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[期刊] 统计研究
[作者]
赵国庆 魏军
This paper concerns with the efficiency of speculative market to incorporate new information into price.The GARCH(1,1) model is modified to capture the effect of information disseminating speed on the conditional volatility of stock index returns.Different empirical results are presented when this model applied to Shanghai and New York stock markets.We also explain empirical results according to the difference between two markets' microstructures.
关键词：
信息传播速度 混合分布 GARCH模型
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
凌士勤 杨波 袁开洪 凌云
本文提出了基于高频数据的分类信息混合分布GARcH模型,以上证 指数的五分钟高频数据作为研究对象,引入修正的混合分布(MMM)模型,将去 除了趋势性和序列相关性的不同性质的对数交易量分解为进入市场的正的随机信息 流和负的随机信息流两部分,作为分类信息流代理,加入GARCH模型的方差方程 中,考察好消息、坏消息对上证指数波动性的影响。
关键词：
MMM 高频数据 分类信息 GARCH
[期刊] 商业时代
[作者]
边宽江 金晓燕 王艳荣
本文从收益的波动性与分布两方面出发,组建起混合正态分布下的ARMA-GARCH-VaR模型。同时,文章对我国深圳证券综合指数进行实证研究计算其VaR值并进一步对该模型的预测效果进行分析。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
陶庆梅
针对以往研究的经验,根据中国证券市场波动不对称性的特点,本文尝试把人工神经网络和GARCH族模型结合,试图发掘一种更适合中国证券市场的波动性预测模型。这也是到目前为止,对中国证券市场的诸多建模中首次用到的混合模型。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈宇 许莉薇
为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了一种基于高斯混合模型的林业信息文本分类算法。在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维,结合Kmeans算法,通过训练得到各类林业信息文本所对应的高斯混合模型的参数,构造分类器进行精准与快速分类。实验结果表明,该算法与神经网络分类方法、贝叶斯、决策树等常用分类算法相比,该算法有较高的准确率和实用性,为林业信息文本的分类研究开拓了新思路。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
宋辉 杨明
矩阵补全技术在近年来已经在诸多领域得到了应用,利用已有的辅助信息进行矩阵补全提高补全的精度得到了关注.鉴于此,提出一种将双线性关系与单边线性关系混合的矩阵补全模型,同时关注行信息与列信息之间的相关性和他们各自分别做具有的特点,使得混合线性模型尽可能地逼近原始观测矩阵.;同时证明了使用ADMM算法求解的收敛性,并通过拟合数据和真实数据两组实验进行了验证,结果表明,与其他使用辅助信息的补全模型相比,该方法获得补全结果在RMSE评价标准下的误差相对降低了25%以上.
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
宋辉 杨明
矩阵补全技术在近年来已经在诸多领域得到了应用,利用已有的辅助信息进行矩阵补全提高补全的精度得到了关注.鉴于此,提出一种将双线性关系与单边线性关系混合的矩阵补全模型,同时关注行信息与列信息之间的相关性和他们各自分别做具有的特点,使得混合线性模型尽可能地逼近原始观测矩阵.;同时证明了使用ADMM算法求解的收敛性,并通过拟合数据和真实数据两组实验进行了验证,结果表明,与其他使用辅助信息的补全模型相比,该方法获得补全结果在RMSE评价标准下的误差相对降低了25%以上.
