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。     

交易所利率期限结构估计模型的比较

结合我国利率体系和利率的形成机制,提出一个适合交易所利率期限结构估计的N S扩展模型,然后采用交易所国债市场的日交易数据,对N S扩展模型、N elson-S iegel(N S)模型和Svensson(SV)模型进行了样本内、外的比较实证分析。结果表明,N S扩展模型比N S模型和SV模型更适合于交易所的利率期限结构估计,交易所利率期限结构在1~10年期间,尤其是5~7年期间能够获得可靠的估计,在0~1年和10~20年期限期间估计的可靠性不高。     

基于VS-MSV模型的金融市场波动溢出分析及实证研究

对于动态投资组合与风险管理来说，测定波动溢出效应是非常重要的。已有的资料显示SV模型比GARCH模型能够更好地刻画金融市场的波动，使用SV模型研究两个金融市场间波动溢出的文献并不多见，而使用多元SV模型研究多个金融市场间波动溢出则属空白。为了同时研究分析金融市场之间的波动溢出，作者在研究多元SV模型的基础上，建立了能分析判断波动溢出的模型——VS—MSV模型，并进行了实证分析。     

基于 Bayesian-SV-SGT 模型的原油价格‘Value at Risk’估计

从分析原油现货市场收益率的统计特征入手,为更好地刻画原油现货市场收益率的尖峰厚尾、偏态及波动集聚性和持续性的波动特性,引入 SGT 分布来描述原油市场 价格的分布特征, 利用 SV模型来度量国际原油市场的价格波动率. 同时, 基于 Bayesian 原理,利用 MCMC 方法来解决 SV 模型的参数估计难题, 建立了 Bayesian-SV-SGT模型, 并对国际原油现货价格“VaR”(Value at Risk)进行了估计和分析.研究结果表明, 相对 GARCH 类-GED 模型而言, Bayesian-SV-SGT模型更好地刻画了原油现货市场收益特征,并能更加精确地刻画原油现货市场的价格风险.     

基于幂律型分布的动态VaR模型及实证研究

针对金融资产回报时间序列的尖峰厚尾性和波动集聚性,提出了基于AR(1)一GARCH(1,1)模型与幂律型分布相结合计算VaR的方法.用GARCH模型对时间序列建模刻画波动集聚性,用基于幂律型分布的扩展形式拟合GARCH模型的残差分布尾部,刻画回报时间序列的厚尾特征,两者结合更好地描述回报时序的动态波动现象.对上证综指进行实证分析,结果表明,文中提出的方法比基于正态分布的GARCH模型和静态幂律尾法更精确.     

两阶段灰色模型及其应用

针对GM(1,1)模型对波动序列进行模拟、预测时通常存在较大误差的问题,提出用时间系数对等间距时序进行修正,给出了计算时间系数的方法;根据时间系数的特点利用反向累加生成的GOM(1,1)模型,建立GM(1,1)模型与GOM(1,1)模型相结合的两阶段灰色模型,进一步拓展了灰色模型的适用范围.结果表明,提出的两阶段灰色模型能够适应于有较大波动的原始数据序列的分析和建模,且具有一定的实用性与可靠性.     

基于杠杆效应和结构突变的HAR族模型及其对股市波动率的预测研究

近年来,基于高频交易数据的HAR族模型在对各类金融市场波动率的预测研究中展现出了良好的预测效果.本文在4个经典或前沿的HAR族模型的基础上,考虑杠杆效应和结构突变因素对波动率的预测作用,构建4个带杠杆效应和结构突变的HAR族模型.接着,以上证综指和深证成指的5分钟高频交易数据为研究样本,对上述模型进行样本内和样本外分析,以此检验各成分对股市波动率的预测作用以及比较各模型的预测能力.实证结果显示:已实现波动率,连续波动率,下行波动率,上行波动率,杠杆效应和结构突变成分对股市波动率的预测作用较强,而跳跃波动率,符号跳跃方差对股市波动率的预测作用较弱;带杠杆效应和结构突变的HAR族模型对股市波动率的样本内拟合效果和样本外预测能力都明显优于相对应的不带杠杆和结构突变的HAR族模型,其中大多数情况下LHAR-CJ-SB模型展现出最高的拟合效果和预测精度.以上结果表明,杠杆效应和结构突变因素能有效提高HAR族模型的预测精度,所以在HAR族模型的构建中这两个因素不能被忽视.     

