股票价格预测的GARCH模型

1G A R CH预测模型的建立本文的G ARCH模型建立过程依赖于SAS/ETS软件的A UTOR EG过程(自回归过程)。AUTOREG过程用于估计和预测误差项自相关或异方差的时间序列数据的线性回归模型。自回归误差模型被用来校正相关系数和广义自回归条件异方差模型,并且其变形被用于异方差性的建     

基于GARCH和有偏EWMA模型预测股票价格

EWMA方法是金融风险研究中重要方法之一.文章将有偏EWMA模型与GAKCH模型相结合,详细介绍了有偏EWMA模型的参数估计,并建立了相对准确的股票交易价格波动幅度预测模型,对3只股票进行了价格预测.实证分析表明,有偏EWMA模型比标准EWMA模型预测的效果好.     

基于AR模型的Kalman滤波在股票价格预测中的应用

文章在分析AR(n)模型和Kalman滤波模型具有的预测功能的基础上,将二者结合起来而提出一种基于AR模型的卡尔曼滤波模型.该模型用1至n阶的AR模型组合建立新的多维状态空间模型,再应用Kal-man滤波方法预测股票价格.通过对股票价格预测的具体实验表明,提出的新模型克服了单一方法使用的缺点,具有较高的预测精度.     

基于中位数GARCH模型的汇率波动率预测

自2005年7月21日汇率改革以来,人民币汇率的波动性发生了根本的变化.汇率波动越来越频繁、越来越大.汇率的准确预测无论是对国内还是对国际都有着至关重要的意义.文章预测汇率收益率的波动性,在ARCH和GARCH模型的基础上提出了中位数GARCH模型,并采用人民币兑美元的数据来检验模型的有效性.由预测误差可以看出,中位数GARCH能很好地减小预测误差.     

基于ARIMA模型的短期股票价格预测

文章选取“华泰证券”250期的股票收盘价作为时间序列实证分析数据,通过建立ARIMA模型对创业板市场股票价格变动的规律和趋势进行了预测.实证结果表明,该模型短期动态、静态预测效果较好,可以为投资者和企业在进行相关决策时提供有益参考.     

基于非参数GARCH模型的汇率波动性预测

文章利用非参数GARCH模型来预测人民币汇率的波动性,并且与参数GARCH族模型的预测结果进行比较。理论上,非参数GARCH模型避免了参数GARCH族模型形式上的错误设定,具有稳健性。文章选择美元和日元兑人民币汇率的日对数收益率来进行预测,预测结果综合表明非参数GARCH模型具有最强的预测能力。     

基于HP分离ARIMA—Markov模型的我国生猪存栏量预测

时间序列分析方法的运用呈现出多样性和组合型的特点.针对于当前时间序列模型运用存在的分割性不足,在对时间序列分离后独立序列的特性出发,认为应当对独立分离序列分别建立适合波动规律的预测模型.文章首先采取HP滤波对生猪存栏量进行分离,然后采用ARIMA模型和Markov转移模型分别对趋势序列和随机序列进行预测并加总,最后采用原始序列的ARIMA处理结果与组合模型进行对比,发现了组合模型要优于传统ARIMA.     

基于GARCH模型的上证综合指数VaR计算

文章针对用参数法计算VaR时所存在的局限性,探讨了用GARCH模型计算VaR的新方法.并以我国上证综合指数为例,说明新方法计算VaR的基本思路以及对计算出的每日VaR如何进行事后检验.     

基于MCMC方法的GARCH模型参数估计

参数GARCH模型是最常用的度量金融市场波动性的模型.运用马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)方法对残差基于正态分布的GARCH(1,1)的参数进行估计,由沪市股指收益率数据的实证分析结果表明:基于马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)方法估计的GARCH模型比基于极大似然估计(ML)方法估计的GARCH模型具有更好的拟合效果和预测能力.     

基于趋势外推模型和灰色系统模型的深圳保费收入总量预测

全国及各地区正在开展保险业＂十二五＂规划工作,保费收入总量是常用的指标之一。本文分别利用趋势外推模型和灰色系统模型对深圳保费收入总量进行预测,并比较两种模型的拟合精度,得出2010-2015年深圳保费收入总量预测结果,并提出了实现目标的建议,希望能为保险业预测工作提供一些参考方法。     

基于GARCH模型的SHIBOR波动性分析

文章选取2011年1月4日至2012年12月31日SHIBOR隔夜、三个月、一年三种期限的利率,构建GARCH模型对利率的波动性进行研究分析,实证分析表明:SHIBOR短期利率具有明显的波动集聚性,而SHIBOR长期利率没有体现出这一特性.     

