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[期刊] 统计与决策  [作者] 薛亮  门可佩  
随机波动率模型与条件异方差模型是研究金融市场波动率的主要模型,它们都可看做随机微分方程的离散形式。本文通过拟合美元兑人民币汇率的统计数据,发现二者拟合结果相似,但条件异方差模型往往同双线性模型混淆。
[期刊] 统计与决策  [作者] 赵前程  王雪标  
利率期限结构动态模型研究对宏观金融问题分析具有重要意义,文章在Duffie-Kan的仿射期限结构理论基础上,利用卡尔曼滤波技术,拟合了我国银行间国债的利率期限结构。模型选取了高斯常量波动模型,并改进了状态空间方程的量测方程,加入了收益波动的方差限制,提高了模型的收敛性。实证发现,两因子常波动模型能较好地描述我国银行间国债收益曲线的时间序列和横截面的动态特征。实证也表明加入通胀后的二因子模型拟合效果比只考虑两个潜在因子的模型拟合效果更好,并且从期限结构中可以获取通胀目标信息。
[期刊] 统计与决策  [作者] 赵前程  王雪标  
利率期限结构动态模型研究对宏观金融问题分析具有重要意义,文章在Duffie-Kan的仿射期限结构理论基础上,利用卡尔曼滤波技术,拟合了我国银行间国债的利率期限结构。模型选取了高斯常量波动模型,并改进了状态空间方程的量测方程,加入了收益波动的方差限制,提高了模型的收敛性。实证发现,两因子常波动模型能较好地描述我国银行间国债收益曲线的时间序列和横截面的动态特征。实证也表明加入通胀后的二因子模型拟合效果比只考虑两个潜在因子的模型拟合效果更好,并且从期限结构中可以获取通胀目标信息。
[期刊] 投资研究  [作者] 吴有英  马玉林  赵静  
本文采用二次移动平均方法平衡影响"已实现"波动率预测精度的测量误差和市场微观结构误差,利用沪深300指数高频数据实证研究,结果表明"已实现"波动率序列的分布是非正态分布且具有长记忆性,对数"已实现"波动率序列接近于正态分布;最后建立ARFIMA模型,并对波动率进行了预测研究。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 占超  潘宣辰  
波动性是经济和金融研究的热点问题。本文分别采用无条件波动度量方法和条件波动模型对我国权证市场上具有代表性的六支权证的波动性进行估计,得出以下几个结果:1、六支权证基本上都存在不同程度的波动聚类现象。2、认沽权证的市场有效性弱于认购权证。3、认购权证的波动持续性大于认沽权证,说明认沽权证投机性更强,风险更大。4、认购权证的风险收益补偿大概是认沽权证的6倍。最后,结合本文研究,将给广大投资者一些投资建议。
[期刊] 经济问题  [作者] 甘春华  
真实经济周期理论从微观出发研究宏观经济,认为经济周期的产生原因来自于经济体系之外的真实冲击,其对宏观经济波动的解释与传统凯恩斯主义波动理论观点迥异,从而对后者在宏观经济研究中的统治地位提出了挑战,并为经济研究开拓了新的思路。比较了两种理论在经济波动的原因、性质、传播机制、研究方法、模型以及政策含义等方面的差异,并评价了两种理论各自的优劣之处。
[期刊] 统计与决策  [作者] 蔡晓春  叶发强  
文章应用含二阶非对称效应的TARCH模型分析深证综指收益率波动的变化特征。结果显示:深证综指收益率的变动受滞后1、4阶影响较强;深证综指收益率存在较强的条件异方差,而TARCH模型能较好的消除条件异方差。相对于好消息而言,不利消息对深证综指收益率的冲击要大,且总体上存在较为明显的杠杆效应。
[期刊] 统计与决策  [作者] 薛昊  王皓月  李汉东  
文章首先在已实现波动和多重分形波动率的基础上提出了一种改进的波动率测度,即已实现多分形波动率测度。其次,以上证综指2008年1月2日至2012年12月31日一分钟高频数据为样本,构造了7种常用的基于高频金融序列的波动率测度,并分别采用ARMA和ARFIMA模型对波动率进行建模和预测。最后通过使用统计自举方法与模型置信度设定(MCS)检验相结合的方法,对各种波动率模型预测效果进行了检验。检测的结果证实已实现多重分形波动率预测模型的预测效果明显优于其他模型。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 郝红霞  林金官  