基于GM(1,1)幂模型的振荡序列建模方法

针对小样本振荡序列的预测问题,提出了基于单变量一阶灰色幂模型（简称GM(1,1)幂模型）的振荡序列建模方法。基于GM(1,1)幂模型中参数之间的关系,构建了一个非线性优化模型来寻求模型参数的最佳值,以此实现对振荡序列的高精度预测。结果表明,建模方法能够较好地体现数据的波动特征,且易于在计算机上实现,进一步拓宽了灰色模型的应用范围。最后以实例验证了所建模方法实用性和有效性。     

多维波动模型的因果关系分析

在Comte等关于二阶(非)因果关系的基础上,探讨了FF-GARCH模型、(G)O-GARCH模型、Hadamard乘积GARCH模型的波动(非)因果关系条件,为更好理解所得结论,给出了二维情况下的表达。同时,对多维SV模型也进行了分析。     

基于结构转换PTTGARCH模型沪深股市波动率的估计

考虑股市收益率波动存在结构转换特征以及描述波动非线性和非对称特征的幂变换门限GARCH(PTTGARCH)模型,本文提出结构转换PTTGARCH模型.选取沪深300指数日对数收益率作为研究对象,将股指的波动变化分为下跌、上涨和盘整三个状态:选用2013年7月1日至2015年12月17日以及2015年12月18日至2016年1月8日作为样本内和样本外时期:分别应用GARCH,EGARCH,APGARCH,PTTGARCH模型及具有结构转换的相应模型对沪深股市波动率进行估计和预测,利用高频数据得到的已实现波动率作为股指实际波动率的估计.采用平均平方误差(MSE_1,MSE_2),平均绝对误差(MAE_1,MAE_2)对估计与预测的波动率进行评价,并采用模型信度集(MCS)检验比较各模型估计和预测能力.研究结果表明:单状态和具有马尔可夫结构转换PTTGARCH模型在样本内和样本外的拟合和预测结果均更为准确.     

A New Method for Improving the Precision of the Grey Model

ＡＮｅｗＭｅｔｈｏｄｆｏｒＩｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅＰｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅＧｒｅｙＭｏｄｅｌ￥ＬＩＬｉｈｕｉ（ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ，５１０６４２，Ｃｈｉｎａ）ＬＩＹａｎｚｈｏｎｇ（Ｃ...     

基于灰色组合模型的河南省粮食产量预测

一元线性回归有直线趋势,而GM(1,1)能较好地模拟指数变化的趋势。但是,如果原始序列整体上是直线趋势,在少数点上,数据模拟值和回归直线偏离较大时,线性函数已不能很好地预测数据序列的变化了。对于此类问题,将数据分为跳变点(即模拟值偏离回归直线较大)和非跳变点数据,并将跳变点又分为上、下跳变点,借鉴灰色灾变预测原理,用GM(1,1)模型预测跳变点数据,而对其他非跳变点使用去掉跳变点后的数据形成的新的线性回归方程进行预测。通过对河南省粮食产量的预测,结果表明该方法很好地克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,具有较好的实际应用价值。     

状态空间模型、协调积分与股票价格预测

应用向量值状态空间模型的两步建模方法分析了深圳五种股票价格的动态行为,样本选在１９９６年下半年这一股市波动较为剧烈的时期．研究结果表明：在趋势模型中五种股票的价格序列构成了带有一个共同趋势（根的估计值为０．９９）的协调积分过程．此外在周期模型中还发现了一个较弱的趋势和两个复数根．最后通过有关统计量和２０天的样本外预测以及Ｈｅｎｒｉｋｓｓｏｎ与Ｍｅｒｔｏｎ提出的非参数检验方法验正了分析和预测结果的有效性.     

