SVAR-GARCH模型的多元波动率估计

考虑SVAR GARCH模型的多元波动率, 提出一种估计波动率的新方法. 先利用独立成分分析技术求解因果结构和统计独立的误差项, 建立残差项条件协方差阵与误差项条件协方差阵的关系, 然后利用单变量GARCH模型的估计结果和识别的因果结构, 估计多变量GARCH模型的条件波动的脉冲响应方法, 实现多元波动率的估计, 该方法可有效减少估计参数. 实验结果表明, 新方法估计的波动率与能源期货市场的规律相符.     

一种估计高维协方差矩阵的新方法

本文考虑在条件独立正态模型下估计高维协方差矩阵的一种新方法,利用因果强分割搜索算法找到随机变量之间的条件独立性并设计了新的算法来估计协方差矩阵,使得样本协方差矩阵在高维条件下具有较强的可逆性.并通过实例验证了该方法的有效性.     

基于广义可加模型的波动率估计方法

放宽了传统GARCH模型参数形式的假定,将广义可加模型引入条件方差的估计,改进了[Bhlmann P,McNeil A J.An algorithm for nonparametric GARCH modelling.Computational Statisticsand Data Analysis,2002,40(4):665-683]提出的迭代算法并将其用于可加GARCH模型的估计.通过能够控制真实波动率的数学模拟实验,分别用样本内和样本外估计的方法说明了可加GARCH模型在估计现有参数模型无法刻画的复杂序列波动率时具有更好的估计效果,而与非参数模型相比,可加GARCH模型也有较好的估计效果.通过一个推断波动特征的算例,表明了可加GARCH模型对研究新兴市场股市或者处于金融危机中的股市等存在复杂波动特征的金融市场波动率有着非常现实的意义.     

基于厚尾分布下Realized GARCH模型的中国股票市场波动研究

金融模型的正确选择是估计收益序列的分布和波动率至关重要的一步.本文采用误差项服从正态分布、t分布、偏t分布、NIG分布的Realized GARCH模型,拟合上证综指的收益率分布和波动率,并与误差项服从正态分布、t分布、偏t分布、NIG分布的GARCH模型进行对比,证明厚尾分布下的Realized GARCH模型能够更为精确地描述中国股市的波动性.     

基于分位数回归的企业债信用风险研究

将非参数GARCH模型的方差方程取对数变换后所得的模型用于估计企业债利差波动率。针对模型误差的非对称性，利用更为稳健的分位数回归方法估计改进后的非参数可加GARCH模型。实证分析结果表明，改进后的模型对波动率的估计更为有效；分位数回归方法比最小二乘回归方法能更有效的克服模型误差的非正态影响，对异常值的敏感程度更低，是一种非常稳健的估计方法。     

上证综指波动率的估计——基于GARCH（1,1）模型的研究

波动率是测度风险的重要变量,在金融领域中占有至关重要的地位。采用GARCH（1,1）模型研究了上证综指的波动率。研究结果表明GARCH（1,1）模型能够准确地估计1年以上股市的波动率。     

一类非线性结构关系度量误差模型的大样本理论

讨论了预报变量带有随机度量误差的回归模型的大样本理论，在相当一般的条件下给出了未知参数的一个强相合估计，证明了该估计是渐近正态的，并给出了其极限分布的均值与协方差阵。     

多元线性FRM结构参数的约束LSE的强相合性

多元线性函数关系模型(FRM)是多元线性Errors—in—Variables统计模型的一种，该文针对具有一般误差协方差阵结构的多元线性FRM，在一定的条件下证明了其结构参数的约束最小二乘估计量的强相合性。     

异方差模型中协方差阵的估计研究

在异方差模型中,尽管回归系数的普通最小二乘(OLS)估计仍能保持无偏性,但其对应的协方差阵估计不再一致。解决异方差问题,对随机误差项协方差阵的估计显得尤为重要。基于异方差形式未知的情况下,非参数估计的良好效果,应用不同的非参数方法对误差项的协方差阵给出估计,进而通过估计加权最小二乘法得到回归系数的估计,并在已有的加权异方差一致协方差阵估计的基础上进行了拓展。模拟实验和实例分析表明,不同的非参数方法在回归系数的估计和模型的检验方面效果都有很大的差异。     

基于中国股市波动率的多元模型比较与分析

讨论了DCC-GARCH和ICA-GARCH的多元时间序列协方差模型,并从中国股市出发,对中国股市的波动率进行估计及预测.同时,引入VaR模型,比较各多元模型衡量中国股市波动率的准确性及适用性.     

