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[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] 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] 经济学(季刊)
[作者]
曾裕峰 向修海
传统随机波动模型(SV模型)仅从宏观基本面角度揭示了潜在波动的随机性。本文基于修正混合分布假设模型(即MMDH模型),将单因素SV模型拓展为两因素随机波动模型,并赋予每个波动因素新的经济意义解释。通过对中国股市高频数据和日数据进行了校准分析,所得校准结果与理论假设保持一致,并发现股价波动与信息到达过程和流动性风险均成正相关。最后,本文使用有效矩估计方法(EMM)比较了两因素SV模型和传统SV模型,其模型拟合统计量显示前者绝对优于后者;其得分t比率表明宏观因素控制波动的持久性,而市场微结构的流动性因素主要决定波动的厚尾性。
关键词：
混合分布假设模型 信息到达过程 流动性
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
赵华 蔡建文
基于误差项服从正态分布、t分布、广义误差分布的GARCH族模型和MRS-GARCH模型对中国股市波动的结构变化特征进行了实证研究。结果表明,中国股市存在显著的高、低波动状态,两种波动状态的ARCH和GARCH项系数存在较大差异;高、低波动状态均具有较长的持续时间,低波动状态的持续时间长于高波动状态的持续时间,且中国股市更易于从高波动状态转向低波动状态;MRS-GARCH模型预测效果总体上优于GARCH族模型,基于正态分布的MRS-GARCH模型短期预测效果较好。
[期刊] 财经问题研究
[作者]
宋亚琼 王新军
本文选取2006年1月2日至2015年12月31日上证综合指数的日度数据作为样本,考察隔夜信息对中国股市波动率模型预测能力的影响。对隔夜信息根据时间进行界定,并将能够公开获取的隔夜信息分为三类:宏观政策指标类信息、海外市场交易类信息和上市公司信息披露。对经典的股市波动率模型——GARCH类模型和HAR类模型进行改进,具体研究隔夜信息是否能够优化股市波动率模型的拟合效果和预测能力。结果表明,两个交易日之间的隔夜信息会对后一个交易日的股市波动率产生影响,不同类别的隔夜信息在波动率模型中表现出了对股市波动率不同
[期刊] 财经问题研究
[作者]
宋亚琼 王新军
本文选取2006年1月2日至2015年12月31日上证综合指数的日度数据作为样本,考察隔夜信息对中国股市波动率模型预测能力的影响。对隔夜信息根据时间进行界定,并将能够公开获取的隔夜信息分为三类:宏观政策指标类信息、海外市场交易类信息和上市公司信息披露。对经典的股市波动率模型——GARCH类模型和HAR类模型进行改进,具体研究隔夜信息是否能够优化股市波动率模型的拟合效果和预测能力。结果表明,两个交易日之间的隔夜信息会对后一个交易日的股市波动率产生影响,不同类别的隔夜信息在波动率模型中表现出了对股市波动率不同的影响趋势。更进一步,在GARCH类和HAR类模型中考虑隔夜信息可以提高股市波动率模型的拟合效果和预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
耿立艳 马军海
Grey-GARCH模型是一类新的波动率模型。针对单一Grey-GARCH类模型只能有限地提高波动率的预测精度,利用TSK模糊推理系统,结合组合预测的思想,建立波动率的TSK非线性组合预测模型。通过对上证综指和深证综指的实证分析,发现与单一Grey-GARCH类模型、RBF非线性组合预测模型和线性组合预测模型相比,TSK非线性组合预测模型总体上能够获得更高的预测精度,说明TSK非线性组合预测模型是一种有效的波动率预测分析方法。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
孙便霞 韩鹏 王明进
判断股市收益率波动的持续性问题通常归结为检验波动过程中是否存在着单位根。针对传统的单位根检验方法功效偏低,且检验的真实显著性水平容易失真的问题,本文采用随机波动率模型并利用改进的PP检验、KPSS检验,以及SIMEX检验方法对中国上证综合指数进行了实证研究.三种检验方法的结果都表明,股权分置改革后的上证综指收益率波动过程有单位根,波动呈现出很强的持续性.
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王鹏 魏宇 王建琼
金融时间序列的波动性建模经历了从一阶矩到二阶矩直到高阶矩(包含三阶矩和四阶矩)的过程,而对于高阶矩波动模型是否有助于对未来市场的波动率预测这一问题,国内外学术界尚无文献讨论。以上证综指长达7年的每5分钟高频数据样本为例,通过构建具有不同矩属性的波动模型,计算了中国股票市场波动率的预测值,并利用具有bootstrap特性的SPA检验法,实证检验了不同矩属性波动模型的波动率预测精度差异。实证结果显示:就中国股市而言,四阶矩波动模型能够取得比二阶矩波动模型更优的波动率预测精度,而三阶矩波动模型并未表现出比二阶矩波动模型更强的预测能力;在高阶矩波动模型中包含杠杆效应项并不能提高模型的预测精度。最后提出...
[期刊] 统计研究
[作者]
刘国旗
ThispaperstudiestheperformanceoftheGARCHmodelandtwoofitsnon linear modificationstoforecastChina’sweeklystockmarketvolatility .Themodelsarethe QuadraticGARCHandtheGlosten ,JagannathanandRunklemodelswhichhavepro posedtodescribetheoftenobservednegativeskewnessinstockmarketindices.Wefind thattheQGARCHmodelisbestwhentheestimationsampledoesnotcontainextreme observationssuchasthestockmarketcrashandthattheGJRmodelcannotberecom mendedforforecasting .
[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] 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]
周林
中国股市实际波动率实证研究表明:(1)经实际波动率标准化的收益率序列接近于正态分布;(2)对数实际波动率序列的分布近于正态;(3)实际相关系数序列接近于正态分布;(4)实际波动率序列、对数实际波动率及相关系数序列均具有显著的长记忆特征;(5)不同股票的对数波动率序列之间具有显著的相关性。
关键词：
实际波动率 正态分布 长记忆
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