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[期刊] 商业研究
[作者]
秦洪元 郑振龙
运用时间序列的ADCC(Asymmetric Dynamic Conditional Correlation)多维GARCH模型和CCC(Constant Conditional Correlation)多维GARCH模型对中国主要股指之间的相关性进行预测,并对预测结果进行评价和比较,结果表明ADCC多维GARCH模型拟合和预测中国股指相关性较好,这为投资组合管理和风险管理提供了理论支持。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
倪敏 蒋彧
本文运用Copula模型对股指期货市场和股票市场的相关性与尾部相关性进行了实证研究。实证结果显示股指期货收益率与上证综指收益率之间表现出高度的正相关性和尾部相关性,t Copula模型能较好反映两者间的相关性;股指期货成交量变化率与上海股市成交量变化率之间具有正向相关性,表明两个市场之间具有互补效应,但尾部相关性低,正态Copula模型能较好反映两者间的相关性。
[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] 云南财经大学学报
[作者]
陈静思 叶德磊 顾京
通过能识别和捕捉内生性波动状态的Markov-switching-GARCH模型来改进含有虚拟变量的GARCH模型中不能很好地刻画外生性结构变化的不足,选取沪深300股指期货作为参照对现货市场的波动性影响进行分析。实证研究显示:该模型能够较好地刻画现货市场收益率的结构变化,反映了股指期货的推出不仅没有加剧现货市场的波动,反而减弱了现货市场的波动程度,使得市场流入的有效信息得到增强,市场运行效率整体得到明显提升。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
关永锋 喻敏
由于股票市场是一个复杂的、非线性的动态系统，单一预测模型不足以完全解释股指数据中所包含的信息，为避免单一模型在预测过程中的误差累积，采用一种结合改进的经验模态分解算法及粒子群算法优化的极限学习机的组合模型用于股指价格的短期预测。首先，向原始数据注入高频谐波后进行经验模态分解，以减缓模态混叠现象；然后，利用粒子群优化后的极限学习机对分解出来的各分量进行预测，加总各分量的预测值获取股指价格的预测值。基于上证指数等国内外四组股指数据的实证分析表明，该组合模型能有效把握股指数据的变化规律，具有较好的预测效果。
[期刊] 当代财经
[作者]
陈卓雷 蒋寒迪
本文通过建立BP神经网络预测模型和GARCH-BP神经网络预测模型,对2004￣2005年间深圳成分指数的日收盘价进行了预测分析,经过实证比较,发现GARCH-BP模型较BP模型的收敛速度快,学习能力强,预测精度较高,误差率较小。
关键词：
BP算法 GARCH-BP模型 深证成指
[期刊] 国际商务研究
[作者]
邓鸣茂
本文利用传统的回归模型(OLS)、双变量向量自回归模型(VAR)、双变量向量误差修正模型(VECM)和动态条件自相关双变量GARCH模型(DCC-MVGARCH)对恒生指数期货、标准普尔500指数期货、日经225指数期货、我国的沪深300指数期货的最优套期保值比率进行了估计,并采用基于风险最小化的方法对4种模型的套期保值有效性进行了比较。结果双变量向量误差修正模型估计出的最优套期保值比率更大,对4种模型的套期保值有效性的检验表明,采用动态条件自相关双变量GARCH模型(DCC-MVGARCH)估计得到的最优套期保值比率进行套期保值的效果,并非优于采用传统回归模型、双变量向量自回归模型、双变量向...