基于GARCH模型的股票市场有效性的实证研究

证券市场波动的有效性问题是证券市场研究中的一个重要课题。文章运用时间序列的GARCH模型的推广形式对上证指数股票收益率序列建模,在以往研究的基础上鉴于实际波动情况引入了两个虚拟变量进行刻画,并就股票市场有效性问题进行了实证研究。     

基于HP滤波视角的国民幸福指数的波动分析

近年来我国经济高速发展,已经成为世界第二大经济体。但是伴随着经济发展的同时,国民的幸福感并未有明显提升。文章选择影响国民幸福指数的四个基本因素构建了准国民幸福指数来代替国民幸福指数,并从HP滤波视角进行了中国国民幸福指数波动分析。在以上分析基础上得出了我国国民幸福指数在一定程度上偏低,仅满足于基本生活需求;我国国民幸福指数较为稳定;人民的心理状态相对稳定等结论。     

关于统计预测过程中趋势模型的建立问题

统计预测是以实际统计调查资料为基础，根据事物的联系和发展的规律性，运用适当的数学模型，预计所研究现象在未来的一定时间内可能达到的规模和水平。因而在统计预测过程中，根据现象发展变化的特点，建立适当的数学模型就显得至关重要。模型建立适当就可以客观地反映现...     

基于GARCH模型的深圳股市周内效应研究

有很多学者对股市周内效应进行了深入的研究,但是他们大多都基于经典模型,即对收益率取对数后没有考虑其条件异方差.本文通过对条件异方差的分析,借助GARCH模型识别深圳股市的周内效应,我们得出深圳股市综合指数(1995-2006)存在明显的“负周四效应”。     

基于GARCH族模型的分级基金波动性分析

文章选取中证稳健股票、进取股票和进取债基三大分级基金指数系列的日收益率序列作为研究样本,运用GARCH族模型研究不同类型分级基金收益波动特征.根据AIC准则确定各指数收益率的残差分布与最佳ARIMA-GARCH族模型,并在此基础上,用GARCH-M模型研究波动与收益的关系,用TGARCH模型与EGARCH模型研究波动的非对称性.结果表明:分级基金指数收益率均具有明显的波动聚集性,市场存在强烈冲击,稳健股基具有显著的反向杠杆效应,稳健股基与进取债基有正的风险溢价.     

偏斜参数对GARCH族模型估计与预测绩效的影响

本文先运用蒙特卡洛模拟考察了偏斜参数对GARCH族模型估计结果的影响并发现,若标准化扰动项偏斜且厚尾,基于对称厚尾分布的极大似然估计量渐近有偏.以上证指数收益为样本,利用SPA检验,实证考察了10种常见的GARCH族结构分别在正态分布、Student-t、GED以及Skew-t分布假设下的波动率预测绩效.结果发现:①Skew-t分布假设下的GARCH族结构能够获得优越的预测绩效;②10种GARCH族结构中,有8种模型在Student-t分布假设下的预测绩效不及正态分布,而GED分布假设下也有4种模型不及正态分布;③样本外观测值的多少以及GARCH-m结构的有无不改变主要结论.     

基于HP滤波失业率失衡和经济增长失衡的内在机制分析

本文基于HP滤波,由失业率和经济增长率得到潜在失业率和经济增长率,进而计算出失业率缺口和经济增长率缺口;通过对失业率缺口和经济增长率缺口进行计量方法来验证奥肯定律,发现本文与奥肯定律提出的理论一致,然而数量关系有很大的偏差,说明奥肯定律对于中国的国情下已经失灵,不过对于研究中国的经济还是有意义的;本文还针对失业率失衡和经济增长失衡进行了协整检验和建立了误差修正模型．发现两者之间不仅有长期均衡关系,而且有短期动态关系,根据它们的经济学意义提供了相应的政策建议。     

基于HP滤波法的证券指数波动的协同性实证检验

文章对我国的证券市场波动的周期性特征及中美两国证券市场波动的协同性进行了研究,首先得知我国证券市场波动存在显著的周期性,波长一般在6-8个月,其次通过HP滤波法比较得知,我国证券市场波动幅度严重偏大,是美国道琼斯指数波幅的3倍,而且通过滚动相关系数法得知我国证券市场与美国证券市场波动的相关系数越来越强,尤其是2001年底中国加入WTO以来,这说明我国证券市场与国际接轨的程度越来越高,受国际冲击的风险也越来越大。     

基于分形插值模型的股价时间序列分析及预测

文章运用分形插值的理论与方法建立了能够分析及预测股票价格波动的分形插值数学模型;以上市公司青岛海尔为例,使用该模型分析了股价的变化规律,预测了股价的未来走势,并使用时间序列曲线的分形维数与Hurst指数,描述了股价的波动性及长期相关性等特征.