银行间债券市场回购利率的ARCH/GARCH模型及其波动性分析

使用ARCH/GARCH模型对我国银行间债券市场三个月回购利率进行了分析,发现其波动性能够用不对称性GARCH模型得到很好的描述.同时,这种不对称性不同于股票收益率中的不对称性,即利率在向上变动的过程中其波动性反而较大.     

基于扩散模型的银行间债券市场回购利率动态的实证分析

通过运用几何布朗运动模型和带跳跃的几何布朗运动模型对我国银行间债券市场7天回购利率的动态变化进行分析，发现相对几何布朗运动模型而言，带跳跃的几何布朗运动模型能更好地辅捉回购利率的动态特征，且回购利率在一定程度上存在着泊松跳跃。     

银行间市场回购利率变化的利率模型解释

在中国银行间市场的回购市场上,回购利率具有明显的期间风险溢酬,风险溢酬随时间变化,并与回购利率期限结构水平明显相关.文章试图构造单因子、两因子本性仿射模型来解释回购利率的变化及风险溢酬,发现两因子本性仿射模型与单因子本性仿射模型相比,对回购利率期限结构变化的描述没有明显改进.回购利率期限结构扣除单因子模型给出的利率风险溢酬后,服从纯预期假设,单因子本性仿射模型可以解释银行间市场回购利率风险溢酬的变化.     

GARCH模型在计算我国股市风险价值中的应用研究

主要讨论VaR模型中有关波动率的估计方法。通过拉格朗日检验（LM），发现上海股市的日收益率服从ARCH过程。分别采用GARCH（1,1）模型、RiskMetrics和移动平均法预测上海股市日收益率的波动性，计算每天的VaR。返回式检验表明，GARCH（1,1）模型比RiskMetrics和移动平均法能更准确地反映我国上海股市的风险。     

基于偏t分布的Shibor隔夜拆借利率影响因素分析

由于隔夜拆借利率更能有效反映货币市场短期资金供求关系,本文通过建立Garch模型分析影响Shibor隔夜拆借利率波动性的各种因素,发现新股发行对其影响显著远大于存款准备金制度;随着央行不断提高法定存款准备金率,准备金制度对波动性的影响有增强趋势.这一结论可以为央行把握存款准备金制度改革进程,准确估计Shibor隔夜利率的走势提供参考;也有利于央行更好地制定金融市场政策,实现货币政策既定目标.     

连续时间利率期限结构模型统一框架的演变及其改进

从文献[4]提出的连续时间利率期限结构模型的统一框架出发,回顾并评述了这一框架的演变过程,然后在这些研究的基础上,通过加入新的参数对模型进行改进,提出了一个新的统一框架.     

利率、成交量对股价波动的影响——GARCH修正模型的应用

根据ＡＲＣＨ ＧＡＲＣＨ 模型理论,利用ＧＡＲＣＨ 模型及其各种推广形式研究了当前中国货币市场银行间同业拆借利率、证券成交量和证券日报酬率之间的关系,发现当前中国证券市场和货币市场之间存在着显著的相关性,货币市场资金供需状况、证券成交量等因素的改变将影响证券市场的证券报酬率．相比较而言,上海证券市场比深圳证券市场更为成熟稳定     

权证收益率波动的度量:基于GARCH和SV模型的比较

分别采用GARCH模型和SV模型对权证收益率波动进行比较研究,发现这两类模型均能较好地拟合权证收益率的波动,但SV模型比GARCH模型更能捕捉权证收益率的波动信息。在权证总持续期间,通过SV模型计算的V aR值比GARCH模型更加准确;而在权证发行上市时期及最后交易日期间,通过GARCH模型计算的V aR值比SV模型更加准确。     

国际股指波动性的非对称效应异方差模型及聚类分析

为了分析我国与国际上其他已推出股指期货的国家或地区股指波动特征的相似性,采取传统时间序列模型分析与数据挖掘技术相结合的方法,对全球23个国家或地区的股指波动特征作了聚类分析.首先,针对股指收益序列的非对称性和异方差特性,建立非对称效应异方差模型并估计其模型系数.然后,对特征抽取后的系数使用欧氏距离判断序列之间的相似程度并进行层次聚类分析.最后,通过实证检验各个国家或地区的股指波动相似性,找出了与我国情况较为近似的国家或地区,从而证实了本文方法的有效性.     