[期刊] 上海经济研究
[作者]
闫世军 李丛文
该文选取2007年至2014年金砖五国的股票指数日收盘价数据,运用AR(1)-FIGARCH(1,d,1)-偏t模型对各自的边缘分布进行拟合,然后基于13种不同的动态时变Copula模型对中国和其它金砖国家股票市场之间的相关结构进行拟合估计,从中选出T-DCC-Copula模型作为最优的模型。实证结果表明:中国与其他金砖国家经济体股票市场之间动态相关性在整体上并没有因为金砖政治体而显著增强,在局部上却都具有"峰会效应",该效应在中印、中南以及中巴股市之间持续时间较短,而在中俄股市之间持续时间较长,这说明与其他三个金砖国家相比,中俄之间的贸易往来更为活跃。
[期刊] 调研世界
[作者]
邝明源 李本钊
本文利用上证A股、B股指数日收益率以及深证A股、B股指数日收益率,从DCC-MGARCH-VAR模型和门限回归的视角,研究了中国A股、B股之间的动态结构变化。研究发现,中国A股、B股之间的相关性可以分为三个区间:弱相关区间、不稳定动荡区间、强相关区间,并且从模型估计结果捕捉到改变中国A股、B股之间结构的重大事件。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱沙 赵欢
随着经济全球化和金融自由化进程的加快,国际股市间的联动效应逐渐增强。文章引入DCC-MVGARCH模型对金砖四国股市间动态相关性进行了探讨,研究结果表明:金砖四国股市间存在着强度不一的动态相关性。俄中、俄巴股市间的联动性均要强于俄印股市间的联动性,印巴股市间的联动性要强于中印股市间的联动性,中巴股市间的联动性较弱。美国次贷危机后,金砖四国股市间动态相关性相对危机发生前均有增加。
[期刊] 经济经纬
[作者]
郭明 朱莉 黄薏舟
笔者利用ＥＥＭＤ方法对股指期现货价格波动５分钟高频数据，分析了各分量之间的波动特征及其互动关系。研究发现股指期现货二者长期趋势趋于一致，存在领先滞后关系。从各分量的波动特征来看，频率较高时期现货对信息的反映基本同步，随着各分量频率的降低，期货价格领先现货价格的时间增加，二者对价格的反映趋于一致。从各分量的交叉相关性来看，高频部分与高频部分、低频部分与低频部分、趋势项与趋势项呈现出顺周期的变化，存在非常强的领先滞后关系，在一段时间内（６０分钟）具有持续的、强烈的相互影响，但是随着领先滞后时间的延长相关性逐渐降低。
关键词：
EEMD 相关性 领先滞后
[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] 财经理论与实践
[作者]
高振坤 熊正德
通过建立BP神经网络预测模型和GARCH -BP神经网络预测模型 ,对 2 0 0 1年深圳成分指数的日收盘价进行预测分析发现 ,GARCH -BP模型较BP模型的收敛速度快 ,学习能力强 ,预测精度较高 ,误差率较小
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王苏生 王俊博 许桐桐 余臻
运用五个交易日的股指期货高频数据(每秒两笔),本文主要研究了沪深300股指期货日内波动率特征并对日内波动率预测。研究发现高频股指期货日内收益率有明显的波动率聚集和条件异方差现象,但无尖峰厚尾现象,收益率序列分布符合有偏正态分布。因此,我们对时间序列建立了最优的ARMA-GARCH-SN模型,并对模型拟合充分性做了验证,拟合结果发现ARMA(1,2)-GARCH(1,1)-SN模型基本能够刻画股指期货高频日内波动特征,条件方差所受的冲击具有很强的持续性、日内波动也具有长记忆性,最后我们还利用自助法对高频股指期货日内波动率两步预测、利用滚动回归预测方法对样本做了样本内预测。预测结果表明,波动率预测结果能够较好地反映股指期货日内波动特征。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
谢赤 李洪琼
分析跨国间多个市场间的相关结构对有效实施金融监管和风险管控具有重要意义。选取金砖国家股指期货数据为样本,运用Vine-Copula模型研究金砖国家股指期货市场之间的相关结构,综合考虑它们之间的整体相关性,并在刻画相关结构的基础上,度量五国期货和以它们所组成的资产组合的VaR与谱风险。实证研究表明,C-Vine、D-Vine和R-Vine在刻画五国市场相关结构的效果上相差不大,在C-Vine结构下,发现南非市场处于根节点位置,充分说明南非市场在金砖市场中的重要性。另外,就单个资产来说,南非市场的风险较大,而印度市场的风险较小。谱风险考虑了所有的极端损失,相比于VaR而言,对极端风险的刻画更加充分。
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