中国股票市场亏损股价格波动的统计分析

亏损股的价格波动是金融理论界和实务界的关注热点之一。将协整模型与ARCH模型和GARCH模型相结合，可探知亏损股板块的价格波动特征；进而采用脉冲响应函数和方差分解法可得知亏损指数波动和市场指数波动的相互冲击效应和相互影响程度。     

基于神经网络技术的干散货运价指数预测

在考虑了干散货运输需求、干散货船舶供给以及干散货船舶闲置等对运价指数影响的基础上,采用神经网络技术对月度干散货指数进行了研究,并且与基于ARCH模型和多元线性回归模型的预测进行了对比研究,结果表明从提高预测精度的角度来说神经网络技术是最优的.     

基于ARMA-EGARCH-M模型的沪深股市波动性分析

文章讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立ARMA-EGARCH-M模型,简要说明了此模型的优点;以2000年1月11日-2006年3月15日上证综指和深证成指收盘价为样本,对我国沪深股市收益率分布用ARMA-EGARCH-M模型进行拟合分析,结果表明该模型能更有效地拟合我国沪深股市的波动性;最后解释实证结果和分析了我国股市的行为。     

上海证券交易所Ａ股市场的波动性分析

运用主要的三种条件异方差模型：ARCH、GARCH、EGARCH模型，对上海证券交易所A股指数的波动性进行拟合，分析模型对上证A股指数收益的波动性、杠杆效应的拟合情况，比较不 同模型对未来波动性的预测情况。实证分析结果表明：EGARCH模型比较适合对我国股票市场 波动性作长期预测，若假设收益序列服从t分布，由此改进的EGARCH-T模型会得到比正态分 布下更好的拟合与预测效果。     

ARCH类模型在金融市场中的应用

本文较系统地介绍了ARCH类模型的发展及各个模型的特点。利用这些模型可以分析我国金融市场的有效性,测度金融市场的系统风险,寻求最优动态无风险策略,帮助政府制订和完善金融政策。     

A threshold stochastic volatility model

This article introduces a new model to capture simultaneously the mean and variance asymmetries in time series. Threshold non‐linearity is incorporated into the mean and variance specifications of a stochastic volatility model. Bayesian methods are adopted for parameter estimation. Forecasts of volatility and Value‐at‐Risk can also be obtained by sampling from suitable predictive distributions. Simulations demonstrate that the apparent variance asymmetry documented in the literature can be due to the neglect of mean asymmetry. Strong evidence of the mean and variance asymmetries was detected in US and Hong Kong data. Asymmetry in the variance persistence was also discovered in the Hong Kong stock market. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于ARCH类模型对沪市波动性的实证研究

在对股票市场的研究中,波动性一直是比较重要的一方面,利用ARCH类模型对上证综指日收益率进行分析,得出上证综指具有集聚性和长期记忆性。     

Poisson ARCH(1)过程的中偏差及其应用

给出Poisson ARCH(1)过程的中偏差存在形式,并将Poisson ARCH(1)过程应用到一个离散风险模型中,利用获得的中偏差结果,对其有限破产概率进行了渐近等价估算.     

我国汇改后汇率波动的实证研究

本文通过ARCH族模型来对人民币/美元汇率收益率进行建模,并分析其波动的杠杆效应和风险溢价效应,结果发现汇改后外汇市场效率有所提高,外汇市场的风险可由过去的风险程度加以预测.由TARCH、EGARCH、EGARCH-M模型的研究显示人民币/美元汇率收益率存在杠杆效应,存在明显的非对称性,还不具备具有的高风险高回报的风险溢价效应特征.     

一类双线性模型的参数估计

给出了一个ARCH型一阶双线性模型,利用随机过程的马尔科夫链,研究这种模型的严平稳遍历性和矩的存在性,结果表明这种模型存在唯一的严平稳解,并且这个解是几何遍历的,它的某一阶绝对矩存在. 基于此模型的参数估计, 提出该模型的拟极大似然估计, 运用Amemiya的相关定理, 研究拟极大似然估计的性质. 在一定的条件下, 得到了该拟极大似然估计具有相合性和渐近正态性.