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1.
中国股市收益波动的实证研究   总被引:15,自引:0,他引:15  
采用GARCH类模型,利用上证综合指数对中国股市收益波动进行了实证研究。以前的研究显示中国股市波动存在反向的不对称性或不对称性不显著,并归因于中国股市的高投机性。而本研究的TARCH模型和EGARCH模型的实证结果首次提出了新的不同证据。说明中国股市存在显著的不对称性。对杠杆效应和波动反馈效应在中国股市的作用进行理论分析,认为波动反馈效应更能说明中国股市波动的不对称性。  相似文献
2.
单个期货合约市场风险VaR-GARCH评估模型及其应用研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
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.  相似文献
3.
股市波动的周内效应研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
收益与风险共存,以往对股市的周内效应研究仅集中在收益率上,对股市的另一特征波动性的周内效应进行了实证研究。应用无条件波动的修正Levene检验和条件波动的GARCH模型,研究了上证综合指数,结果显示我国股市存在显的星期一高波动现象,利用混合分布模型对此现象进行了解释,周末信息的积累对星期一交易的影响可能是其高波动的原因。  相似文献
4.
VaR--一种风险度量的方法   总被引:4,自引:1,他引:3  
在险价值是目前市场风险估值的主流理论,被用来估计市场风险暴露在给定置信度下的最坏的预期损失.本文介绍了VaR的概念和计算方法。考虑到时变风险,讨论了GARCH模型,最后给出了评价模型的后验测试方法。  相似文献
5.
GARCH型相关过程及其质量控制图   总被引:3,自引:0,他引:3  
化工等连续生产过程,质量指标常常表现出自相关性,违返了常规控制图的独立性假定,一般的修正方法都是基于ARMA模型表示质量过程,本文应用GARCH时间序列模型,建立了GARCH型自相关的质量过程,并提出了GARCH型控制图,为条件异方差的质量自相关过程控制提供了处理工具,可以解决实际工作中因设备,原材料或操作因素等使质量波动幅度变化的过程控制问题。  相似文献
6.
中国股市波动集簇性和不对称性研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用GARCH类模型,以上证综合指数为对象对中国股市波动进行实证研究。新的证据显示中国股市波动的集簇性和不对称性是显的,并在中国股市的背景下对集簇性和不对称性的几种经济解释进行了理论分析。  相似文献
7.
采用GARCH模型对上海股票市场的潜在风险进行了度量.通过对三种不同分布(Normal,Student-t,GED)进行返回检验,可看出GED分布能更好地刻画上证指数的尖峰厚尾特征,从而也能更准确地预测沪市的风险值.  相似文献
8.
中国股票市场正反馈交易行为之实证   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文通过实证分析得出,上海股票市场中显著存在正反馈交易行为.并依靠Shiner、Sentana和Wadhwani提出的模型揭示了收益的自相关性、波动性与反馈交易行为之间的关系.  相似文献
9.
基于GARCH模型与ANN技术组合的汇率预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
对汇率进行准确地预测是一项相当重要,也是十分困难的工作。到目前为止,人们已经提出了各种各样的方法和模型,但预测结果仍不能令人满意。近年来GARCH模型被广泛地用于对变动频率很高的金融时间序列建模,它能较好地抓住此类时间序列的动态特征。人工神经网络技术则是当前非常流行的一种替代传统的统计学模型,用来处理数据之间关系的技术,理论上它能以任意精度去逼近任意映射关系。将这二者结合起来对有关日汇率进行预测,获得了较好的预测表现。  相似文献
10.
具有GJR-GARCH误差项时序的ADF单位根检验   总被引:2,自引:1,他引:1  
在有限样本情况下,随机模拟了具有GJR-GARCH误差项时间序列的ADF单位根检验,分析了样本容量、扰动项高阶矩的存在性、肥尾和杠杆效应对临界值的影响.结果显示,条件分布为广义误差分布和t分布时,只可以直接使用zt统计量的Fuller的临界值表.  相似文献
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