基于藤Copula-GARCH模型的金融资产间相依性研究

目的在金融市场多元化的背景下,研究各市场间的相关性对风险控制及投资组合问题有着巨大的帮助,构建GARCH Pair-Copula模型研究标普500指数、道琼斯工业指数、恒生指数、日经225指数、沪深300指数之间的相依关系。方法选取5个股指的日收益率序列,利用AR(1)-GARCH(1,1)-偏斜t模型和AR(1)-GJR(1,1)-偏斜t模型拟合其分布,用IFM方法估计参数,利用AIC和BIC准则选取最优的模型。结果在C藤和D藤结构下,选取Clayton Pair-Copula,t Pair-Copula,SJC Pair-Copula刻画市场间的相依关系。结论基于C藤的t Pair-Copula能较好地刻画市场间尾部对称的相依结构。     

香港与内地股市的相关性及风险溢出效应研究———基于藤Copula-GARCH模型

目的 构建Copula-GARCH-CoVaR模型,研究深港通实施前后深市、沪市与香港股市间的相关性及风险溢出效应.方法 选取深圳成分指数、上海综合指数和香港恒生指数收益率序列,利用GARCH(1,1)-t模型刻画三地股票市场收益率的边缘分布,选取Pair-Copula并分别基于C藤和D藤对三市场相关性进行分析,通过计算市场间 ΔCoVaR值来分析深港通实施前后深市、沪市与香港股市之间风险溢出变化.结果与结论 相比于D藤,C藤下的Pair-Copula能更好地拟合深市、沪市与香港股市之间的相关结构.     

基于SV利率期限结构模型的国债价差研究

利用SV利率期限结构模型,本文选取上海证券交易所和银行间债券市场多个交易日的国债数据,运用遗传算法求解模型参数,得到两个市场的国债收益率曲线。结果表明,使用SV模型拟合出的国债理论价格与实际价格之间误差较小,适用于我国国债市场;在两个市场上相同剩余到期期限的国债收益率之间存在价差,而且价差随着国债的到期期限的增加先变小后变大。可能是由于市场分割、流动性差异和交易机制的不同引起的。     

基于概率关系数据库模型的研究

在处理不确定信息的概率关系模型PRM（Probabilistic Relational Model)的基础上，为了弱化关系中元组间互斥的约束条件，从事件发生条件概率和谓词的角度出发，进一步论述了概率关系数据库模式的语义、定义及相关操作，给出了更为合理的概率型数据库结构的形式化描述，并对关键字的定义、性质以及概率数据库更新、查询等应用方面做了深入研究。     

基于藤copula方法的区域性金融危机传染分析

金融危机传染检验是国际金融领域中值得研究的重要问题,大多数危机传染效应的检验方法都是基于两两国家之间的相依结构.利用藤结构下的pair copula模型得到一种新的区域性金融危机传染检验方法,全面地分析多个国家(或地区)收益率之间的相依结构,通过多元相依结构的变化对危机传染效应进行检验.最后对亚洲和欧洲几个主要股票市场指数和S&P500指数数据进行了实证分析,从区域的角度对比研究了美国次级债金融危机对亚洲和欧洲市场的传染效应.     

基于动态SV模型预测国债利率期限结构

选取中国人民银行2011年1月至2018年3月共87个月的国债收益率数据,通过改变价格数据为收益率数据,将传统的Svensson模型求解转化为线性优化问题,对利率期限结构进行较精确拟合,实证结果表明,参数的估计值与理论值有高度相关性且更加稳健。之后基于SV模型中各参数的AR（1）模型和VAR（1）模型构建了动态SV模型,实现了预测步长为1个月、6个月和1年的样本外预测,预测结果表明,随着预测步长增大,动态SV模型的预测能力逐渐增强;当预测步长为1年时,SV-VAR（1）模型表现出较明显的优势,特别是对于长期利率的预测,预测误差的均值、方差以及均方根误差均小于其他模型。因此,动态SV模型更适合于步长较长时长期利率的预测,并且SV-VAR（1）模型的表现更好,这为国债利率期限预测提供了一种新方法。     

乌骨藤提取物抑制裸小鼠胃癌模型肿瘤生长的实验研究

目的观察乌骨藤提取物对人胃癌细胞MKN45裸鼠模型肿瘤的抑制作用。方法采用人胃癌细胞MKN45实体瘤接种方法建立裸鼠胃癌模型,用乌骨藤水提取物和乌骨藤水提醇沉物灌胃0.5 mL/只,每日1次,连续30天。每周连续测量体质量和肿瘤大小2次,最后一次给药后3周处死小鼠,解剖称其肿瘤质量,计算抑瘤率,观察乌骨藤水提取物和乌骨藤水提醇沉物对荷瘤的抑制作用。结果乌骨藤水提取物和乌骨藤水提醇沉物对裸鼠荷瘤均有明显的抑制作用。结论乌骨藤水提取物和乌骨藤水提醇沉物有抑制人胃癌细胞MKN45肿瘤生长的功效。     

