基于不同误差分布下ARMA—GARCH模型的国债指数实证研究

根据上证国债指数收盘价数据的特征,对其收益率序列建立误差分布为正态、GED和t分布的ARMA—GARCH模型．比较不同分布条件下的拟合效果,得出误差分布为GED和t分布时,模型的拟合效果优于误差分布为正态分布的情况．应用交叉验证法对预测效果进行比较,得出误差分布为t分布的ARMA—GARCH模型预测效果最优．同时,在模...     

中国创业板与主板市场的相依关系——基于时变copula-GARCH模型的实证分析(英文)

主要研究了中国创业板市场与沪市日收益率间的相依关系.将时变t-copula模型和采用有偏误差分布的ARMA-GARCH模型结合起来构成了一个复合模型,并对所有的参数给出了贝叶斯估计.估计所得的两市场间Kendall秩相关系数的图形显示了创业板和主板市场之间确实存在着一种时变的正相依关系.进一步,对两市场在不同行业板块中日收益率的相依关系进行了类似的建模.结果显示两市场在工业板块中的相依结构与市场整体十分相近,而在信息技术板块中则存在着更强更稳定的正相依关系.     

基于ARMA-GARCH调和稳态Levy过程的期权定价

通过收益率时间序列分析, 估计了非高斯ARMA-GARCH模型用以描绘资产价格的随机过程. 进一步假设模型的噪音分别服从标准正态分布及两类纯跳跃Levy分布 (经典调和稳态(CTS)和速降调和稳态(RDTS)), 并建立风险中性Levy-ARMA-GARCH模型进行恒生指数期权定价的实证研究. 研究结果表明: 中国股市主要股指的历史滤波噪音序列皆呈现尖峰有偏和肥尾的非高斯特征, 调和稳态相比其它Levy过程有更好的尖峰肥尾的刻画能力; 恒指价格的跳跃测度存在速降趋势, 形成收益率的尖峰厚尾; 布朗运动低估了金融市场震荡程度, 高斯分布高估短、中、长期隐含波动率; 调和稳态Levy过程的拟合与定价能力较好, 速降调和稳态过程综合的定价能力更稳健.     

基于ARMA-GARCH模型的南宁市O3浓度预测研究

为探索采用时间序列模型快速预测臭氧浓度,以南宁市日均O_3浓度数据作为研究对象,收集2017年1月1日至2017年12月31日O_3日均浓度时间序列,构建ARMA-GARCH模型,对2018年1月1日至2018年1月31日O_3日均浓度进行预测。研究结果表明,构建的时间序列模型预测值拟合曲线基本能与实测值保持一致,经检验发现,在拟合曲线峰、谷值及其前后容易出现较大误差,短期预测结果较准确。     

基于ARMA-GARCH模型的上证指数实证分析

研究上证指数收益率过程。本文以2004年9月30日至2011年9月30日期间的上证指数收盘价为基础,验证序列的相关性、稳定性及异方差性,建立ARMA-GARCH模型进行实证分析和预测,分别在误差服从正态分布、t分布、GED分布条件下比较拟合和预测效果,得到t分布的ARMA-GARCH模型最优,表明其更适合上证指数收益率的研究。     

ARMA-GARCH模型在股市市场风险测度中的应用

选择股票市场2014年1月8日到2016年8月2日上证指数(SZCZ)收盘价作为样本进行研究,建立了残差序列服从不同分布下的ARMA(2,2)-GARCH(1,1)类模型,并进行实证分析及预测,通过比较发现ARMA(2,2)-GARCH(1,1)类模型能够有效处理股票数据的波动集聚性。在此基础上,计算出不同置信水平下ARMA(2,2)-GARCH(1,1)类模型的风险测度值(VaR),与历史模拟法、改进的历史模拟法下的VaR值进行比较,得出ARMA(2,2)-GARCH(1,1)类模型更有效的反应市场风险。