ARCH模型的诊断分析

探讨了 ARCH模型的诊断分析和变结构建模问题 .所提出的分整增广 GARCH- M模型包括了几乎所有现有的 ARCH模型 ,基于分整增广 GARCH- M模型克服了 ARCH模型在模型设定检验 ,长记忆检验和参数估计等方面的障碍 .利用分段建模方法来检测模型结构变化点和分段变化模型的选择 .最后 ,以上海证券综合事业股票指数为数据 ,验证了诊断分析方法的有效性     

时间序列模型在中国股市中的应用

时间序列模型是研究股票市场的一个非常重要的工具,本文在不同情境下分别采用ARIMA和ARCH两种模型分析方法,对上证指数的周收盘价格进行了建模分析,结果表明,ARCH模型比ARIMA模型效果要好一些。     

人民币汇率与股价的ARCH模型分析

股市和汇市的表现是反映一国经济的两个重要方面,其中的价格指标股价和汇率势必存在某种关联关系。本文通过对人民币汇率和上证综指的时间序列进行相关分析,并分别建立股价与人民币对美元汇率和欧元汇率的ARCH模型,经过ARCH检验和GARCH模型的检验,结果发现人民币对美元名义汇率的变化对股价的即期影响是负向的,远期影响是正向的,而人民币对欧元名义汇率的变化对股价的影响是微弱的。     

基于随机波动性模型的中国股市波动性估计

采用动态随机波动性模型实证研究了中国股票市场的波动性. 通过基于马尔可夫链蒙 特卡罗(MCMC) 模拟的贝叶斯分析方法,较好地估计了随机波动性模型中的参数与波动性序 列. 基于中国股市数据进行的实证结果表明,与ARCH 类模型相比,随机波动性模型能更好地 描述股票市场回报的异方差和波动性的序列相关性.     

基于GARCH模型的中小板指数波动性的实证分析

股票市场的波动一直是经济研究人员和投资者关注的焦点。在计量经济学领域,ARCH模型和GARCH模型经常用在金融时间序列分析中,特别是GARCH(1,1)模型在金融分析中得到广泛的应用。本文以中小板指数为研究对象,分别运用ARCH模型、GARCH模型进行初步研究,分析我国股价波动的动态特征。     

基于ARCH模型的我国生产者物价指数(PPI)研究

本文采集了139个月的我国生产者物价指数的月度数据,从实证上说明了我国生产者物价指数存在ARCH现象,并建立了一个ARCH(1)模型,从而较好的拟合我国生产者物价指数的数据。     

非正态ARCH族模型的预测绩效和VaR度量研究

本文以上海证券综合指数为样本,在残差项服从正态和非正态假设下,分别进行ARCH建模,比较正态残差项和非正态残差项ARCH族模型对波动率的预测绩效和VaR度量效果,以揭示分布假设对GARCH模型预测能力和风险度量的影响.     

我国沪深300收益的波动性分析——基于ARCH模型

在经济增长日益加速的形势下,股票市场在我国也显得越来越重要。股票市场运行的好坏可以明确反映出社会的金融和经济运行情况。本文通过对核心指数沪深300指数收益的波动性分析,基于ARCH模型的建立对沪深股市的现状做出了相应的理解。通过拟合ARCH模型的结果,可以从中看到沪深股市的运行特点并由此引出对我国现行股票市场的思考。我们必须认识到中国现有股票市场的不足和需要改进的地方,采取相应措施完善股票经济市场促进我国经济健康持续地增长。     

基于ARCH模型族的沪深股市波动率研究

金融资产收益的波动率研究已成为金融计量学的核心领域,通过对上证综指和深圳成指收益率检验,发现收益率都具有ARCH效应,过去的波动对未来的影响是逐渐衰减的,且我国两市的股指收益率都具有杠杆效应。     

基于Black—Scholes公式和ARCH模型的网络投资项目评价

科学、可行的风险投资项目评价方法是风险投资业健康、飞速发展的必不可少的条件之一.现有的建立在净现值法和资本资产定价模型基础之上的评价方法由于难于操作或不符合风险投资的特点,很难对风险投资项目进行有效的评价.在对风险投资行为特征进行深入分析的基础上,认为风险投资具有期权性质,提出了一种基于Black-Scholes定价公式和ARCH(autoregressive conditional heteroskedasticity)模型的风险投资项目评价方法.     

