基于ARFIMA模型的黄金价格预测

研究发现上海黄金交易所黄金收益序列有长期记忆性,进而从另外一个角度证实了上海黄金市场尚未达到弱式有效的结论。应用ARFIMA模型对黄金收益序列进行预测,并与用于定量预测的ARMA模型对比,结果表明分整的ARFIMA模型提高了黄金收益序列长期预测的可靠性。     

上海股市收益序列的长期记忆性建模分析及预测

应用ARFIMA模型研究上海股票市场收益序列的长期记忆性,揭示了上海股市收益具有较明显的长期记忆性,进而从另外一个角度证实了上海股票市场尚未达到弱式有效的结论。上海股市收益序列进行预测,并与传统的线性模型相比,分整的ARFIMA模型提高了股票收益序列长期预测的可靠性。     

中国畜产品价格长记忆性特征分析及预测

本文利用序列自相关函数图和运用R/S重标极差法计算的Hurst值,基于1994年6月-2016年8月猪肉、牛肉、羊肉等主要畜产品价格,对畜产品价格长记忆性进行研究,同时利用分数阶差分后序列建立AFRIMA模型,并与ARIMA模型预测精度进行对比。研究结果表明：中国畜产品价格波动具有长记忆性特征;基于长记忆性特征的AFRIMA模型预测精度较高。预测近期猪肉价格波动率回落,处于低速波动状态;牛肉价格波动率逐步降低,上涨乏力,羊肉价格预计跌幅不大,价格处于僵持状态。建议在研究和预测畜产品价格波动规律时应该充分考虑长期记忆性问题,相关部门在制定相关宏观调控政策时,应考虑价格具有长记忆性特征,关注前期价格波动规律和未来价格波动的相关性。     

石油期货价格的收益率及波动率的长记忆性研究

金融市场的长记忆性问题研究一直吸引着众多研究者的目光,但是期货作为一种金融衍生工具,其长记忆性的研究相对于股票来说却很少。国内外大多数的研究都是针对股票市场,运用的主要方法是R/S分析,修正的R/S分析法,GPH分析法等,大部分都是用ARFIMA模型对长记忆时间序列进行分析。本文介绍了时间序列的一些模型,介绍了单位根检验方法,采用样本自相关函数法,传统的R/S分析法,GPH分析法,运用MATLAB,EVIEWS,Oxmetirc4环境下的G@ARCH42软件包等编程,检验了美国原油期货(NYMEX)市场样本数据的长期记忆性,并得出如下结论:石油期货收益率序列的长记忆性不明显,而波动率的替代指标绝对收益率序列呈现较强的长期记忆性。同时本文通过比较描述收益率序列以及绝对收益率序列模型的优劣性,发现收益率序列可用GARCH(1,1)模型来描述,而FIGARCH(1,d,1)模型相对GARCH(1,1)模型来说,能更好的描述波动率的替代指标——绝对收益率序列。     

基于已实现波动率的长记忆性分析

根据长记忆性的检验方法,即H/S分析法、GPH法,分别对上证指数收益率波动的长记忆性进行检验。同时,采用已实现波动率（RV）对波动进行度量,结合ARFIMA-RV、HAR-RV长记忆性模型进行分析,证实上证指数的RV序列具有长记忆性,而且HAR-RV模型能更好地对波动进行预测分析。     

沪深股票市场长程记忆相关性研究

针对上海和深圳的日收益序列,采用重标级差(R/S分析)对其进行了实证研究.从统计结果来看,样本序列呈现出尖峰、胖尾等有偏特征,明显不满足正态分布的假设,表明收益序列可能具有长程相关或记忆性.采用ARFIMA模型对沪深股市收益率的长期记忆性进行了检验,根据分段检验的结果,得出了一些我国证券市场有效性的结论.     

基于分形理论的石油价格预测

讨论了有关分形的基本理论，研究了分形理论用于石油价格预测的基本思路。在此基础上建立了基于分形的石油价格预测模型，并对模型进行了求解。最后，利用建立的分形模型对2005—2008年的石油价格进行了预测，井与其他预测机构的预测结果进行了对比分析。结果表明，用该法对石油价格的预测具有一定的借鉴意义。     

GARCH类模型波动率预测效果评价——以沪铜期货为例

以沪铜期货为例,研究了GARCH、EGARCH、FIGARCH和FIEGARCH四种模型的波动率预测效果。以已实现波动率为模型评价衡量标准,分别采用M-Z回归和损失函数进行预测效果检验,结果表明,无论残差服从高斯分布还是t-分布,不同的GARCH类模型预测效果有显著差异,其中FIGARCH模型预测效果最好,其次是GARCH模型,EGARCH和FIEGARCH模型预测效果不佳。此结论说明我国铜期货市场具有显著的长记忆性,但不具有非对称效应。     

石油期货套期保值时变套期比研究

通过对石油价格的实证分析认为，石油价格波动具有时变性，并且现货价格和期货价格具有协整关系．考虑这两种特征，用带有GARCH误差项的向量误差修正模型求解时变套期保值比率．实证结果表明，该方法套期保值效果好于通常最优固定套期比的方法。     

