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[期刊] 当代财经
[作者]
梁泳梅 董敏杰
受多因素影响,基于传统方法的消费者价格指数(CPI)增速预测准确性有所下降,因此需要构建新的预测方法。新方法的不同之处在于:第一,把主流预测框架由"食品+非食品"二分法扩展为"食品+工业消费品+服务"的三分法框架,使预测的内容更为全面;第二,根据城镇居民消费支出结构、投入产出表等数据,调整了CPI分项的权重体系;第三,对春节因素客观化和具体化,细分为"节前""节中""节后"三种情形并量化,并考察其对各分项价格变化的影响。回溯检验显示,新方法对CPI增速的预测效果要明显优于传统方法,预测误差在0.1个百分点以内的分布频率接近80%,预测准确率也较现有方法平均高出近15个百分点。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘丽萍
使用高频与低频数据对预测的协方差阵的比较,目前国内相关的研究还非常的少。文章将高频数据的研究拓展至多维,建立了模型,并将基于高频与低频数据预测的协方差阵,进行了比较研究。
[期刊] 调研世界
[作者]
何强
大数据为宏观经济走势预测创新研究带来重要突破口。本文基于混频数据动态因子模型,利用14个传统宏观经济统计月度指标和8个大数据月度指标,对2011年第1季度至2018年第2季度中国季度GDP增速进行了预测分析。研究发现,大数据月度指标能够显著提升季度GDP增速预测精度,但必须建立在相对较长的时间序列样本和合理的模型设计基础上;同等参数结构设置下,模型预测误差并非随着大数据指标信息增多而一致性减少。
[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] 西部论坛
[作者]
魏宇 杨惠 梅德祥
电影产业在我国经济发展中的作用日益显著,电影市场与我国宏观经济发展的内在联系有待深入研究。选取2012年1月到2018年3月我国周度电影票房收入增速作为高频解释变量,采用自回归分布滞后混频数据抽样模型(ADL-MIDAS)分析其与季度GDP增速及月度制造业PMI增速之间的关系,结果表明:电影票房收入增速与GDP增速和制造业PMI增速之间具有负向相关关系,我国电影市场存在"口红效应",可以根据电影票房收入增长情况对宏观经济走势做出预判。对多种模型的比较结果显示,加入电影票房收入可以显著提高GDP预测精度,电影票房收入可以作为GDP预测指标体系的有益补充。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张丽
文章基于Box-Jenkins随机时间序列方法,对我国1990~2010年CPI指数季度数据进行了预测分析。通过建立数学模型对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,表明我国的物价水平在短期内不会回落到3%以内,政府应该继续加强通胀预期的管理。
[期刊] 统计与决策
[作者]
房振明 王春峰 付臣余
以高频数据为基础,本文比较研究了股指风险价值的预测问题。通过构造日"已实现"波动,并建立对数"已实现"标准差的ARFIMA模型,进而构造高频风险价值预测模型。同时,该模型与能够考察非对称性和长记忆性的APARCH模型进行比较。研究结果表明,高频风险价值预测模型具有明显的优势,能够更好的预测风险。
[期刊] 统计与决策
[作者]
卢小华 张艳慧 郑宇轩
文章利用上证综指高频分钟交易数据,研究基于极大重叠离散小波变换的积分波动率,并选用4种小波函数考察其对积分波动率小波估计的影响,与实际波动率进行对比。实证分析表明,实际波动率大于小波估计值,当频率较高时,两种估计方法误差小。特别地,在5分钟采样频率时,两种估计方法最接近,并且小波方法估计积分波动率对选取的小波函数无明显差异。
[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] 运筹与管理
[作者]
李永武 秦怡雯 李健 王雅实
汇率波动率是刻画外汇金融资产收益变化程度的指标，也是度量外汇风险的方法之一，汇率波动对经济与金融系统都有重要的影响。由于非平稳和非线性的特征，准确预测汇率波动率一直是金融研究的重点和难点。为了提高预测汇率波动率的准确性，本文采用基于人民币汇率高频数据计算的已实现波动率和机器学习方法，对数据进行分解集成和建模，提出了一种有效的多尺度EEMD-PSR-SVR-ARIMA预测模型。具体过程如下：首先，采用集合经验模态分解(EEMD)的方法将复杂的时间序列分解成不同尺度的本征模态函数和趋势项；然后采用支持向量回归(SVR)的方法对本征模态函数进行预测，并利用相空间重构和粒子群优化的方法来确定SVR模型的输入维数与参数。同时，使用差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测趋势项；最后集成得到模型预测的结果。实证结果表明EEMD-PSR-SVR-ARIMA模型可以有效地提高汇率波动率预测的精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李胜歌 唐勇
选取具有良好统计性质的金融波动率估计量来构建VaR,,可以使市场风险的度量更为准确。高频数据由于比低频数据包含了更多的市场信息,因此基于高频数据的金融波动率估计量更为准确。但是基于高频数据的波动率估计量为数众多,目前仅有对各个估计量本身性质的比较研究,在应用于VaR的研究中如何选取估计量使得VaR的计算更为准确则不得而知。因此,文章选取了高频数据下的若干个有代表性的金融波动率估计量,进行VaR值的计算,并对其结果进行了比较研究,同时进行了持续性分析。通过实证研究表明VaR序列具有持续性,其中由赋权"已实现"双幂次变差计算所得的VaR值更准确,从而为VaR的精确计算和正确建模提供了依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
于亦文,李永俭,于奎
本文利用上海证券市场高频数据,用方差比方法研究了金融市场有效性问题。研究表明,上证综指不服从随机游走,收益存在正相关,相关程度的变化呈现周期性,同时市场存在显著的异步交易现象,方差比统计量在较长的滞后期内呈显著的振荡衰减特性。
关键词：
市场有效性 方差比 高频数据
[期刊] 统计研究
[作者]
郭兴义,杜本峰,何龙灿
High-frequency data analysis is a new research field in financial econometrics. This paper reviews main results about empirical market and econometric modeling of high-frequency data, and argues about its prospect and importance in Chinese financial market.
关键词：
高频数据 实证金融 离散取值 ACD
[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] 统计研究
[作者]
来升强 谢邦昌 朱建平
作为一种近似处理的工具,粗集主要用于不确定情况下的决策分析,并且不需要任何事先的数据假定。但当前的主流粗集分类方法仍然需要先经过离散化的步骤,这就损失了数值型变量提供的高质量信息。本文对隶属函数重新加以概率定义,并提出了一种基于Bayes概率边界域的粗集分类技术,比较好地解决了当前粗集方法所面临的数值型属性分类的不适应、分类规则不完备等一系列问题。
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