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[期刊] 南方经济
[作者]
张卫国 胡彦梅 陈建忠
与现有研究方法不同,本文通过考察Akaike、Schwarz、Shibata、Hannan-Quinn四个信息准则,建立了描述深圳股票市场收益过程和波动过程双长记忆性特征的ARFIMA-FIGARCH模型。实证分析说明采用ARFIMA(0,m,1)-FIGARCH(1,d,0)模型拟合最好。研究结果表明:深圳成分指数日收益序列无长记忆,但波动序列具有较强的长记忆特征。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
蔡艳萍 谢家泉
结合高频数据和自回归条件持续性(ACD)模型进行的研究表明:在中国市场,自回归条件持续性模型可以成功用来衡量交易到达的强度。最后展望了该模型的发展方向。
[期刊] 统计研究
[作者]
汤果,何晓群,顾岚
一、问题的提出长记忆性是指过去的冲击持续到将来，对预期的将来具有很大的影响。在大多数情况下，自相关函数的曲线图用来描述时间序列的长记忆特征。因此长记忆性可以定义如下：假设Ｙｔ是一个离散的时间序列，ｊ阶滞后的自相关函数为ρｊ，如果有ｌｉｍｎ→∞Σｎｊ＝...
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
莫达隆
文章对上证指数2006年1月6日-2011年5月23日收盘价的波动率进行了研究,介绍并使用随机系数SETAR模型与ARCH族模型进行对比拟合,根据数据的特点,文章构建了一种新型的SETAR模型,即AR(r)-SETAR(l,p1,p1)模型,模型利用ADF检验和AIC准则进行识别和估计。结果表明:可用AR(4)-SETAR(2,1,1)模型来拟合中国股市中的上证指数,研究其波动率特点,上证指数波动率呈不对称的响应,而且"负"响应比"正"响应高出约1.3倍。用ARCH族模型也证明了这种不对称响应的特征,但无
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐立霞
文章对上证综合指数收益率和深证成分指数收益率进行统计分析,运用GARCH,E-GARCH,TARCH模型对其进行建模,发现股票收益率序列所存在的尖峰厚尾现象、波动聚类特性以及杠杆效应,通过比较不同的模型发现非对称模型的拟合效果最为理想;另外通过采用三种不同的损失函数评价各类模型的预测效果,结果表明,非对称模型样本外预测的能力也是最强的。
关键词：
GARCH 波动率 杠杆效应 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 邓慧敏 谢赤 马超群 王延彦
文章针对股市收益与通胀波动关系分析过程中随机参数条件下的建模问题,构建了贝叶斯Markov转换VAR模型。通过分析模型的统计结构,设置参数的先验分布,利用贝叶斯统计方法,推断了模型参数的后验分布,设计相应的两次Gibbs抽样算法对模型参数进行贝叶斯估计,运用该模型对上证股指回报率与通货膨胀率的波动关系进行实证分析。研究结果表明:贝叶斯Markov转换VAR模型更准确地刻画出两变量之间波动关系的非线性动态特征,证明了费雪效应和代理效应在市场的不同机制中都成立。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨科 林洪
文章以上证综指2000年到2008年高频数据为例,基于Dufour、Taamouti(2010)测量短期和长期因果关系的方法构建了一个关于收益率与波动率的向量自回归线性模型,用来测量和比较了中国股票市场收益率和波动率之间的动态杠杆效应、波动率反馈效应等因果关系。实证结果表明我国股票市场无论是对已实现波动率还是对二次变差前三天都有较强的动态杠杆效应,而波动率反馈效应在所有的时间跨度上都可以忽略不计,并且收益率和波动率之间的瞬时因果关系在有些时间跨度上较显著。
关键词：
杠杆效应 波动率反馈效应 因果关系测量
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王春峰 张驰 房振明