ARMA模型在成都市人均GDP预测中的应用

从时间序列的基本概念出发，以成都市1978～2010年的人均GDP时间序列数据为基础，建立了ARMA模型，并对成都市未来三年的人均GDP进行短期预测．     

论环境公平视野下农村环境污染治理的对策

近年来,环境公平问题在农村社会凸显,严重威胁着农村社会的环境安全和农村环境污染的治理。城乡环境不公更成为农村环境污染治理的重要制约因素。农村居民在环境资源的分配使用、环境污染后果的承担等方面都明显处于不公平的境遇。因此应当结合环境公平理论的新要求以环境公平为基本理念构建新的农村环境污染治理政策,实现城乡环境经济的一体化发展。     

国际石油价格波动的结构性因素分析——基于结构向量自回归模型的实证研究

20世纪70年代以来,国际油价经历多次剧烈波动,对于油价波动原因的分析一直是理论界的热点话题。首先对国际油价波动的历史进行梳理和阶段性划分,然后对国际油价波动的结构性因素进行分析,最后采用SVAR模型对国际油价波动的原因进行实证分析,结果显示一般供给冲击和短期外部因素冲击均会对国际油价波动产生影响,但其影响并不大。相比而言,需求冲击对国际油价的影响超过供给冲击,而且以经济活动指数衡量的一般需求冲击并未造成国际油价的剧烈波动。这说明,国际油价的异常波动与我国近年来对石油需求的大幅增加并没有直接的联系。     

国际原油价格变动对我国农产品价格波动的影响

随着全球一体化进程的加快,国际原油价格变动对我国农产品价格的影响越发明显。本文采用2002年1月-2013年6月的月度数据,运用VAR(向量自回归)模型,实证分析了国际原油价格变动对我国农产品价格波动的影响。研究发现,国际原油价格与我国农产品价格存在着长期稳定关系;运用国际原油价格预测我国农产品价格的最佳滞后期为两个月,即本期农产品价格的决定因素为前两个月的国际原油价格和我国农产品价格;国际原油价格对我国农产品价格的影响系数虽然较小但显著;使用VAR模型得到的我国农产品价格预测值与真实值相差只有1%左右。     

“已实现”β系数长记忆检验及建模预测研究

基于信息更丰富的高频交易数据,应用一种新的时变茁系数计算方法,对上海证券交易所交易的A股股票的日β系数进行实时估计,并使用长记忆随机波动模型检验了“已实现”β系数长记忆特征且对其进一步建模预测。实证结果表明,上证指数的“已实现”方差和个股同上证指数间的“已实现”协方差都具有显著且相似的长记忆特性,个股的β系数普遍不具有显著的长记忆特征;分规模分行业预测结果表明,ARMA(2,1)模型在建模预测方面存在优势;预测精度对于每一个模型都有随着组数(即规模)的     

基于极端分位数回归模型的国际原油与天然气市场相依关系研究

针对国际原油价格与天然气价格之间的相依性问题,提出了金融时间序列极端分位数回归模型,解决市场之间相依关系刻画问题。考虑到金融经济活动和极端危机事件可能会影响到原油和天然气市场之间的依赖程度,首先检测样本内的结构突变点,再引入虚拟变量,运用分位数回归理论时间序列模型进行实证分析。研究结果表明：国际原油价格与天然气价格之间存在动态相依关系,且在熊市和牛市期间两者之间均呈正相关,说明消费者和投资者在能源期货市场消费和投资行为存在显著的羊群效应;此外,原油价格波动引起天然气价格的变化在不同分位点表现出非对称效应,两者之间的动态相依关系受到极端金融危机事件和经济活动的影响,极端条件下依赖程度更强。     

基于GARCH族模型的WTI原油价格波动特征检验

针对WTI原油价格波动具有聚集性的特点,首先利用GARCH模型实证分析,得出WTI原油价格波动受外部因素影响大,并且持续时间长;其次根据GARCH-M模型检验得出,WTI价格波动具有高风险高收益的金融市场特征;最后借助EGARCH模型检验得出,WTI原油价格波动具有杠杆效应,即价格波动主要受负面消息影响,表现出价格变化以上涨为主的特征.     

欧佩克行为对石油价格波动的影响分析

影响国际市场石油价格变化的基本面因素,是石油的供给和需求关系。欧佩克作为石油出口国中一个起重要作用的组织,其在国际石油市场上的行为,对国际石油市场价格运行机制和石油价格变动起着关键性的作用。欧佩克尽管不能控制国际石油市场,对国际石油价格的实际影响局限在短期波动上,但从全球的石油安全态势分析,对国际石油市场具有很强的影响力、特别是当其决定减少或增加石油产量时。欧佩克影响国际石油价格的行为始终是将欧佩克成员国的利益放在首位,单纯依赖石油出口国的调节行为无法维持国际石油市场的稳定。