GARCH模型的二次加权复合分位数估计

基于复合分位数回归理论对GARCH模型提出更加稳健有效的二次加权复合分位数回归(BWCQR)估计，讨论了该估计权重的数值解及其大样本性质.数值模拟显示，当扰动项为厚尾分布时所提出的BWCQR估计明显优于传统的类极大似然(QMLE)估计、分位数回归(QR)估计和复合分位数回归(CQR)估计.应用BWCQR方法建立股指的波动率系统，进一步验证了BWCQR估计在实践意义下的竞争性.     

右删失数据下带辅助信息的部分线性分位数回归模型经验似然推断

利用经验似然结合辅助信息的方法来改进右删失数据下部分线性分位数回归模型的参数估计,通过数值模拟在不同的右删失数据和不同的未知非参数函数下,比较了传统部分线性分位数回归方法和带辅助信息的部分线性分位数回归方法的估计结果的均方误差,进而证明了利用经验似然方法结合辅助信息的部分线性分位数回归方法更有效.     

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.     

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.     

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.     

GARCH模型的分位点回归的MCMC方法（英文）

本文研究了GARCH模型和TGARCH模型的分位点回归的MCMC估计方法.通过将分位点回归估计问题转化为极大似然估计问题,并利用Metropolis-Hastings算法从模型参数的后验分布抽取随机数来完成GARCH类模型的分位点回归的Bayesian估计,本文得到了Value-at-Risk的动态估计.这一方法是对经典的Value-at-Risk计算方法的非常有效的推广.     

GARCH模型的分位点回归的MCMC方法

本文研究了GARCH模型和TGARCH模型的分位点回归的MCMC估计方法. 通过将分位点回归估计问题转化为极大似然估计问题, 并利用Metropolis Hastings算法从模型参数的后验分布抽取随机数来完成GARCH类模型的分位点回归的Bayesian估计, 本文得到了Value at Risk的动态估计. 这一方法是对经典的Value at Risk计算方法的非常有效的推广.     

基于分位点回归和影响因子的动态保证金率

保证金是金融市场上对交易各方履约的基本保证.为了能够在风险可控的范围内设定更为合理的保证金水平,本文结合VaR方法中的GARCH、TGARCH、EGARCH模型,加入影响因子和基于MCMC的分位点回归方法来拟合模型参数,并利用Cornish-Fisher展开式估计分位数Φ-1q,以找到制定保证金水平更为合理的方法,然后采用沪胶指数日线为数据进行了对比和验证.     

复合分位数下的国债利率期限结构研究

本文采用复合分位数回归(CQR)的估计方法对利率期限结构模型贴现率的估计与预报进行研究。实证结果表明,在小样本情形下复合分位数回归方法要比最小二乘法和分位数回归法稳健性更强,表现出对参数.     

高维惩罚分位数回归及优化算法

针对具有异常值或离群点的高维数据线性回归模型，提出了一种基于误差函数正则化的惩罚分位数回归的新方法，与经典的L₁惩罚方法相比，新方法具有更好的稳健性以及更小的估计偏差和预测误差；为解决分位数损失函数非光滑性与误差函数非凸性所带来的计算挑战，结合迭代再加权L₁算法以及ADMM算法，提出了一种有效的IRWADMM算法，并对回归系数进行了求解.模拟结果表明，与已有的惩罚分位数回归方法相比，新方法在参数估计和变量选择等方面均具有更好的表现.将新方法应用于核黄素基因数据分析，以证实其有效性和可行性.     

基于弹性网惩罚的复合分位数回归估计

针对高维数据的建模分析问题,提出一种基于弹性网络法和复合分位数回归相结合的稳健估计方法。 在该 估计方法中,所提出的模型能够有效进行变量选择与系数压缩,并处理数据间的多重共线性与群组效应问题,在大 数据时代下具有较广的适应性。 同时,与已有的惩罚最小二乘估计和惩罚分位数回归估计相比,该估计方法不仅 放宽了对模型误差项的分布要求,而且综合考虑了多个分位点的损失,在面对离群值或呈现尖峰、厚尾分布数据时 能够保持更强的稳健性和抗干扰性。 在一定条件下,对所构建模型估计的相合性与稀疏性进行了理论分析,结果 表明:所提出的模型能够将不相关的变量完全压缩至零,且估计量和真实系数以趋于 1 的概率相同。 此外,在数值 模拟方面,设置了 5 种误差项分布条件,根据设定的 4 项指标,通过与其他惩罚函数模型以及损失函数模型进行比 较,结果表明新提出的方法具备更好的稳健性与有效性。     

