ARCH族模型在深沪A股中的应用

经典的最小二乘回归假定随机残差序列无自相关,误差的方差为一常数.然而研究金融市场时却发现,大多数时间序列往往具有变方差的特征,即在某些时期的波动十分剧烈,而另一些时期的波动又相对平稳,为了模拟这种波动,提高预测精度,1982年Engle提出了方差随时间变化的自回归条件异方差ARCH模型,Bollerslev又于1986年进一步提出了广义自回归条件异方差GARCH模型,此后,ARCH模型的一些扩展模型也被相继提出,如ARCH-M模型,GARCH-M模型,EGARCH模型等,形成ARCH族模型,并在解释货币和金融时间序列的行为中得到广泛应用.     

GARCH族模型参数估计的EXCEL实现

一、引言Engle(1982)提出的自回归条件异方差性模型(即ARCH模型),将方差和条件方差区分开来,并让条件方差作为过去误差的函数而变化,从而为解决异方差问题提供了新的途径。由于其对现代金融计量经济学发展的重要影响,Engle也因此项学术成就而获得2003年诺贝尔经济学奖。1986年,Bollerslev在ARCH模型的基础上提出了广义自回归条件异方差(GARCH)模型。此后,许多学者在GARCH(ARCH)模型的结构下,又发展出一系列新的模型,统称为GARCH族模型。     

基于灰色经济计量模型的我国股市波动率实证研究

针对我国股市收益率具有长期记忆性的特点,综合灰色预测理论和经济计量模型,建立了基于灰色模型的分整广义自回归条件异方差模型(GM-FIGARCH).选取上证A股、深证A股的日收益率进行分析,采用修正R/S分析检验其长记忆性,利用GM-FIGARCH模型对其进行实证研究.结果表明我国A股市场波动率普遍存在长记忆特征,投资者可以利用历史数据来预测未来股市的波动并据此获取投机利润.利用GM-FIGAKCH模型可获得较好的预测效果.     

股指期货套期保值绩效的实证研究

文章利用风险最小化套期保值模型中最小二乘法(OLS),双变量向量自回归模型(BYAW),误差修正套期保值模型(ECM),广义自回归条件异方差模型(EC-GARCH)和套期保值绩效指标(He),对A股市场与沪深300指数的虚拟组合数据的套期保值比率和绩效进行实证研究,试图来验证不同套期保值模型的套期保值绩效,以期供机构投资者参考.     

非线性GARCH模型在中国股市波动预测中的应用研究

股票价格频繁的波动是股票市场最明显的特征之一。股票价格的时间序列经常表现出一个时期的波动明显地大于另一时期的特征。尽管有大量证据表明,短期的金融资产价格及收益率是不可预测的[1];但目前人们普遍认为,使用特定的时间序列技术可成功地预测金融资产收益率的方差。国外学者的研究结果表明,Ｂｏｌｌｅｒｓｌｅｖ提出的广义自回归条件异方差(ＧＡＲＣＨ)模型[2]和Ｅｎｇｌｅ的自回归条件异方差(ＡＲＣＨ)模型[3],在预测金融资产收益率方差方面是最为成功的。文献[4]较全面地综述了ＧＡＲＣＨ模型的应用。简单地讲,ＧＡＲＣＨ模型的建模…     

两变量异方差随机系数回归模型的最优设计

文章研究了具有异方差误差结构的两变量随机系数回归模型的最优设计,证明了当异方差误差结构满足一个充分条件时,模型在几类经典设计准则下的最优设计可以在设计域的顶点处获得.     

一种异方差模型的两阶段估计

在异方差线性回归模型中,当模型误差项的协方差阵未知时,对异方差模型进行估计目前还没有比较好的方法。基于此,提出一种异方差模型的两阶段估计—基于异方差一致协方差阵估计,该方法将异方差一致协方差阵估计HC5m和广义最小二乘估计法结合起来,综合使用全部样本的信息,并对异方差模型进行估计。通过大量的蒙特卡洛数值模拟和实证分析,结果表明该方法具有一定的可行性和有效性。     

TGARCH模型在利率波动建模中的应用

波动率是利率期限结构模型的重要因素。本文从对利率的波动进行建模,进而对利率的波动进行预测的角度出发,在考虑利率波动的异方差性质,以及利率对正的信息和负的信息的不同的波动模式的基础上,用门限广义自回归条件异方差模型(TGARCH)对CKLS模型中的波动部分进行建模。     

我国实际产出扰动过程的条件异方差分析

文章使用具有描述非对称性传导机制的自回归条件异方差模型对我国实际产出的动态扰动过程进行了实证分析。研究结果显示:E-GARCH和T-GARCH等非对称条件异方差模型对数据的拟合优度要优于GARCH等对称条件异方差模型,这与Shigeyuki Hamori(2000)关于美国、英国和日本的实际GDP扰动过程具有对称特征的结论有所不同,上述实证结论说明在我国经济周期波动过程中,不仅经济增长率水平存在非对称性,而且波动性程度也存在非对称性。     

我国房屋销售价格指数AR模型的预测分析

随着房地产业经历了兴起-暴涨和理性回归之后,我国的房价将会何去何从一直为众多学者和决策者所关注.文章使用AR(1)形式的自回归模型结合自回归条件异方差模型对我国83个月度数据进行多模型实证,最终选择指数ARCH模型进行研究,并进行了信息冲击曲线和成分时间序列的绘制,最后对未来房价指数进行了预测.     

