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[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] 中央财经大学学报
[作者]
冯科 王德全
本文以2002年6月4日至2009年3月31日期间我国银行同业拆借利率为研究对象,分别建立了隔夜拆借和7天拆借品种的预测模型,并度量了其利率风险,主要结论如下:通过选择适当滞后阶数的ARMA-GARCH类模型,可以有效地刻画同业拆借利率的动态特性;t-分布和g-分布下的模型能更好地捕捉同业拆借利率序列的尖峰厚尾性;同业拆借利率存在显著的自相关性、风险溢价效应和波动的反杠杆效应,即利率上升时的波动更大;VaR方法可以有效地预测同业拆借利率风险,并且7天拆借模型的预测能力优于隔夜拆借模型;我国同业拆借市场的利率风险很高,商业银行利率风险管理水平较低。
[期刊] 财经问题研究
[作者]
郑玉华 崔晓东
利用参数方法计算VaR的关键在于对收益率分布形式的假定是否合理。为了充分反映金融收益的统计特性,并更好地刻画厚尾特征,本文在利用ARMA-GARCH模型过滤了收益序列的自相关和波动聚类特性后,采用混合正态分布模型分析资产收益的VaR度量,并对上证综指获得的日收益率序列进行了实证研究。比较分析混合正态分布和正态分布两种假定下的VaR。结果表明:混合正态分布假设能够反映收益分布5%的厚尾特征并准确地刻画1%的厚尾部分,避免了正态分布假设低估风险的缺陷,保证了VaR的准确性。
[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] 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] 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] 财经研究
[作者]
王德全
文章对2002年1月4日至2009年3月31日我国银行间质押式回购市场进行实证研究,结果表明:(1)t-分布和g-分布下的模型能更好地捕捉回购利率序列的尖峰厚尾性;(2)回购利率波动具有显著的非对称性,利率上升时的波动更大;(3)ARMA-PARCH-M模型是估计回购利率VaR值的理想模型,t-分布下的模型适合多头头寸VaR值的预测,而g-分布下的模型适合空头头寸VaR值的预测。这说明我国回购市场的利率风险较高。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
徐炜 黄炎龙
GARCH模型在金融资产序列波动率的模拟和金融风险VaR的度量中都有着广泛的应用。本文比较研究了RiskMetrics及GARCH族的11种模型分别在正态分布和Skewed-t分布下度量VaR值的精确程度,同时对向前一步预测的VaR值进行了失败率检测法和动态分位数测试。结果表明,Skewed-t分布较好地拟合了金融资产的厚尾特性;在不同的置信水平下,FIGARCH(BBM)、FIEGARCH及IGARCH模型预测的VaR值更加精确,其高估或低估的风险程度较轻。
[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] 当代财经
[作者]
侯外林
针对股指收益率时间序列某期间的异方差、尖峰厚尾以及序列自相关等特性,将ARMA模型与GARCH模型相结合,回归建模测算相关股指年度收益率VaR值,可以有效预测类似市场条件下股指的波动以及相伴概率。因此,在证券公司压力测试实践中,基于相伴概率合理设计股指下跌的压力测试情景,可以进一步提高压力测试情景设计的科学性,增强压力测试结果的现实指导意义。同时,可以将本文研究思路推广应用于利率、汇率、市场交易量等历史数据较充分的金融时间序列的实证分析,借以指导债市波动、汇市波动以及市场交易量波动等压力测试情景的设计工作。
[期刊] 统计研究
[作者]
于孝建 王秀花
本文将Hansen等(2012)的Realized GARCH模型扩展为包含日内收益率、日收益率以及已实现波动率的混频已实现GARCH模型(M-Realized GARCH模型)。该模型将日内交易分为前后两段,引入了混频均值方程,并对混频均值方程的残差分别建立条件波动率方程和已实现日波动率方程。本文采用2013—2016年沪深300指数混频数据,分别在扰动项服从正态分布、t分布和广义误差分布的假设下,采用损失函数、SPA检验、kupiec检验和动态分位数检验法,对GARCH、Realized GARCH和
[期刊] 统计与决策
[作者]
张亚涛 赵红梅 李柳玲
文章把非对称指数幂分布(AEPD)标准化为标准非对称指数幂分布(SSAEPD),通过高斯连接函数(Gaussian Copula)将其应用到向量自回归模型(VAR)中,构造一个新的模型——VAR-GC-SSAEPD模型,并利用Matlab生成多元时间序列的模拟数据,分别拟合正态分布的向量自回归模型和VAR-GC-SSAEPD模型,然后采用赤池信息准则(AIC)、施瓦茨准则(SC)以及对模型真实参数估计的准确度来比较两个模型的优劣。最终得出VAR-GC-SSAEPD模型相比于VAR模型更优的结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋传进 宋福根
汇率时间序列是一个动态复杂系统,单独的线性回归模型或者非线性神经网络都不能很好地反映系统的特征。文章将汇率时间序列分解成线性序列和非线性序列两部分,并分别用ARMA和NARX神经网络进行建模;最后组合成NARX-ARMA汇率混合预测模型。结果证明,相比其他汇率预测模型,NARX-ARMA混合模型有更好的预测效果。
关键词：
NARX ARMA 汇率预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
谌业文 胡尧 王旭琴 李丽
为了更好的描述城市道路车流运行状态,文章利用χ~2检验、核密度估计、Gaussian分布和EM算法,提出了基于交通流速度的混合Gaussian分布模型。利用χ~2检验验证了不同车道占用对道路通行影响程度存在显著差异;对混合模型速度数据,采用核密度方法估计独立子Gaussian分布数目,并利用所建模型描述不同车道占用引起的车流速度变化差异;最后利用该模型进行了城市道路混合车型识别。实践表明,混合Gaussian分布模型在拟合数据与展现车流状态方面具有良好效果,为道路设计与交通组织管理提供了一定的理论依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘福香
为展示有限混合模型的原理及应用,文章利用调查的大兴安岭地区混交林直径分布这类频数数据或分组数据,采用三参数Weibull分布的混合,拟合混交林直径的分布特征。并与传统方法进行比较,结果表明,FMM拟合效果优于传统模型,特别是对于数据是多峰、有偏和结尾等数据类型。
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