信息技术初期接受扩展模型及其实证研究

在技术接受模型(TAM)以及有关信息技术采纳方面的其他研究成果基础上,提出了一个在中国环境下针对使用者信息技术初期接受的扩展模型,并使用该模型,在某商学院内,针对本科新生对某英语电子学习系统的初期认知和接受情况进行了问卷调查.根据回收的121份有效问卷,利用结构方程模型统计方法,对该信息技术初期接受扩展模型进行了实证检验.分析结果表明,模型中提出的多数因素对使用者的近期使用意图和远期使用意图有着直接或间接的显著影响,该模型对于个人用户初期信息技术采纳行为具有较好的解析作用.在此基础上,可展开跨时间维度的纵向跟踪调查.     

基于GM(1,1)模型和线性回归的组合预测新方法

为解决 GM(1 ,1 )预测中存在的历史数据的跳变问题 ,依据灰色灾变预测原理 ,利用线性回归适用短期预测的特点 ,提出了一种新的预测方法 :用 GM(1 ,1 )模型预测将来可能的数据跳变日期点 ,对其他非跳变点使用分段线性回归函数进行预测 .通过对浙江省农村用电量的预测 ,结果表明该方法很好地克服了 GM(1 ,1 )模型和线性回归模型的缺陷 ,在实际中取得了较好的效果 .     

Epidemic Prediction of Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome Using Grey Multivariable Model

ＥｐｉｄｅｍｉｃＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＨｅｍｏｒｒｈａｇｉｃＦｅｖｅｒｗｉｔｈＲｅｎａｌＳｙｎｄｒｏｍｅＵｓｉｎｇＧｒｅｙＭｕｌｔｉｖａｒｉａｂｌｅＭｏｄｅｌＧＥＮＧＪｉａｎｐｉｎｇ（Ｆｉｒｓｔｔｅａｍ，ＦｏｕｒｔｈＭｉｌｉｔａｒｙＭｅｄｉｃａｌＵ...     

基于PTS级联抵消的峰均比抑制性能仿真

提出了PTS级联抵消算法,实现对地面数字多媒体广播系统中时域同步正交频分复用信号的峰均功率比的抑制.通过研究地面数字多媒体广播系统传输协议,分析了采用时域同步正交频分复用多载波调制方式对系统射频前端信号时域性能的影响.针对信号峰均功率比高的缺陷,提出一种新颖的峰值功率比抑制算法.该算法对峰均功率比的抑制能力强于传统PTS算法,引起的带外辐射和互调失真小于传统限幅技术.当子载波数较大时,仍可实现对系统峰均功率比的有效控制.通过仿真,与传统限幅技术相比,算法可以使地面数字多媒体广播系统的峰均功率比控制在4-5dB,比传统PTS算法峰均功率比减小约3-4dB,且仅有少量的误码率性能损失.     

防抱制动系统模糊模型参考学习控制的研究

在保持可操纵性的前提下，提高车辆制动效能是设计防抱制动系统的主要目的，为此，设计了防抱制动系统的模糊模型参考学习控制器，由于该控制器引入了模糊学习机制，通过观察被控对象和代表理想动态性能的参考模型的输出差，从而调整模糊控制器的规则集，以使对象输出跟踪参考模型的输出，而后建立了直线制动车辆系统的数学模型，基于MATLAB/SIMULINK工具箱，并对所设计的模糊模型参考学习控制系统在不同的路面状态下进行了模拟，仿真结果表明，该控制方案是合理可行的。     

自然循环锅炉汽水系统两相区数学模型的建立

电站锅炉仿真系统中的汽水系统两相区数学模型多以集总参数法建立。由于模型的精度不高，从而影响了整体仿真系统的精度。本文建立的汽水系统双相区数学模型考虑了更多的因素。仿真结果说明本模型能够反映锅炉汽水系统的两相区的典型动态特性，并且具有较高的精度。     

债券隐含利率与多因子Vasicek模型

以上海证券交易所(简称上交所)债券价格隐含的利率期限结构,从1996-06～2003-02的周样本数据作为分析对象,首先利用主成分分析法对利率期限结构的变化进行分析,发现需要2～3个状态变量,利率模型才可能反映利率期限结构的变化。然后实证研究了连续时间的两因子、三因子Vasicek模型对上交所利率期限结构的描述情况。结果表明,两因子Vasicek模型可以反映样本期内上交所利率期限结构的形状,但模型不能反映利率期限结构的时间序列变化。同时发现,三因子模型相对于两因子模型,不能够明显改进对上交所利率期限结构的拟合。