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。     

统计回归模型及其优化算法综述

在大数据时代,正则化(惩罚)回归模型成为高维数据分析的一种有效分析工具.文中从统计模型理论和优化算法两个角度对正则化回归模型进行简要的概述,主要介绍线性回归模型、广义线性模型和分位数回归模型三种经典且重要的回归模型以及相应的正则项.对于线性回归模型,介绍最小二乘回归和l_1-正则最小二乘回归问题的优化算法;对广义线性模型和分位数回归模型,介绍逻辑回归模型和求解l_1-正则逻辑回归问题的优化算法,并展示分位数回归模型和求解相应的正则化分位数回归模型的优化算法.最后,对正则化回归模型未来的研究方向进行展望.     

基于M-H抽样算法的贝叶斯Probit分位回归模型研究

针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位点模型参数后验分布,同时用贝叶斯probit分位回归与分位回归方法和光滑分位回归方法对模型参数估计进行比较分析.研究结果表明:贝叶斯Probit分位回归模型可以更全面描述离散选择变量的影响,能够得到更加准确有效的参数估计.     

股票月收益实际波动率的实证研究

阐述了实际波动率的理论背景，以及国外在实际波动率研究方面已得出的一些基本结论．对深沪股市随机抽取的30只股票数据进行了实证检验，得出对数实际月波动率序列的分布与正态分布无差异、月收益率经月实际波动率标准化后的序列的分布与正态分布无差异的结论．利用月实际波动率对广义自回归条件异方差类模型的波动率模拟效果进行了检验，发现该模型的波动率度量精度略胜一筹，但也只能解释一小部分收益率的变动．     

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...     

开放式基金净值波动不对称检验

利用GARCH（1,1）-N、GARCH（1,1）-T、EGARCH-N和EGARCH（1,1）-GED4种模型,结合标准正态分布、学生t分布、广义误差分布3种分布形态,对我国2003年前发行的17支开放式基金净值的波动是否存在不对称进行检验。结果显示,EGARCH（1,1）。N模型和EGARCH（1,1）-GED模型能较好地刻画我国开放式基金净值的波动特点,开放式基金净值收益的波动具有异方差性和不对称性,同时正向与负向期望收益对波动也有影响。     

基于ECM-GARCH 模型的沪深300指数 期货套期保值策略的研究

首先选取沪深300指数日收盘价和沪深300股指期货日收盘价作为原始数据,对其进行描述性统计分析、平稳性检验及协整检验,得出两个日收盘价的对数收益率是平稳的,且两个收盘价之间是协整的.其次,巧妙运用普通最小二乘法、B-VAR、误差修正、GARCH(1,1)和ECM-GARCH模型,研究股指期货最优套期保值比率,得出ECM-GARCH模型最优.最后,分析沪深300股指期货套期保值策略的构建问题.运用动态调整法,从多头和空头套期保值策略进行分析,需要每天计算最优套期保值比率来确定最优股指期货合约份数.     

数控机床多变量关联热误差组合模型及其实验验证

针对主要基于受综合因素影响的机床本体温度所建立的热误差模型鲁棒性较差的问题.综合考虑机床本体温度、动力源转速、冷却液温度及环境温度提出了多变量关联热误差组合模型.将最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法运用到热误差建模中,并利用偏最小二乘(PLS)方法提取输入变量的主成分作为LS-SVM的输入,形成PLS-LSSVM组合热误差模型.此外根据数控加工过程及材料热变形原理,将相对起始温度的差温值作为温度输入,使热误差补偿更加准确.在某型号精密加工中心进行实验验证,结果表明:PLS-LSSVM模型比LS-SVM更稳定,比PLSR预测精度高;考虑差温多变量的PLS-LSSVM模型较单纯考虑机床本体测量温度值的PLS-LSSVM~*模型,热误差预测值的均方根误差(RMSE)平均减少了5.5μm.