为了刻画金融领域中资产收益的条件均值和波动率的双重非对称性特征,本文基于线性样条的方法提出一种新的门限随机波动率模型(LPTSV),它可以根据到达市场消息的大小和方向来同时描述这两种非对称性情况,可以很好地对资产收益及其波动率进行建模。利用R2WinBUGS软件包对LPTSV模型进行了贝叶斯参数估计。模拟实验说明贝叶斯分析在LPTSV模型的参数估计方面是有效的。最后利用LPTSV模型为上证综合指数和深证成份指数日收益率数据进行了实证分析。描述性统计分析和参数估计的结果均表明:利用LPTSV模型对以上两组数据进行建模是合理的。本文为资产收益和波动率之间的实证关系研究提供了一定的启示。
[期刊] 统计与决策  [作者] 耿立艳  郭斌  
文章提出将改进型粒子群算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中国股指波动率智能预测方法,利用径向基核函数LSSVM对股指波动率进行建模及预测,并将自适应惯性权重粒子群算法(AIWPSO)和动态加速系数粒子群算法(DACPSO)分别实现径向基核函数LSSVM的参数优化,建立了两种股指波动率的智能预测模型。以日内价格极差作为波动率的代理变量,通过对上证综指和深证成指的实证研究检验了两模型的有效性。检验结果表明,AlWPSO算法优化的径向基核函数LSSVM作为中国股指波动率智能预测模型,具有更高的波动率预测精度和更快的建模速度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 宋坤  周孝华  
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 郑振龙  黄薏舟  
在预测未来波动率时,究竟是基于历史数据的时间序列模型还是基于期权价格的隐含波动率模型效率更高?本文对香港恒生指数期权市场所含信息的研究发现,在预测期限较短(一周)时,GARCH(1,1)模型所含信息较多,预测能力最强,但在预测较长期限(一个月)时,隐含波动率所含信息较多,预测能力较强。同时,期权市场交易越活跃,所反映的信息就越全面,隐含波动率的预测能力也就越强。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陶爱元  
[期刊] 财贸研究  [作者] 杨小玄  刘立新  
以人民币对美元汇率数据为例,运用滚动时间窗样本外预测和SPA检验法,分别对比评估实现波动率和隐含波动率、高频数据和低频数据对未来不同期限波动率的预测能力,并构建反映不同deltA值期权隐含波动率平均水平的FVIX指数。结果表明:与实现波动率模型相比,隐含波动率模型的预测能力更高,尤其是基于蝴蝶指标和FVIX指数的隐含波动率模型。使用5分钟高频数据建模能够显著提高短期波动率预测精度,而对于长期波动率,高频数据没有表现出比低频数据更好的预测效果。
[期刊] 国际商务研究  [作者] 徐溪  
传统的权证定价方法假定标的证券收益率服从对数正态分布。但现实世界中标的证券收益率却具有尖峰厚尾分布,波动率的聚集性,证券市场的"杠杆作用"等特征,因而传统定价结果可能导致偏差较大。为此,本文以随机波动率代替历史波动率的假设,消除金融时间序列的异方差性的影响;运用GARCH模型族中的3种模型(GARCH,EGARCH,GJR-GARCH)对其进行参数估计,及权证定价对比;还分别就历史与随机波动率的差别、对称型与非对称型GARCH模型的差别,以及理论与实际的差别进行了比较分析。结论得出这种差别的来源,并对此进行了探讨。
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