DGM(1,1)模型预测的无偏性,研究结果表明,可以将本文建立的DGM(1,1)模型作为灰色预测模型的精确形式,而原模型作为近似形式加以使用.     

随机波动模型的持续性和协同持续性研究

波动持续性是广泛存在于经济和金融时间序列的一类普遍现象，它反映了经济和金融的风险相关性，在介绍随机波动模型有关要概念和性质的基础上，从单整的角度讨论了随机波动模型存在的持续性，并以此为基础，讨论了向量随机波动模型存在的持续性和协同持续性，给出了随机波动模型的协同持续定理，此外，文中进一步讨论了协同持续存在的条件和有关性质，给出了协同持续关系的误差校正模型形式。     

随机波动率模型的参数估计及对中国股市的实证

基于有效重要性抽样(EIS)技巧,提出极大似然(ML)方法估计了四种不同收益分布假定的随机波动率(SV)模型的参数. 以上证综合指数和深证成份指数为例,实证检验了不同收益分布假定的SV模型的性能,分析适合我国股票市场的SV模型及收益分布. 实证结果表明,与正态分布、学生t-分布和广义误差分布(GED)假定的SV模型相比,具有“有偏”和“尖峰厚尾”特征的有偏学生t-分布假定的SV (SVSKt)模型能够更好地描述中国股票市场的波动性.     

PLANNED LEAD TIME OPTIMIZATION IN MATERIAL REQUIREMENT PLANNING ENVIRONMENT FOR MULTILEVEL PRODUCTION SYSTEMS

This paper deals with the problem of planned lead time calculation in a Material Requirement Planning （MRP） environment under stochastic lead times. The objective is to minimize the sum of holding and backlogging costs. The proposed approach is based on discrete time inventory control where the decision variables are integer. Two types of systems are considered： multi-level serial-production and assembly systems. For the serial production systems （one type of component at each level）, a mathematical model is suggested. Then, it is proven that this model is equivalent to the well known discrete Newsboy Model. This directly provides the optimal values for the planned lead times. For multilevel assembly systems, a dedicated model is proposed and some properties of the decision variables and objective function are proven. These properties are used to calculate lower and upper limits on the decision variables and lower and upper bounds on the objective function. The obtained limits and bounds open the possibility to develop an efficient optimization algorithm using, for example, a Branch and Bound approach. The paper presents the proposed models in detail with corresponding proofs and se＇~eral numerical examples. Some advantages of the suggested models and perspectives of this research are discussed.