基于CARR模型与GARCH模型对VaR的比较研究

研究了在一般情形下和极端风险下的风险度量,分别采用基于极差、收益率为变量建模的CARR模型、GARCH模型应用于VaR的计算,结合深证成指的实际数据进行实证分析,分别对比在不同分布下GARCH模型和CARR模型计算出的VaR,最终得出基于在广义伽马分布下CARR模型算出的VaR值,能更加真实地反映深证股市极端情形下风险程度,而基于T分布下的GARCH模型更加真实地反映深证股市一般情形下的风险程度.     

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-VAR模型的黄金类股票风险研究

VAR作为当今风险管理基本工具之一,在各种金融资产的风险管理中得到广泛的运用,方差协方差模型是计算VAR的一般方法,它是假定金融时间序列服从正态分布,未考虑方差的时变性.然而时间序列普遍具有不完全服从正态分布、尖峰厚尾、波动集聚性、异方差等特点,GARCH模型恰好能更好地抓住这些特点,所以基于方差协方差模型的GARCH-VAR模型能更好的对金融时间序列进行风险分析.详细介绍了GARCH-VAR模型,并对如何运用GARCHVAR模型度量黄金股票的风险进行实证分析,得出了相应的结论.     

基于GARCH模型的风险价值在现货黄金市场的比较研究

风险价值VaR现广泛运用于金融风险测量中,但基于正态性假设的VaR并不能很好的处理金融变量中的尖峰厚尾性且VaR未能考虑更加重要的尾部风险,CVaR 弥补了VaR方法存在的缺陷.利用基于GARCH模型的CVaR在性质上的优越性,通过现货黄金市场的实证研究,对不同分布下的VaR及CVaR值进行比较,得出新的结论.我们发现基于GED分布GARCH模型的VaR及CVaR值要好于基于正态分布及t分布的VaR及CVaR值.     

后危机时代中国股市波动性解析:基于GARCH模型族研究

波动性是衡量股市风险和稳定的重要指标之一,对股市的健康发展具有重要影响。文章以上证指数为研究标的,利用GARCH族模型对股市的波动性进行了比较研究。结果表明,后危机时代,中国股市收益率波动确实存在非对称现象,EGARCH模型比TGARCH模型更能适合刻画中国股市的特征,但GARCH模型族存在伪持续,尚待改进。     

GARCH模型和SV模型对深圳股市的比较

文章采用GARCH模型和SV模型对深圳股市进行了实证分析;结果表明,基本SV模型较GARCH(1,1)模型能更好地拟合实际金融时间序列数据;从总体上来说,基本SV模型的预测效果优于GARCH(1,1)模型。     

基于DCC多元GARCH模型的股票收益和交易量相关性分析

应用恩格尔提出的DCC多元GARCH模型对股票市场上股指和交易量变化之间关系进行探讨。结果发现各个市场之间的动态相关系数存在较大的差异，各个市场总体正相关机会远大于负相关。除了我国深圳股市A、B股市场外，其它市场支持奈件相关系数动态变动的论断。     

基于粗糙集理论的Bayes粗糙模型研究

从经典的概率粗糙集推广模型出发,参照Bayes因子,研究了一种Bayes粗糙集模型,该模型不受先验概率的影响,从而减小了决策失误的风险．     

上证指数非对称GARCH模型

以上证指数收益率及其波动特征为研究对象,以实证分析为主要方法.运用GARCH-M,EGARCH等模型对上海市场收益率波动进行分析.实证分析结果表明:上海市场存在显著负的杠杆效应,利空消息引起的波动比同等的利好消息引起的波动要大.     

多维AR（p）模型的估计理论及应用

叙述了多维AR(p)模型的分析与处理方法、多维AR(p)预测模型的建模过程及参数估计的计算方法，并将该模型在测井曲线的预测中加以实际应用．应用结果表明：本预测模型对多维动态数据进行预测是可行的。     

项目反应理论模型及其问题分析

项目反应理论是一种先进的测量理论,是针对经典测量理论的不足而提出来的,也是CAT的重要理论基础。建立自适应考试系统时,常采用Logistic模型,其中又以三参数的Logistic模型最为常用。本文以三参数Logistic模型为典型代表论述了IRT模型的基本理论,并指出了项目反应理论中存在的问题,并对该理论模型的研究现状和前景进行了一定的分析。     

基于GARCH模型的外汇投资组合应用

对于外汇市场主要7个货币对欧元/美元,英镑/美元,美元/瑞士法郎,美元/日元,澳元/美元,美元/加元,纽元/美元的汇率运用时间序列分析方法,分别运用GARCH模型对汇率进行建模预测,计算得到收益期望,以GARCH模型残差方差作为风险度量。对投资过程中有无杠杆,运用马可维茨的“均值-方差”模型进行投资决策,得到下一日的投资策略。     

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。     

GARCH-Jump模型对跳行为捕捉能力的讨论

讨论了GARCH-Jump模型的自回归结构对跳行为的影响,阐述了该模型在两种情况下由跳引发的数据失真.分析了模型跳部件与连续路径部件之间不能等同视之原因,得出GARCH模型不能适用于处理带跳金融数据的结论.最后提出了TGARCH-Jump模型的思想修正由无条件跳带来的数据失真.     

项目反应理论模型及其问题分析

项目反应理论是一种先进的测量理论,是针对经典测量理论的不足而提出来的,也是CAT的重要理论基础.建立自适应考试系统时,常采用Logistic模型,其中又以三参数的Logistic模型最为常用.本文以三参数Logistic模型为典型代表论述了IRT模型的基本理论,并指出了项目反应理论中存在的问题,并对该理论模型的研究现状和前景进行了一定的分析.     

多维门限GARCH模型的平稳遍历性

给出了多维双门限自回归GARCH模型；该模型是一维双门限自回归GARCH模型在多维情况的一种推广，并且讨论了多维双门限自回归GARCH模型存在严平稳遍历性的充分必要条件。     

GARCH类模型在我国期货市场预测中的应用研究

理论研究和实证分析是期货市场波动性和价格操纵行为研究的重要基础,GARCH类模型的研究和应用被认为是该领域的重要成果．利用时间序列分析方法,以2009年1月5日至2011年6月10日期货市场每月总成交额为样本,对我国2009年以来期货的总成交额进行实证分析．通过ARCH模型分析、ARCH效应检验和CARCH模型分析,认为TARCH（1,1）模型是适合的,且期货日成交额序列存在一定的波动聚类与持续性而表明存在条件异方差性的较明显、非对称性的存在而显示出的杠杆效应的突出．     

基于时间序列的南昌房地产价格指数模型研究

鉴于房地产全国价格指数与实际城市房地产价格相差较大,本文基于自回归积分移动平均模型理论,构造了南昌市1998～2011年共55个季度房地产价格指数数据的理论模型ARIMA(3,2,0),经Box-Pierce检验表明该模型具有95％的概率合理性,为预测南昌市未来房地产价格指数提供参考.