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[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
王天一 黄卓
"厚尾现象"是金融时间序列分布的一个普遍特征,本文将RealizedGARCH模型推广到容纳厚尾分布的情形,并将杠杆函数的幂次放松为待估参数。结果显示,使用Skewed-t分布的模型能够较好地反映收益率序列的厚尾和偏峰性质,放松的幂次参数可以给出更贴合数据的"信息冲击曲线"。引入厚尾分布亦可用改进Realized GARCH模型对实现测度的预测,其中使用标准t分布的模型给出的预测精度最高。
[期刊] 金融研究
[作者]
尹优平 马丹
高频数据具有与低频数据截然不同的特征。本文研究了高频数据下ValueatRisk的计算方法,提出在GARCH模型失效时基于GP分布和非参数核密度方法的新方法,文中研究并得到了较理想的效果。
关键词：
高频数据 VaR 核估计 GP分布
[期刊] 世界经济文汇
[作者]
王天一 赵晓军 黄卓
Hansen et al.(2012)提出了一种高频数据已实现测度与传统GARCH模型相结合的Realized GARCH模型。相对于传统的GARCH模型和EGARCH模型,本文着重考察Realized GARCH模型对于沪深300指数收益率分布以及波动率的预测能力,结果显示Realized GARCH模型在这两方面均超越了传统模型。另外,本文比较了Realized GARCH模型分布设定以及不同已实现测度对预测能力的影响,指出使用厚尾分布的Realized GARCH模型的预测能力最佳。使用不同抽样频率的已实现方差对模型预测有显著影响,其中使用剔除市场噪音的Realized Kernel可以...
[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] 统计与决策
[作者]
谢家泉 陆新根
[期刊] 统计与决策
[作者]
李胜歌 张世英
金融高频数据和金融波动率是目前金融领域研究的热点问题。本文对基于金融高频数据的金融波动率估计量——"已实现"双幂次变差进行了建模和预测。"已实现"双幂次变差无模型、计算简便,在一定条件下是金融波动率的无偏估计量,并且具有稳健性和有效性。通过用上证综指对"已实现"双幂次变差进行ARFIMA建模,发现中国股票市场的上证综指"已实现"双幂次变差时间序列具有长记忆性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周雪娇 李群 张宝学
收入分布是反映居民收入分配结构和变化趋势的重要概念,是经济发展过程中收入分配结果的变现,是定量研究居民收入问题的基础。文章选用1989—2015年CHNS中的居民家庭人均收入数据,从微观视角探究居民收入分布的演化过程和规律。结果显示:居民收入分布在明显的向右迁移且越来越扁平化,同时右拖尾的情况也呈现愈加严重的趋势,表明收入水平在不断地提高,但收入差距也在不断地拉大。通过Yeo-Johnson转换改进了收入分布的离散程度,结合EM算法和数值法来估计收入分布中的参数值,其分布出现显著的双峰特征,在此基础上拟合居民收入服从混合正态分布,估算出基尼系数。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
周雪娇 张宝学 李群
自改革开放后随着时间的推移,居民收入分布的位置及形状随之呈现多元化发展趋势,收入分布格局经历了深刻曲折的变迁过程。对收入分布的收敛情况和演变历程的研究多数基于静态的分析视角,或用非参数核密度探究某时间段内分布形式的动态趋势。本文选用1989-2015年CHNS中居民收入数据从动态视角拟合混合收入分布及其演变趋势,认识到收入分布不断右移且离散程度在持续恶化及其客观存在的事实性,目的是探究两分量混合分布函数随着时间变化的动态演变路径及估算衡量收入差距的基尼系数,研究发现收入分布呈现两阶段的发展趋势,即1989-2006年,2009-2015年。结果表明,随着时间的推移,居民收入水平和收入差距呈逐年递增且存在显著地阶段性发展态势,从动态视角更详细的反映出收入分布的演变过程。
[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] 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] 山西财经大学学报
[作者]
苗晓宇
首先计算了已实现波动率和超高频波动率,然后使用ARFIMA(0,d,0)-SKST模型计算了条件波动,最后对条件波动调整后的收益率进行了拟合并计算出了VaR值。实证结果发现,使用高频数据甚至超高频数据测量金融风险的准确性并不比低频数据高很多,如果选用模型恰当,完全能够使用低频数据得到高频数据的精度。
[期刊] 统计研究
[作者]
刘广应 包悦妍 林金官
高维协方差矩阵的准确预测对于投资组合和风险管理至关重要。本文利用金融高频数据得到已实现协方差矩阵，并对其进行DRD分解，对已实现波动率矩阵D进行向量化；为保证已实现相关系数矩阵R预测值的正定性，对其进行Cholesky分解，对分解后的矩阵进行向量化；利用向量自回归VAR对这两组向量分别建模，利用LASSO方法对高维VAR模型进行参数估计；建立已实现波动率矩阵D和已实现相关系数矩阵R的动态模型，构建了LASSO-CDRD协方差矩阵动态预测模型，并利用均值方差最优投资组合对协方差预测模型进行经济学评价。实证分析表明，相对于协方差预测比较模型，LASSO-CDRD协方差矩阵预测模型具有较高预测精度和夏普率，综合效果最优。
[期刊] 中国软科学
[作者]
朱世武 刘淳
本文基于股票市场的高频数据,提出了一个股票收益率和持续期的联合模型。与传统模型中对两个变量分别进行分析不同,通过对收益率和持续期的联合分析,增强了估计和推断的准确性,提高了模型拟合数据的能力。通过将模型运用于中石化的股票实时交易数据中,发现中国金融市场有着明显的日间周期性特征,而这些特征跟市场的信息流以及投资者的避险行为相一致。另外,本文的实证结论在中国股市上还回答了市场微观结构中的很多重要问题。
关键词：
高频数据 联合模型 市场微观结构
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