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
孟祥煜
作为一种金融期货产品，国债期货在利率风险管理和健全国债收益率曲线等方面发挥重要作用。在此背景下，本文基于深度学习算法构建HAR-GARCH-GRU混合模型，研究我国10年期和2年期国债期货价格波动特征，并进行波动预测。研究结果表明：10年期国债期货表现出更强的杠杆效应、长记忆性和跳跃性特征，而2年期国债期货波动更加平稳。随着我国金融市场深化改革，国债期货服务债券市场和经济社会发展的功能日益凸显。积极探索其价格趋势和波动特征，有助于进一步发挥国债期货的价格发现、风险管理和资源配置功能，进而促进经济高质量发展。
[期刊] 统计与决策
[作者]
石凯 刘洪江 孙峰
GARCH模型在处理时序数据异方差问题中得到广泛应用，然而在面临一些特殊领域的数据，尤其是金融市场领域中具有高峰厚尾、非对称性、有界取值区间等特征的数据时，传统正态分布的基本假设往往与现实严重不一致。针对此类问题，文章提出混合Beta分布的GARCH模型，并给出了基于完全数据最大似然函数的EM算法估计模型的参数，以仿真模拟数据和金融市场现实数据为例，进行了实证分析。结果显示，在违背正态分布假设的情形下，混合Beta分布GARCH模型更能有效地提炼波动的一系列非正态性信息，同时也验证了EM算法对模型的参数求解行之有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯烽
近来,人们对实际数据使用厚尾分布进行建模颇感兴趣。一种流行的考虑就是所谓的广义自回归条件异方差(GARCH)模型。不幸的是,在一些应用中正态新息的GARCH模型的尾部不够厚。文章提出新息为正态方差混合分布的GARCH模型并给出了使用EM算法对模型参数作估计的步骤。结果表明,新息为正态方差混合新息分布的GARCH模型比正态新息的GARCH模型有更厚的尾部,因而更能捕捉实际数据中的厚尾特征。文章还以上证指数为例阐述了这一结论。
[期刊] 改革与战略
[作者]
张琳琳 赵振全 孙俊岭
基于GARCH模型的VaR计算方法一直是一个颇受关注的研究领域,但在残差服从正态分布的假设下,有时GARCH模型的"尾"仍不够厚。论文讨论了混合广义自回归条件异方差(MGARCH)模型,它能够更好地刻画金融时间序列的厚尾现象。文章还结合我国股市数据,运用EM算法对收益率序列建立混合GARCH模型,计算市场风险VaR值,并对结果做出分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李政宵 谢远涛 蒋涛
信度模型在非寿险定价中的运用十分广泛。传统Bühlmann信度局限于风险个体之间相互独立的假设,无法解决保险数据间存在相关性的问题。文章在线性混合模型框架下引入固定效应截距项与随机效应截距项,通过对不同协方差矩阵的构建,建立了风险相依的信度模型。可以证明,在独立的假设条件下经典Bühlmann信度是线性混合模型的特例。风险相依的信度模型同时考虑纵向数据组间和组内的相关性,为信度理论结合混合模型提供了理论基础。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
鲁思瑶 徐美萍
利用扭曲混合Copula和ARMA-GARCH-t模型,对包含2015年股灾和2016年熔断期间的上证综指、中证综合债和上证基金的投资组合风险相关性进行建模分析。研究表明:扭曲混合Copula模型较混合Copula模型能更好地拟合各资产日收益率间的相关结构,尤其是"厚尾"特性。并运用蒙特卡罗模拟法计算各资产的风险价值、预期损失和中位数损失并讨论其差异性,以期为关注风险管理的人们提供更多借鉴。
[期刊] 情报科学
[作者]
李鑫 张军
【目的/意义】随着互联网技术的发展,社交网络中信息传播对人类生活的影响越来越大,政府在网络中的引导作用也日趋重要。【方法/过程】本文建立基于系统动力学的SIRS信息传播模型,对社交网络中信息的传播过程进行系统分析,通过绘制因果回路图,找出信息传播过程中各影响因素之间的关系;建立存量流量图,探索信息的传播规律。【结果/结论】利用Vensim PLE进行仿真模拟,结果表明:易感人群数量、观点碰撞度、感染比例、政府公信度、政府关注度以及丧失免疫力比例等因素对网络中信息的传播起到至关重要的作用,进而在此结论的基础
关键词：
SIRS模型 信息传播 系统动力学
[期刊] 情报科学
[作者]
崔金栋 郑鹊 孙硕
【目的/意义】研究微博网络中话题式信息的传播模型及规律,对控制舆论和掌握微博信息传播规律具有重要意义。【方法/过程】以微博信息传播中的SEIR模型为出发点,综合考虑微博网络中话题式信息的衍生特性,构建改良式的微博话题式信息传播H-SEIR模型,并运用MATLAB进行模拟仿真,对微博中话题式信息传播影响因素和对应的控制策略进行研究。【结果/结论】验证了所构建的改良微博话题式信息传播H-SEIR模型的可行性和有效性,揭示了移动网络环境下话题式信息传播规律,为现实微博网络的监管控制策略的制定提供了理论依据。
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