本文研究了中国股票市场的异质波动性问题。主要从异质波动性的识别与分布，异质波动性与股票收益率之间的关系，以及异质波动性是否被充分定价等三方面进行探讨。研究的目的在于分析股票异质波动性问题在中国股票市场中的特殊地位，这其中也包括异质波动性对股票收益影响问题。结合中国股票市场的数据，采用广义矩估计（ＧＭＭ）的数量方法，显著地得到了中国股票市场中异质波动性水平，并以此分析了异质波动性与股票收益之间的关系，证明股票异质波动性水平是投资者进行决策时需要考虑的重要因素之一。
[期刊] 经济研究
[作者]
王美今 孙建军
本文从我国股市的现实情况出发 ,构造理论模型证明 :投资者接受价格信号时表现出来的情绪是影响均衡价格的系统性因子。这一结论得到实际数据的支持 ,实证发现投资者情绪的变化不仅显著地影响沪深两市收益 ,而且显著地反向修正沪深两市收益波动 ,并通过风险奖励影响收益。研究结果表明 ,沪深两市不仅具有相同的投资者行为和风险收益特征 ,而且均未达到弱式有效 ,机构投资者是可能的噪声交易者风险源。
关键词：
DSSW模型 收益 收益波动 投资者情绪
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
郭金利
首先引入了FIGARCH模型,并讨论了具有不同分布特征FIGARCH模型参数估计方法。采用沪、深两市的指数数据考察了考虑长期记忆的FIGARCH模型、不考虑长期记忆的GARCH模型和IGARCH模型对市场波动性的拟合效果和预测能力。实证结果表明非对称的t分布和广义误差分布的分布函数更适合我国股市波动特征的描述,FIGARCH模型在拟合效果和预测能力方面都要优于其他两个模型。
关键词：
FICARCH模型 波动性 预测
[期刊] 运筹与管理
[作者]
秦伟良 颜华实
为了有效揭示收益率与波动的关系,本文采用极大重叠离散小波变换,将收益率分解在不同的交易周期上,建立各自的SV-M模型,考察各周期收益率与波动的关系及其他参数随交易周期的变化情况。实证表明,全球各大股票交易市场的收益率,收益率与波动的在较小的尺度上关系不显著,但在较大尺度上,存在明显的正相关关系;且随交易周期的增长,收益率的相关性及波动持续性逐渐增强。
关键词：
SV-M MCMC 小波变换
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
丁忠明 夏万军
ARCH/GARCH模型在波动性的预测已被学者广泛使用并在实证上得到良好的效果。本文以上海股市为研究对象,分别运用CARR模型和GARCH模型进行波动性预测,进而对两种方法的预测能力进行比较,实证结果表明CARR模型在拟合波动性方面优于GARCH模型。
关键词：
CARR GARCH 极差 波动性
[期刊] 统计与决策
[作者]
邵锡栋 黄性芳 殷炼乾
文章在一维随机波动率(SV)模型基础上,通过扩展,建立了多个多变量随机波动率(MSV)模型。首次将MSV模型大规模应用于中国沪深两市指数周收益率数据,利用MCMC方法进行模型估计,选用DIC准则进行模型比较,得出拟合程度最好的MSV模型。结果显示,加入波动率单边Granger因果关系的MSVGt-AR(1)模型对沪深两市的拟合能力最好。
关键词：
多变量随机波动率模型 MCMC DIC
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
曹广喜
针对股市收益分布的"尖峰肥尾"特征,引入了偏t分布作为新息分布。基于VaR方法,从风险估计的角度,利用ARFIMA(2,d_1,0)-HYGARCH(1,d_2,1)-skt模型对1996年12月17日至2007年7月5日期间的沪深股市收益进行了实证分析.实证结果显示:沪深股市具有显著的双长记忆特征;上海股市的日收益率和波动率的长记忆性均比深圳股市强;ARFIMA(2,d_1,0)- HYGARCH(1,d_2,1)-skt模型对我国股市收益具有较强的风险估计和预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
葛文雷 居新华
证券价格的波动变化不仅影响衍生产品的价格也是政府管理金融市场、制定政策的依据。由于价格的波动往往呈现非线性的特征,文章利用马尔可夫转换模型对中国股票波动性进行估计。研究发现该模型可较好对我国上海证券市场股价波动性进行分类估计,并得到了证券市场波动的状态平滑概率图。在统计结果的基础上,还分析了我国市场波动性的成因和特点,并对政策的有效性进行评述。
关键词：
马尔可夫转换模型 股票波动性 羊群效应
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