GARCH模型的实证研究

本文通过对上证综指收益率序列的实证分析,发现其具有明显的群集聚集性、波动性、尖峰厚尾的特征,并应用GARCH及其扩展模型对该序列进行建模分析,发现GARCH模型可以较好的消除金融时间序列的异方差性,同时发现,GARCH-t的拟合效果更好一些。     

基于GARCH模型的上证指数实证分析

在对GARCH模型进行探究的基础上,针对上证指数收益率的波动特征进行GARCH建模,最后通过对所得模型结果的分析得出了我国股市与其他发达国家的股市具有一些共同的地方,即我国的上证指数收益率序列具有显著的异方差特征,且收益率波动的大小与其自身过去的波动大小有非常明显的关系,因此说我国的大盘指数也可以采用GARCH模型来进行拟合和解释。     

基于GARCH族的VaR方法在上证市场中的风险度量

使用上证地产指数的日对数收益率的数据,对其收益率序列进行统计描述,并且建立GARCH族模型。分别在正态分布、T分布和GED分布下总结GARCH参数并计算VAR值,通过实证分析指出序列分布具有尖峰厚尾的特征,上证地产指数的对数价格具有波动率聚集现象,其中利好消息的波动比利空消息更大,上证地产指数存在明显的杠杆效应;T分布下的EGARCH(1,1)模型能够更好地拟合上证地产指数,得出的VAR值准确性较高的结果。     

长记忆条件下我国房地产业的风险测量——基于GARCH和FIGARCH模型的动态VaR计算

从股票市场风险管理的角度分析房地产业指数,基于GARCH和FIGARCH模型对房地产业指数日收益率序列进行建模,在此基础上分别计算其VaR的值,并对二者进行比较。实证研究表明:房地产业指数收益率序列的波动具有长记忆性,FIGARCH模型的拟合效果优于GARCH模型;并且基于FIGARCH模型计算的VaR比基于GARCH模型计算的VaR能更有效地度量风险。     

棉花期货价格波动率分析

针对棉花已成为制约“十四五”规划中纺织行业发展不可或缺的关键因素这一事实,提出通过研究棉花期货价格的波动来体现纺织业成本变化。 基于 2008 年 1 月 2 日到 2021 年 9 月 6 日棉花 CF999 期货价格数据时序图,得到原序列不平稳的结论,处理后得棉花期货价格收益率序列,由 J-B 统计量、ADF 检验 统计量,得到棉花期货价格收益率序列是平稳时间序列,但不服从正态分布,有尖峰厚尾和高阶异方差性的统计特征;然后考虑收益率序列服从 T 分布和广义误差(GED)分布,分别构建 GARCH 类模型,具体利用GARCH、GARCH-M、EGARCH 和 MS-GARCH 4 种模型对棉花价格波动特征进行研究,结果表明:基于 T 分布 的模型比 GED 分布更能描述棉花期货价格收益率序列的波动特征;棉花市场不是“高风险、高回报”产业;收益率序列存在反杠杆效应;MS(3)-GARCH(1,1)模型的拟合效果最优,收益率序列有体制变换现象,各种波动的持续期不同,高波动状态最短,为 2. 12 d;最后提出相关建议。     

基于GARCH族模型的我国股市波动性研究

选取1996年12月16日到2015年5月19日期间上证综指和深证成指日收益率数据,建立二变量指标的GARCH模型、TARCH模型和EGARCH模型,对我国股市的波动性进行实证分析.结果发现:EGARCH模型能较好地拟合沪深两市日收益率波动的时间序列,而且我国股市存在显著的非对称性,表现为股票市场上投资者对利好消息的反应小于对同等程度的利空消息的反应.     

深市股指波动性的实证研究

运用GARCH类模型对我国深市的两个股指日收益率的波动性进行研究,主要回答了中国股票市场是否存在GARCH效应,对于所选的两个股指的波动率,最适合的GARCH模型是什么2个问题。计算结果显示,对深证综指日收益率的波动而言,EGARCH-M(1,1)模型的拟合效果较好,而GARCH-M(1,1)则能较好地拟合深证成指日收益率的波动。同时,还对这两个股指日收益率的波动率进行了预测。     

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.     

上证综合指数波动性的实证分析

以上证综合指数的日收益率为研究对象,建立了基于正态分布的GARcH(1,1)模型,同时考虑到股票收益率受到风险水平的影响,进一步建立GARCH(1,1)-M模型.实证研究结果表明,上证综合指数的收益率具有尖峰厚尾、方差随时间而变化特点与波动集群的现象.在研究样本区间内,GARCH(1,1)模型能较好地拟合上证综合指数收益率的波动性,同时,其期望收益与期望风险存在着正向关系.     

基于不同误差分布下ARMA—GARCH模型的国债指数实证研究

根据上证国债指数收盘价数据的特征,对其收益率序列建立误差分布为正态、GED和t分布的ARMA—GARCH模型．比较不同分布条件下的拟合效果,得出误差分布为GED和t分布时,模型的拟合效果优于误差分布为正态分布的情况．应用交叉验证法对预测效果进行比较,得出误差分布为t分布的ARMA—GARCH模型预测效果最优．同时,在模...     

基于实际波动率的VaR模型实证研究

以实际波动率预测方法替代传统的波动率预测方法，应用到VaR模型中去，并随机选择了五只股票数据进行实证研究，比较基于GARCH模型和实际波动率模型的两种VaR预测结果，得到基于实际波动率的VaR预测效果显著地优于基于GARCH模型的VaR预测效果.     

