ARIMA模型在同业拆借利率预测中的应用

中国银行间同业拆借利率（CHIBOR）是我国货币市场上最早市场化的利率,文章选择隔夜拆借利率为研究对象并建立ARIMA模型对其进行短期预测，并取得了理想的短期预测效果，从而确定了适合我国同业拆借市场的利率预测模型．研究结果不仅可以帮助金融机构对金融产品合理定价，防范风险，也可以帮助央行准确估计CHIBOR走势，达到既定货币政策目标。     

浅谈我国银行同业拆借市场

银行同业拆借市场不仅是金融机构短期融资的重要渠道,也是中央银行制定和实施贷币政策的重要载体。因此,探讨我国银行同业拆借市场的发展及其存在的问题有着重要的意义。本文首先介绍了同业拆借市场的概念及产生原因,然后回顾了我国银行同业拆借市场的发展历程,最后着重分析了其运作过程中存在的问题。     

EGARCH模型在同业拆借利率预测中的应用

中国银行间同业拆借利率(CHIBOR)是我国货币市场上最早市场化的利率.选择隔夜拆借利率为研究对象并选择GARCH族模型对其进行建模,发现EGARCH(1,3)模型拟合效果最好,并进行了短期预测且取得了理想的短期预测效果,从而确定了适合我国同业拆借市场的利率预测模型.该研究结果不仅可以帮助金融机构对金融产品合理定价,防范风险,也可以帮助央行准确估计CHIBOR走势,达到既定货币政策目标.     

同业拆借利率与上市公司资本结构的协整分析

利用协整理论对中国3个月期同业拆借利率与上市公司资本结构之间的关系进行了分析.首先采用ADF检验法发现同业拆借利率和资本结构序列均为2阶单整.然后采用Engel-Granger两步法进行协整检验,结果表明同业拆借利率与资本结构之间存在长期稳定的关系.Granger因果检验则表明资产负债率受利率因素的影响.     

我国同业拆借市场的时序研究——基于Vasicek模型

同业拆借利率是我国金融市场的主要利率。为了更好的描述我国短期利率的动态特性,本文以我国同业拆借利率作为研究对象,构造了我国同业拆借利率期限结构的基础模型。本文首先通过马尔科夫链蒙特卡罗法对Vasicek模型进行参数估计,并对模型的拟合效果进行分析。然后采用时间序列模型对我国的同业拆借市场中的七日同业拆借利率进行实证研究,得出了我国银行同业拆借市场利率数据序列整体较为平稳的结论,这也说明了其均值回复现象较显著。最后,通过检验发现同业拆借利率的样本内预测存在明显的ARCH效应,样本外预测的研究表明其不存在ARCH效应,由样本内预测建立的GARCH(1,1)模型的拟合效果较好。     

我国银行间同业拆借利率的实证分析-基于CIR模型

先详细介绍了利率期限结构模型,然后考虑到实际经济生活中的时间等因素会影响到利率瞬时波动率,因此将GARCH模型引入到CIR模型中来模拟这种动态变化,基于CIR模型和CIR-GARCH模型对我国同业拆借市场短期利率进行了实证分析,得出了CIR-GARCH(1,1)更能够模拟和刻画我国银行间同业拆借利率变动情况的结论。     

股市时间序列的非线性分析

利用自相关函数对恒生指数日收盘价时间序列中的自相似性进行了初步的实证和理论分析.在此基础上,运用Husrt指数,进行了R/S(Re-scale Range Analysis)分析,以侦测收盘价的长程相关性.最后,对恒生指数日收盘价时间序列进行相空间重构,对其关联维数以及Kolmogorov熵进行了计算.研究结果表明,恒生指数日收盘价变化具有混沌等非线性性质.这一结论对股票市场理论建模、短时预测和管控策略的制定具有重要的意义.     

金融危机对中美股票市场影响的比较研究

针对2008年9月由美国次贷危机引发的一场全球金融危机,对股票市场产生的巨大冲击,利用R/S分析方法,对中美股票市场作对比分析.研究赫斯特指数表明:这次金融危机对美国股票市场的稳定性有显著影响,危机爆发后股票市场风险较爆发前大,而对中国股票市场的影响则不十分显著.     