基于SV模型的行程时间预测

行程时间的波动性分析及预测是道路交通网络研究的重要内容,为有效预测出行者行程时间,本文基于实际路段行程时间数据构建随机波动率模型,利用马尔科夫链蒙特卡洛方法求解模型参数,使用标准随机波动率(SV-N)模型和厚尾随机波动率(SV-T)模型对行程时间进行预测。结果表明:在刻画对路段行程时间波动率特征的效果上,厚尾随机波动率模型优于标准随机波动率模型;在行程时间预测上,厚尾随机波动率模型更能准确地进行实时预测。本文方法对行程时间预测具有实时性,可对实际路段行程时间进行在线预测及对交通出行者的路线规划提供理论依据。     

基于门限CARE模型的股市收益自相关性研究

股市收益率的自相关性是金融计量研究的热点问题,对股市风险进行有效度量具有重要意义.考虑到金融收益率序列存在尖峰厚尾与非线性特征,传统的线性模型(例如均值回归模型、分位数自回归模型、期望分位数自回归模型等)往往难以在该信息特点上分析.因此,以正负向收益方式作为分段机制,建立门限自回归期望分位数(TCARE)模型,刻画收益...     

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。     

利用非参分位数回归模型分析金融市场的风险传染

基于市场风险的角度,采用非参分位数回归模型,结合中国、美国、英国和日本4个国家股票市场的数据进行实证分析.实证结果表明:4个国家的金融市场存在着风险传染效应,而且这种传染是非线性的;风险产生国的金融市场首先受到影响,进而再传染到其他3个国家的金融市场,而且这种风险传染对于不健全的金融市场的影响程度要大于相对比较健全的金融市场.     

基于Eviews 与GS Copula 的金融市场相依性研究

为解决金融市场间波动的相依性问题, 对不同金融市场间高频数据极小值的相依性进行研究。在分析GS Copula 函数的模型方法和模型特点基础上, 研究了估计GS Copula 函数中参数的方法及正尾部相依性和负尾部相依性的模型, 并基于Eviews 软件和GS Copula 函数等理论对上证000001 指数和股指期货IF1112 指数5 min极小值的收益率序列数据的相依性进行了分析, 得出其收益率序列数据有很强的上尾部相依性。为在金融决策中降低风险提供了理论依据。     

企业财务危机预警模型研究

将主成分分析、粗糙集理论与径向基函数神经网络结合,引入反映企业现实财务状况的现金流量指标,使用粗糙集剔除冗余指标,通过主成分分析提取指标和降维,利用径向基函数神经网络作为判别企业财务状态的工具,构建上市公司财务危机预警模型,实证研究结果证明了该模型具有较高的建模精度和泛化能力。     

基于综合评价模型对国际金融中心影响力的研究

综合评价模型广泛应用于对多变量对象进行综合评价,但大多数都用于主观评价的情形.将评价对象进行时间上的拓展,获得类似于多次评价的数据,从而对伦敦、纽约等六个金融中心城市的国际影响力进行实证分析,最终发现伦敦的国际影响力最大,其次是纽约和香港,而上海的影响力与其他金融中心之间仍存在一定差距.     

基于预期的股价波动混沌模型研究

本文基于股市中对价格的预期建立一个模型,此模型能够解释价格波动中存在的混沌行为. 文中用Li-York定理证明了股票市场具有混沌特征,并得到了系统发生混沌的充要条件. 最后在模型研究的基础上给出了市场宏观调控的相关建议.     

金融危机前后中美金融市场溢出效应研究

采用VAR-GARCH-ECCC模型,选取上证综指、标普500以及美元指数3个市场指数,研究金融危机前后两个时期中美金融市场间收益和波动溢出效应.结果表明,与金融危机前相比,危机后存在显著的均值溢出现象,具体表现为上证综指和标普500之间的双向均值溢出和美元指数对上证综指的单向均值溢出.虽然上证综指和标普500以及美元指数之间的波动溢出效应在危机前后均不显著,但其相关性显著加强.     

区块链技术下科技金融服务和风险监管模型研究

针对现有科技金融服务中互信机制缺失和信息协同不一致等安全风险问题,提出了一种基于区块链的科技金融服务和风险监管模型。模型利用区块链的分布式记账、不可篡改、可追溯、智能合约等技术特性,构建多方参与的数据开放共享和互信机制,从而满足科技金融服务中登记、授权、存证、验证、溯源等业务场景需求。     

金融市场中浙江企业与居民行为经济研究

随着金融市场的发展,市场中的参与主体表现出一定的行为经济特征。从行为经济学的视角对浙江省企业和居民的经济行为进行了调查研究。     

对违约相关性计量模型的研究

对企业的违约相关性进行了说明，并介绍了违约相关性的两种传统分析方法，提出了一个改进的模型，对其结论作了详细分析。     

基于MATLAB的金融工程模型计算

基于MATLAB,对金融工程的几大核心问题,如金融时间序列数据分析、风险组合VaR计算、金融衍生产品定价等进行介绍与实证模拟计算.