基于STFIGARCH模型的权证定价研究

为了更好地研究权证市场,基于FIGARCH与STGARCH模型,提出一种新的GARCH族模型———STFIGARCH模型.首先,对所选取的两支个股收益率序列进行ARCH效应检验与长记忆的R/S检验,并建立FIGARCH模型与STFIGARCH模型进行比较研究,结果显示波动的长记忆性和非对称性是共存的.接着,在波动性分析的基础上,建立了FIGARCH期权定价模型(FIGARCH-M)与STFIGARCH期权定价模型(STFIGARCH-M).研究表明:STFIGARCH-M定价结果较好;权证市场在权证发行初期偏向于被高估,随着行权日越临近,权证价格也逐步回归模型的理论价格.     

交易量与股价波动性动态关系的研究

交易量与股价变化的关系是金融市场研究的重要课题之一.VGARCH模型是在传统的GARCH模型中加入交易量得到的衍生模型.通过对上证指数波动性预测的实证分析得出:VGARCH模型能更准确地预测股票指数的波动性.进一步指出,相比于交易量,其波动率能更好地度量每日信息到达量.     

中国股市量价波动性关系的实证分析

从实证角度对我国股票市场的价格收益与交易量变动之间的动态关系进行了较为全面的分析.研究结果表明,沪深两市日价格收益序列存在着GARCH现象,价格收益和交易量变动之间存在正相关关系;收益和交易量的变动之间存在双向Granger线性因果关系;两市波动存在不对称效应,并对基于加入交易量的TARCH模型和EGARCH模型的结果进行了比较,表明EGARCH模型的拟合结果好于TARCH模型.     

信息冲击对聚乙烯期货市场波动的影响

为了更好地刻画聚乙烯期货市场,基于APARCH和ST-GARCH模型,提出一种新的GARCH族模型:ST-APARCH模型。与APARCH模型相比,该模型对信息的处理更加平滑,而且概括了更多的GARCH族模型;与ST-GARCH模型相比,该模型考虑了不同市场收益率波动的次幂特征.使用聚乙烯期货市场的收益数据进行实证研究的结果表明,与GARCH,GJR-GARCH,APARCH模型相比,ST-APARCH模型能够更好地刻画聚乙烯期货市场收益率的波动特征,尤其是信息冲击所引起的复杂的杠杆效应.     

中国股市交易量的周内效应

研究了中国股市交易量在一周里面的变化规律,采样时间跨度是从1990-12-19到2002-12-31。以市场换手率度量交易量,采用自回归广义自回归条件异方差(AR-GARCH)模型研究了中国股市交易量的时间系列。研究结果显示沪市和深市的日市场换手率不服从正态分布并且存在着自相关性和ARCH效应;AR-GARCH模型很好地拟合了日市场换手率时间系列,估计出来的参数十分显著;周一到周五的日市场换手率存在显著差异并且周一的市场换手率达到了一周的最大值。利用混合分布假说进行了解释,非交易日的信息积累可能是周一高换手率的原因。结果指出:在该研究的样本范围内,中国股市交易量存在着周内效应。     

基于数据驱动的旅游需求预测研究

合理预测景区客流量不仅可以为景区提供参考,更是旅游治理体系和治理能力现代化建设的内在要求。基于九寨沟风景区官网于2012年5月至2021年5月披露的每日客流量数据,运用Python爬取与九寨沟旅游相关的搜索行为数据和九寨沟每日平均气温,构建ARIMA、SVR模型和加入百度搜索指数与日平均气温的LSTM神经网络模型,对九寨沟风景区客流量进行拟合和预测。结果表明,LSTM神经网络模型预测精度高于ARIMA和SVR模型,加入百度搜索指数和日平均气温的LSTM神经网络模型可以显著提升客流量预测精度。     

蜀柏毒蛾两天敌Holling捕食模型的参数分析

本文利用Holling模型分析了厉蝽(Cantheconidea concinna Walker)、广腹螳螂(Hierodula potellifera Serville)两捕食性天敌与蜀柏毒蛾幼虫之间的功能性反应.结果表明:厉蝽、广腹螳螂是蜀柏毒蛾的两种重要捕食性天敌,最大日捕食量每头可达22.42头和24.63头,两者在控制蜀柏毒蛾危害中起着重要的作用.     

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。     

基于概率理论和AR/GARCH模型的非线性损伤识别

为了解决在不确定因素干扰下的结构非线性损伤识别问题,提出了基于概率理论和自回归/广义自回归条件异方差(AR/GARCH,autoregressive/generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)混合模型的非线性损伤识别方法。描述了AR/GARCH模型的组合理论及其相应的组合公式,给出了模型参数估计和定阶方法。利用损伤前后的加速度响应信号构造AR/GARCH模型,并进一步提取出非线性损伤特征因子。采用概率理论和置信区间方法获取相应的损伤存在概率,并建立基于层间刚度的基本概率损伤指标。在此基础上,基于权化技术提出了改进概率损伤指标以提高识别可靠性。数值计算和实验验证结果表明,基于概率理论和AR/GARCH模型的损伤技术可以较好地解决不确定因素干扰下的非线性损伤问题,改进概率指标的识别效果明显优于基本概率指标。