稳健非参数VaR建模及风险量化研究

参数VaR模型被广泛应用于风险测量中,然而需要给出具体的结构形式,这就容易发生模型错误设定的灾难,使风险计量的精确性易于产生较大偏差。针对参数VaR模型的设定误差问题,本文构建了SQ-ARCH和Nop-Quantile两个非参数VaR模型,诣在提高传统风险计量模型的灵活性、稳定性和准确性。采用稳健的分位数回归方法,得到了计算这两个VaR模型的具体表达式并给出了模型估计的算法和步骤。Monte Carlo模拟发现无论模型正确还是错误设定非参数VaR模型比参数ARCH类VaR模型更稳健。此外,把这两个稳健非参数VaR模型应用于我国股票市场风险量化的实证分析中。研究结果表明稳健非参数VaR模型比参数ARCH类VaR模型度量风险更准确。     

证券市场波动性评价方法研究

研究了将ARMA模型与ARCH族模型相结合,通过建立ARMA-EGARCH-M模型来拟合证券市场波动性,基于大样本数据通过样本期内外模型预测能力检验,得出结论认为ARMA-EGARCH-M模型对上海证券市场波动性拟合优于传统的ARCH族模型。     

Income Variance Dynamics and Heterogeneity

Recent theoretical work has shown the importance of measuring microeconomic uncertainty for models of both general and partial equilibrium under imperfect insurance. In this paper the assumption of i.i.d. income innovations used in previous empirical studies is removed and the focus of the analysis is placed on models for the conditional variance of income shocks, which is related to the measure of risk emphasized by the theory. We first discriminate amongst various models of earnings determination that separate income shocks into idiosyncratic transitory and permanent components. We allow for education‐ and time‐specific differences in the stochastic process for earnings and for measurement error. The conditional variance of the income shocks is modelled as a parsimonious ARCH process with both observable and unobserved heterogeneity. The empirical analysis is conducted on data drawn from the 1967–1992 Panel Study of Income Dynamics. We find strong evidence of sizeable ARCH effects as well as evidence of unobserved heterogeneity in the variances.     

具有结构变化的资产定价模型的贝叶斯自回归条件异方差检验

在现代资产定价理论中,一个基本的假定是证券资产风险溢价满足方差齐性。然而,这样的假设未必是正确的,因此,需要对资产定价模型进行异方差的检验。本文在贝叶斯框架下考察了具有结构变化的资产定价模型,提出了检验该模型的回归条件异方差的贝叶斯检验方法。最后利用两个具体实例论证了所提方法的有效性。     

中国证券投资基金市场波动特征实证研究

根据不同类型的ARCH类模型的特点及其所刻画的市场波动特征,本文对中国证券投资基金市场波动的聚集性进行检验,分别运用EGARCH和TGARCH模型对证券投资基金波动的非对称性和杠杆效应进行实证研究,运用EGARCH-M模型对证券投资基金波动的风险溢价效应进行实证分析,运用改进的EGARCH模型对证券投资基金波动与信息的关系进行实证研究,并对实证结果进行分析.     

我国银行间同业拆借利率的动态研究——基于跳跃-扩散-机制转换模型的实证分析

针对我国短期利率易受政策影响,波动较大并存在结构变化等特点,构建了跳跃-扩散-机制转换模型,同时考察了银行间7天同业拆借利率的波动、跳跃和结构变化三种效应,发现我国同业拆借利率不仅具有均值回归特性而且还存在明显的跳跃与机制转换,并且该模型比其嵌套的受限模型表现更佳.在高波动状态下利率波动的水平效应和ARCH效应可以忽略...     

过程控制图在股票收益波动分析中的应用研究

应用AR型残差控制图解决过程自相关问题;用受控过程的条件标准差替代无条件标准差,构造控制图的控制线,解决过程波动簇聚问题.在实证中,以上证50指数中股票的周收益序列为样本过程,根据其统计性质将其分为四类,并分别举例、选择适当的控制图加以监控.然后,对控制图识别出的异常点举例进行验证、分析,以评价控制图应用于股票收益序列监控的有效性.     

Asymptotic Normality of the QMLE Estimator of ARCH in the Nonstationary Case

We establish consistency and asymptotic normality of the quasi‐maximum likelihood estimator in the linear ARCH model. Contrary to the existing literature, we allow the parameters to be in the region where no stationary version of the process exists. This implies that the estimator is always asymptotically normal.