中国与海外股指的混沌特征的比较实证

通过深沪综合指数的5天收益率分布规律以及用R／S方法研究收益率序列得出这样的结论,即深沪综合指数的收益率不服从正态分布,并且收益率是负斜,呈现出胖尾和峰态;中国股票市场不是一个有效的市场,其收益率序列均为服从分形概率分布的持久性时间序列,它们遵循有偏随机游动,市场表现出较强的趋势行为;深综指的赫斯特指数H为0．87,非周期循环为16周(4个月),而沪综指的赫斯特指数H为0．85,非周期循环为25周(6个月)。也就是中国股市呈现出长期记忆等非线性的混沌特征。     

Hurst指数在河北省上证股票中的应用

应用资本市场分形特征的判别方法,对河北省上证股票分形特征进行了实证研究,计算河北省上证股票的Hurst指数。结果显示:每只股票的Hurst指数均大于0.5,这说明河北省上证股票市场具有自相似性、状态持续性、长期记忆周期等明显的分形特征,不属于EMH所描述的有效市场。     

基于我国股市混沌行为的预测分析

时间序列中的随机性蕴涵着非线性确定性系统混沌行为，混沌系统对初值的极端敏感性使之不可能对其进行长期预测，然而，在判定时间序列混沌行为的基础上运用局域法对我国股市进行了短期预测，并指出在计算关联维数时存在的问题，得到了较好的结果．     

R／S分析、分式布朗运动及其在科技预测中的应用

本文应用Ｒ／Ｓ分析方法对科学发展的兴衰及科学中心的转移进行描述和预测，给出了赫斯特指数在世界各国科学发展趋势及世界科学中心转移预测中的意义．     

DNA序列的非线性分析

以10条真菌DNA序列为原始数据,根据序列CGR游走点的弧度值将DNA序列转换成相应的时间序列.对转换后的时间序列进行多重分形Hurst分析,10条DNA序列均具有长期记忆性;通过对表征系统混沌性质的3个统计特征量:关联维数、Kolmogorov熵和最大lyapunov指数的分析表明,10条DNA序列均呈现出混沌特性,说明DNA序列中的长期记忆性与混沌特性存在一定的对应关系.     

R/S分析法与中国CPI时间序列

根据改革开放以来中国CPI的基本资料,利用R/S分析的原理和方法,计算了H指数,建立了R（i）/S（i）与i的关系式,对通货膨胀（CPI〉3%）年份进行了预测分析。     

基于分形理论的复旦人民币汇率指数的预测分析

运用R/S分析法和Hurst指数对复旦人民币实际有效汇率指数的结构特征进行分析,发现市场具有状态持续性和分形分布的特征;同时建立分形插值模型描绘其在一段时间内的变化规律,并预测短期内的指数走势,发现与原数据走势基本一致,且其平均标准误差仅为2.618%.结果表明,运用Hurst指数来估计垂直比例因子和利用分形插值模型预测复旦人民币汇率指数均是可行的.     

人民币与国际汇率的非线性特征研究

采用BDS检验和R/S方法揭示了2种人民币汇率和3种国际汇率日收益率序列是确定性分形序列.研究结果表明,上述汇率序列不服从正态分布和布朗运动,并且具有内在的非线性分形结构,人民币兑日元的汇率波动关联性比其它汇率的波动性高,反映出人民币兑日元汇率波动受历史信息的影响程度较高,其长期记忆特征也越明显,有助于进一步深入分析汇率的内在机理以及对汇率进行预测.     

基于成交量的股价序列构造及分形分析

构造了一种基于日历交易时间和基于成交量推进的股价转换函数 ,这种方法体现了量价配合和熵的思想 ,并在此基础上 ,通过 R/S分析法对上海股市的部分个股进行研究 .结果表明上海股票市场表现为高度正相关分形时间序列 ,且在短期内无明显循环周期     

基于R/S分析的异值时刻预测

利用R/S分析的原理和方法,根据异值时刻序列的特殊性,通过计算H指数,建立了平均值y-n与Rn/Sn和n的关系式,最后以太阳黑子极大年为例,预测2003年为一个太阳黑子极大年,证明R/S分析方法是异值时刻预测的一种可行方法.     

深埋隧道施工过程的非线性动力学特性分析

为了地下空间的有效合理开发、施工优化、确保工程顺利进行,必需对深埋隧道围岩的稳定性进行分析.基于快速拉格朗日法和非线性动力学方法对隧道围岩的能量耗散特性进行分析,论证了围岩体的能量分布是其应力分布的决定因素以及由于岩体单元应力状态的变化而发生屈服准则的改变是其破坏的根本原因.阐叙了围岩系统状态和最大Lyapunov指数的关系,通过计算发现能量序列的最大Lyapunov指数为负数时,系统处于有序的定常态,围岩发生了急剧的屈服破坏现象,而最大Lyapunov指数为正数时,系统处于孕育变化的混沌状态,围岩处于相对稳定状态.