基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测

针对负荷时间序列的非线性和波动性特征,在研究负荷时间序列波动性门限特征的基础上,引入冲量门限的概念,提出了一种基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测新方法.利用条件极大似然估计方法,估计了模型参数.同时,考虑到负荷时间序列波动的厚尾效应,将模型推广为服从非高斯分布假设下的情形,建立了2种基于厚尾假设的两重门限GARC...     

多维GARCH模型的估计和检验

讨论多维 GARCH模型的识别及其参数模型的极大似然估计和检验方法     

随机扰动项误设对GARCH模型参数估计的影响

以AR(1)-GARCH(1,1)为例,讨论随机扰动项误设与不同优化算法对模型参数估计结果的影响。结果发现,随机扰动项误设对条件均值方程参数估计值影响不大,而条件方差方程中ARCH项系数、GARCH项系数与真值的偏差较为厉害。进一步分析发现,在小样本情况下采用NLMINB算法,ARCH项系数的均值估计结果更理想一些,但收敛于真值的速度却低于LBFGSB算法;LBFGSB算法估计GARCH项系数结果会更理想,但LBFGSB算法估计CARCH系数时收敛于真值速度却低于NLMINB算法。     

广义误差分布下CVaR模型的股市风险研究

以沪深300指数数据为样本,首先利用广义误差分布与正态分布假定下的GARCH模型对我国股票市场收益率波动特征进行定量分析,然后运用CVaR模型对股票市场的风险进行实证研究,并与基于VaR模型的风险测度值进行比较.研究结果表明,广义误差分布假定下的GARCH模型能够更好地反映出我国股票指数收益率尖峰厚尾的特性,而使用CVaR模型则有利于提高金融市场风险测度的准确性.     

广义自回归条件异方差模型加速模拟定价理论

研究了广义自回归条件异方差(GARCH)模型下方差衍生产品的加速模拟定价理论.基于Black-Scholes模型下的产品价格解析解以及对两类标的过程的矩分析,提出了一种GARCH模型下高效控制变量加速技术,并给出最优控制变量的选取方法.数值计算结果表明,提出的控制变量加速模拟方法可以有效地减小Monte Carlo模拟误差,提高计算效率.该算法可以方便地解决GARCH随机波动率模型下其他复杂产品的计算问题,如亚式期权、篮子期权、上封顶方差互换、Corridor方差互换以及Gamma方差互换等计算问题.     

基于GARCH-VaR模型的石油价格风险研究

石油价格收益率一般不符合VaR模型的独立、对称的正态分布假设,表现出金融时间序列的非对称性、异方差、波动聚集等特征.文章提出利用GARCH模型估计石油价格收益率的时变条件方差,改进传统VaR对方差的估计,并通过实证分析,估计石油价格风险,即在一定的置信度水平下石油价格可能的最大日损失值,估计结果显示改进的GARCH-V...     

利率期限结构波动效应协整的实证

在刻画短期利率波动具有长期回复均值和负向飘移率的非线性均值-广义自回归条件异方差(GARCH)模型中,引入马尔科夫区制转移特征,给出波动区制转移概率的计量递推公式和最大似然函数数值求解程序.对动态模型综合设计的科学性进行参数假设检验,证实非线性均值回复与马尔科夫区制转移效应的GARCH模型相比,其单独或双项组合的杠杆效应、负向信息强响应、高波动低持续等效应模型具有更强的现实数据拟合能力,可从时间序列和横截面角度,进一步揭示短期市场利率期限结构的内在波动规律.     

多元GARCH模型在国内企业债券波动传递研究中的应用

利用多元GARCH模型研究国内企业债券信用价差的波动传递问题,考察了企业债券信用价差序列的波动持续性和信用价差序列间的波动溢出效应.研究表明,相同或相关产业的企业债券表现出双向的波动溢出效应,而上游产业对下游产业企业债券的波动有显著影响,存在单向的波动溢出效应.