随机波动性模型的比较分析

对均值条件分布为正态分布的随机波动性模型与条件厚尾分布的随机波动性模型进行了比较分析．实证结果表明，厚尾分布的随机波动性模型较正态分布的随机波动性模型能更好地描述我国股市的回报与波动性的特征．     

扩散过程下单因素利率模型的统一框架

利用随机微积分等数学方法，在考虑利率的变动服从扩散过程的前提下，推导出一个单因素利率期限结构模型的统一分析框架，然后在这一杠架下具体分析比较了几个常用的模型，并且利用这一框架通过数值仿真例子探讨了利率风险的度量，最后从总体上探讨了单因素模型的优缺点及改进方向。     

具有结构转换的GARCH模型及其在中国股市中的应用

引入具有结构转换(switching regime)的GARCH模型(简称SW—GARCH)，并利用上海股市收益进行实证研究，通过与GARCH模型下的结果相对比，表明SW—GARCH大大提高了对市场波动性的预测能力，为股价波动的变结构建模问题提出了一个新方法，从而解决GARCH及其他异方差模型的结构变化问题。     

用AR-EGARCH-M模型对中国股市波动性的拟合分析

利用AR（m)-EGARCH(p,q)-M模型，以1996年12月16日－2001年9月28日上证综指和深圳成指数盘价为样本，对我国股市的波动性进行拟和分析，并对实证结果给予了解释，指出了中国股市目前的一些发展现状。     

两因子常见利率模型在上交所债券市场的实证分析

以上交所债券价格隐含的利率期限结构从1996-03～2003-02的周样本数据作为分析对象,实证研究了常见的利率模型:Vasicek模型、CIR模型、仿射模型、广义高斯仿射模型,利用卡尔曼滤波法,估计了连续时间两因子利率模型。从模型给出的利率与实际观测到的利率的平均绝对误差来看,这些模型可以较好地描写利率期限结构的横截面特征,广义高斯仿射模型最好,仿射模型次之,CIR模型与Vasicek模型难分高下。但模型对各年期利率的预测误差表现出一定的序列相关性,说明这些模型不能够很好地描述利率期限结构的时间序列特征。     

基于贝叶斯原理的随机波动率模型分析及其应用

基于贝叶斯原理,对随机波动性模型进行研究,并将随机波动率模型应用股市风险价值VaR的估计与预测.针对中国股市数据进行的实证结果表明,与GARCH模型相比,随机波动率模型能更好地描述股票市场回报的异方差和波动率的序列相关性;基于随机波动率的VaR较GARCH模型的VaR具有更高的精度.     

金融市场的相关性分析--Copula-GARCH模型及其应用

作为一种全新的分析方法，Copula技术不仅可以有效地捕捉金融时间序列间的相关性，还可用于研究整个金融市场的特性、投资组合的选择及风险分析等其他金融问题。结合t-GARCH模型和Copula函数，建立Copula-GARCH模型并对上海股市各板块指数收益率序列间的条件相关性进行分析。结果表明，不同板块的指数收益率序列具有不同的边缘分布，各序列间有很强的正相关关系，条件相关具有时变性，各序列间相关性的变化趋势极为相似。     

企业环境成本计量的投入产出模型及其实证分析

在分析环境成本的概念的基础上 ,借鉴投入产出法的基本思想 ,根据企业经营活动的特点 ,构建了环境成本计量的投入产出模型 ,并以四川省某一大型纸业公司为例对其进行了实证分析 .     

具有杠杆效应SV模型的贝叶斯分析及其应用

对具有杠杆效应的SV模型进行了的贝叶斯分析，使用基于Gibbs取样的BUGS软件对模型的参数进行了估计。用上海和深圳股市的指数收益时间序列对杠杆效应SV模型进行检验，指出沪、深两个股票市场存在显著的杠杆效应。     

推动与的拉动生产系统离散事件模型及其扰动分析

本文以缓冲器容量有限的串行生产系统的对象，应用极大代数方法，建立推动与拉动生产系统状态空间模型，描述了系统动态运行过程。并进行了系统有限扰动分析，得出了拉动生产系统具有更好的物流稳定性等结论。     

基于Petri网的强制访问控制模型及其安全分析

强制访问控制模型(MAC)是一种重要的安全模型.在多级安全的格模型和Bell-LaPadula安全模型的基础上,对MAC安全模型进行了形式化描述,并给出了与其等价的着色Petri网模型.在Petri网状态可达图的基础上,对MAC模型的有关安全属性,如主体访问客体的时序关系,主体访问的可达性,因主体的动态安全级访问而存在的安全隐患以及因主体对客体的间接访问而导致敏感信息的可推测性等进行了较为详细地分析.通过对一个安全模型的范例分析,结果表明基于Petri网的安全模型的分析方法可以充分利用现有的可达图的分析方法来对系统安全模型的有关性质进行分析和验证,能够在安全模型的设计和实现阶段有效地改善系统的总体安全策略.