基于GARCH模型的上证指数实证分析

在对GARCH模型进行探究的基础上,针对上证指数收益率的波动特征进行GARCH建模,最后通过对所得模型结果的分析得出了我国股市与其他发达国家的股市具有一些共同的地方,即我国的上证指数收益率序列具有显著的异方差特征,且收益率波动的大小与其自身过去的波动大小有非常明显的关系,因此说我国的大盘指数也可以采用GARCH模型来进行拟合和解释。     

半参数方法对上证指数波动率的预测分析

根据金融时间序列一般都存在条件异方差性,本文研究了两种半参数时间序列模型的估计方法,通过实际算例对参数模型与半参数模型,以及不同的半参数模型在金融时间序列的拟合与波动率预测方面的表现作了比较。结果表明,半参数模型要优于参数模型,半参数可加模型要优于多项式样条估计模型。      

GARCH模型分析股票市场的波动性

本文全面比较了描述波动率的各种模型以检验各种模型设定在改善模型表现、降低模型误差方面的作用并运用GARCH族模型对深证成指收益率的波动性进行研究,分析了我国股市波动性的特点。通过比较发现对于深市股指收益率的波动性,EGARCH（1,1）模型能很好的拟合。同时还对股指收益率的波动性进行了预测分析。     

上证指数非对称GARCH模型

以上证指数收益率及其波动特征为研究对象,以实证分析为主要方法.运用GARCH-M,EGARCH等模型对上海市场收益率波动进行分析.实证分析结果表明:上海市场存在显著负的杠杆效应,利空消息引起的波动比同等的利好消息引起的波动要大.     

基于修正GARCH模型的中国股市周内效应实证研究

运用总样本区间（1996～2009年）上证综指和深证成指数据,同时以合格境外投资者制度（QFII）实施为分界点,前后分为两个子样本区间（1996～2002年和2002～2009年）,采用修正GARCH模型分别研究三个样本区间中国股市周内效应特征。研究结果表明：1）在不同的样本区间中,中国股市收益率和波动率均存在周内效应;2）中国股市收益率和波动率周内效应在不同的样本区间：表现并不一致,前子样本区间沪深股市收益率和波动率存在更加显著的周内效应。     

半参数回归模型局部多项式估计的渐近性质

利用最小二乘局部多项式方法建立了半参数回归模型参数分量、非参数分量和误差方差的局部多项式估计,在适当的条件下,得到它们的渐近正态性和最优收敛速度。     

高频GARCH模型的最优抽样分析

波动率代表是运用高频数据估计日频GARCH类模型时构造的一个重要统计量,文章针对运用高频数据估计日频GARCH模型的3种方法,基于估计量的渐近结果讨论了最优波动率代表的选择问题,并展开了在日内高频数据抽样中应用的讨论。通过对沪深300指数的高频数据实证分析发现：同一波动率代表在不同抽样频率下的表现有明显差异;在同一频率下,不同波动率代表有优劣之分;在不同估计方法下,每一个波动率代表的最优频率都不同。因此,日内高频数据的最优抽样频率应针对模型所用的不同估计方法加以区别对待。     

基于纵向数据半参数模型的AIDS疗法评价及预测

本文根据ACTG公布的两组数据320和193A建立了纵向数据半参数模型，利用改进的最小二乘局部线性核估计法得到了非参数部分的估计，从而对AIDS患者的服药疗效给出了量化评价，并对继续服药的疗效做了预测．     

基于GARCH模型的WTI原油现货市场的风险分析

国际石油市场风险对我国经济的发展具有重大的影响,由于石油风险往往表现为石油价格的频繁波动和难以预测,文章选取美国WTI原油现货市场为分析对象,将原油价格序列分成波动时期和平稳时期,运用GARCH模型来研究收益率在尖峰厚尾分布(t分布、GED分布)下的VaR值,通过实证分析发现不同长度的时间序列对不同时期石油价格风险衡量的精确度具有不同的影响,而且在衡量石油风险方面GED分布下的模型要比t分布模型更优。研究结果为公司和机构投资者提高石油风险管理水平提供了新视角。     

GARCH族模型在我国沪市指数上的实证分析

波动性是股票市场的一大显著特征.文章以市场指数本身作为研究对象,选用广泛应用的GARCH族模型来研究上证综指的波动性.在对我国上证综指的波动建模中,主要采用伪最大似然估计,并通过短期与长期的预测绩效评价,确定指数GARCH(EGARCH)为上证综指长期波动的最优预测模型。     

基于小波分析和GARCH模型的人民币汇率实证研究

文章把小波多分辨分析理论和去噪理论引入人民币/港元汇率时间序列,通过小波理论对时间序列进行了滤波去噪.然后建立了AR(1)-GARCH(1,1)拟合模型,同时检验了其波动序列不具有明显的杠杆效应,其标准抖动序列服从正态分布.最后说明结合小波滤波去噪后,提高了对波动率的预测精度.     

GARCH模型和ECM模型对沪深两市预测的比较分析

GARCH模型反映了经济变量之间特殊的不确定形式：方差随时间变化,所以在金融市场的预测和决策有着重要的作用。鉴于股票和房地产这两个重要的经济指标,本文选择上海和深圳两地的股票收益率的波动性作为研究对象,建立了GARCH模型及其主要变化形式,结果表明基于T分布的GARCH（1,1）模型更好模拟了实际值。另外,本文还对上海,深圳的股市进行协整分析,建立了相应的误差修正模型并对其预测,预测效果比基于T分布的GARCH（1,1）模型更好。     

上证指数收益率波动的实证分析——基于ARCH族模型

利用ARCH族模型对上证指数股票收益率进行定量与定性分析,表明上证指数日收益率存在高阶的ARCH效应,条件方差对日收益率有很强的影响,其中EGARCH模型在反映股市波动性方面优于其他模型.     

基于不同分布假设的GARCH模型对上证指数风险值预测能力的比较研究

采用GARCH模型对上海股票市场的潜在风险进行了度量．通过对三种不同分布（Normal，Student-t，GED）进行返回检验，可看出GED分布能更好地刻画上证指数的尖峰厚尾特征，从而也能更准确地预测沪市的风险值．     

一类非对称的GARCH模型的参数估计

非对称的GARCH模型的估计一般采用拟极大似然估计,这种估计的相合性及渐近正态性结论已经出现在很多文献中.本文对这种模型提出一种新的估计方法-加权拟极大似估计,在一定条件下证明了非对称的GARCH模型的加权拟极大似然估计的相合性和渐近正态性.     

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。     

沪市180指数波动的实证研究

本文将ARCH族模型运用于我国上海股票市场的实证分析,从实证结果中选择适合上证指数收益率序列的模型,我们得出运用GARCH（1,1）-t模型对上证180指数收益率序列进行刻画较为合适．     

GARCH模型的经验似然估计

以计量经济学中ARCH模型族为背景,对GARCH模型进行讨论和研究。讨论了基于GED分布的β-ARCH模型和GARCH模型的经验极大似然估计的求解方法,得到了相应的平稳模型的大样本性质定理。