基于GARCH模型的股市流动性风险研究

在GARCH族模型进行简单介绍的基础上,通过对中国上证综合指数及深证成分指数进行了实证分析,利用GARCH族模型对市场流动性风险进行分析,据此得出了相关结论和建议。     

R/S分析模型与中国证券市场有效性检验

在介绍市场有效性及其一般检验模型的基础上,引进Hurst指数和R/S分析模型并对中国证券市场的有效性进行实证研究。     

证券价格指数复制的方法与算法模型

在回顾证券价格指数演变及指数衍生品创新的基础上，探讨了指数复制的不同方法，进而从文献综述的角度对证券价格指数复制中涉及到的方法与算法模型进行整理，总结了二次规划、线性规划、鲁棒回归、蒙特卡洛模拟以及遗传算法等不同方法与模型的具体应用，为指数衍生品产品设计、指数套利以及实施指数化投资策略提供技术参考．     

基于t-Copula-GARCH-t模型的中国股票市场风险分析

针对传统在险价值(value at risk,VaR)模型的局限性,结合Copula技术和GARCH模型,运用t-Copula-GARCH-t模型对中国股票市场进行风险分析,对上证综合指数和深证综合指数进行了实证研究,结果证实了所应用模型和方法的可行性和有效性.     

对冲基金分布复制模型的协方差估计与算法实现

针对对冲基金分布复制模型在计算过程中采用指数加权移动平均方法来估计协方差,存在计算量大以及完全依赖样本的问题,使用基于因子估计和基于收缩的协方差估计方法进行计算,并引入预处理技术消除金融数据噪声的影响. 实证分析表明,因子模型在样本数较少的情况下并没有体现出降维优势,而运用收缩的协方差矩阵估计,所获得的复制策略的单位风险价格在这三种方法中是最高的.     

基于遗传算法的指数复制方法及其实证研究

指数化投资策略是证券市场主要投资方法和投资策略之一,其核心内容就是构建一个能够完全复制指数走势的跟踪组合,所以研究指数复制方法具有重要的理论意义和巨大的应用价值.对标准的遗传算法进行改造,重新设计了遗传算法的编码方式,适应度函数以及遗传算子,采用最优保存策略加快算法的收敛效率.使用MATLAB语言实现算法,以沪深300作为目标指数,对历史数据进行回测,从实证结果来看,所设计的算法取得不错的跟踪效果.通过对遗传算法和传统的市值抽样法和行业分层抽样法进行对比,发现遗传算法的跟踪效果略优于传统的指数复制方法,遗传算法在指数复制领域有广阔的应用前景.     

基于混合指数型损失厌恶函数的投资组合模型

结合前景理论的核心思想,该文从期望效用最大化的角度研究不同风险资产的配置问题.在线性损失厌恶函数的基础上,该文结合指数效用函数的性质,提出了一个新的效用函数——混合指数型损失厌恶函数,建立了混合指数型损失厌恶投资组合(MELA)模型,并对中国股票市场数据进行实证研究,得出MELA模型优于均值-方差模型的结论.     

沪深A股综合指数的时间序列分析建模与预测

通过基于Box-Jenkins方法的时间序列分析技术,对中国沪、深A股综合指数的2000～2009年月收盘数据序列进行建模分析,验证了沪、深A股综合指数月收盘数据的时间序列特性,研究并选择了这两个序列的最佳ARMA模型,本文也通过模型对2010年的综合指数进行了预测.模型实证分析的结果表明：在股市综合指数时间序列分析建模与预测方面,Box-Jenkins方法及其模型是一种精度较高且切实有效的方法模型.     

中国西北地区可持续发展测度的比较

基于可持续发展理论三维模型,构建了经济-社会-生态系统可持续发展的指标体系,在分析运算各子系统发展指数的基础上,提出了测算区域可持续发展度、协调度及可持续性的评价模型.运用该模型,对中国西北地区2007年的可持续发展状况进行了实证研究,得到了与实际发展状况相一致的结论.     

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。