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多元GARCH 建模及其在中国股市分析中的应用 总被引:22,自引:3,他引:22
简要回顾了一元ARCH类模型的发展过程,介绍了多元GARCH类模型的四种形式.针对传统基于梯度信息的多元GARCH模型估计方法的不足,提出了基于遗传算法的似然估计方法,并利用中国股市数据进行了实证研究.结果说明中国股市存在着波动的持续性和显著的二元GARCH效应,并且沪、深股市不存在协同持续性. 相似文献
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简要回顾了一元ARCH 类模型的发展过程,介绍了多元GARCH 类模型的四种形式. 针对
传统基于梯度信息的多元GARCH 模型估计方法的不足,提出了基于遗传算法的似然估计方
法,并利用中国股市数据进行了实证研究. 结果说明中国股市存在着波动的持续性和显著的二
元GARCH 效应,并且沪、深股市不存在协同持续性. 相似文献
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经典的波动率模型(GARCH等)是收益率为基础的模型,利用的是收盘价信息,忽略了价格波动的日内信息,这将导致信息与效率的损失.为了弥补这一缺陷并获得满意的波动率预测效果,本文引入并扩展了基于价格极差的自回归波动率模型.实证研究表明新模型能够有效刻画波动率的动态变化规律,其预测效果一致性地优于经典的GARCH模型.同时,我们的研究还证实了在波动率模型中加入收益率的滞后项能够提高模型的解释能力,并且存在明显的"杠杆效应". 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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汇率波动性预测在金融和计算领域一直受到广泛关注,然而由于缺乏可以捕捉汇率波动动态变化的预测模型,高频汇率的波动率预测至今没有得到彻底的研究.文章提出了基于神经网络的双成分混合汇率波动率模型,该模型利用低通Hodrick-Prescott滤波器将已实现波动率分解为长期分量和短期分量,使用自回归神经网络模拟长期分量,一阶自回归过程模拟短期分量,通过实证分析确定自回归神经网络参数(10个隐神经元和四阶滞后输入神经元),以6种主要高频率汇率(英镑/人民币,美元/人民币,澳元/人民币,欧元/人民币,日元/人民币,和瑞士法郎/人民币),在5 h(d)、20 h(d)、100 h(d)、200 h(d)、360 h(d)和500 h(d)的预测区间构建1 h和1 d已实现波动率,并与双成分GARCH模型、EGARCH模型、四阶滞后自回归神经网络模型3个基准模型进行对比,分析模型的预测性能,实验评估表明,提出的混合预测模型在所有预测的范围内均显著地优于传统人民币汇率波动模型. 相似文献
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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。 相似文献
10.
存在方差持续性的资本资产定价模型分析 总被引:5,自引:3,他引:5
自回归条件异方差(ARCH) 类模型突破了传统计量经济分析的同方差假定,对现代资本
资产定价理论产生了深远的影响. 随着对时变方差研究的深入,方差持续性也日益受到人们的
重视. 文章首先介绍了条件均值、条件方差以及在自回归条件异方差的基础上介绍了方差持续
性的有关概念和性质,并将之用于资本资产定价模型的研究,讨论了条件方差持续性对资本资
产定价模型的影响,并且进一步讨论了在多资产条件下向量GARCH 模型持续性对组合投资
的影响. 相似文献