基于平均移动自回归理论的中国进出口贸易实证研究

文章通过对中国国际贸易进口和出口的数据分析,应用自回归滑动平均模型和条件异方差理论,对国际贸易进口的差分数据构建了6月份及8月份的自回归平均移动模型和,并应用进口增长率自回归平均移动-条件异方差模型对国际贸易出口增长率进行了波动率和变化率的拟合估计.根据所拟合的模型,发现在8月份拟合的自回归平均移动-条件异方差模型下的国际贸易进口差分数据更接近实际的国际贸易差分数据,并且国际贸易进口增长率差分对出口增长率差分的波动率具有正向的作用.中国国际贸易进口具有滞后的时间效应,并且中国国际贸易进口差分波动率对出口差分有正向的溢出效应.     

回归分析中强影响点的诊断方法与稳健回归

回归分析是计量经济学中最常用的定量分析方法，也是建立经济计量模型的主要工具，但在实际应用中，人们发现通过经典最小二乘法建立的回归模型，并不总令人满意，会出现诸如多重共线性、误差项异方差、自相关性等各种各样的问题，影响着模型的应用。于是，统计学家提出了对建立的模型进行回归诊断的问题，一方面，考察模型的假设条件满足的状况：另一方面，诊断样本数据对统计推断影响的大小，数据中是否存在影响模型稳定性的强影响点，以及处理解决的办法，这部分理论称为“回归诊断”。     

基于EWMA组合模型的人民币汇率的动态预测

文章提出指数加权移动平均(EWMA)组合模型克服了传统组合方法没有考虑时序数据间时隔远近而相互影响不同的动态关联缺陷.对汇改后人民币汇率实证分析,结果发现EWMA组合模型比被组合的广义自回归条件异方差(GARCH)模型和均值回复(Mean Reversion)模型有更好的预测精度,能够更加逼真把握金融时序的未来走势.     

单向面板回归模型中异方差类型的确定性检验框架

结合White检验和Hausman检验,在一个检验框架内对单向面板回归模型中异方差的七种类型进行研究,将误差项中的个体效应和时间效应进行分离,给出异方差类型的确定性检验方法和步骤。应用中国城镇居民总消费、居住消费和收入的数据进行实证分析,证实异方差类型确定性检验方法的实用性和可行性。     

上海股市的时间序列模型研究

现实经济生活中的股市行情是一个随时间推移而变化的过程,投资者要想在瞬息万变的证券投资市场上获得有限投资的最大利润,就必须对股市进行时间序列分析,建立适当的数学模型,然后根据数学模型预测证券变化趋势.本文介绍了时间序列分析的两种常见的模型:自回归移动平均模型和条件异方差模型,并把它们结合,对上证综指近五年的1122个有效收益数据进行建模,并对未来几天的收盘价作预测,比较得出模型的优劣性.     

上证指数收益率的特征及其波动性分析

股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一。ARCH类模型可以很好地预测金融资产收益率的方差。通过对上证指数的统计分析表明,上证指数的收益率分布表现出非正态性,并存在自回归条件异方差的特征。利用ARCH类模型对上证指数的波动进行了拟合,结果表明GARCH(1,1)模型对上证指数波动具有较好的拟合效果。     

股票价格预测的最优选择模型

文章首先介绍了我国学者对股票价格指数的研究现状,并阐述了时间序列分析中两种常见的模型:自回归移动平均(ARIMA)模型和条件异方差(ARCH)模型。然后分别对上证指数近八年的346个有效收益数据进行建模,并对未来三个月的收盘价进行预测。结果表明,ARCH模型的整体预测效果优于ARIMA模型。     

异方差帕克检验方法的改进

围绕传统的帕克检验方法展开研究,针对该方法在对多元线性回归模型进行异方差检验时工作量大、计算繁琐、异方差模型不够准确这一系列问题,提出运用主成分的思想,将得到的所有综合指标建立异方差模型,并对不同形式的数据条件进行研究,根据系数的显著性检验,给出了一种新的异方差检验方法。模拟数据和实例论证表明该检验方法更为快捷准确。     

中国股票市场的ARCH效应研究

一、引言 金融时间序列往往具有时变方差的特征，即在某些时期的波动十分剧烈，而另一些时期的波动又相对平稳。为了刻画时间序列的这一特征， Ｅｎｇｌｅ于１９８２年提出了自回归条件异方差（ＡＲＣＨ）模型，Ｂｏｌｌｅｒｓｌｅｖ又于１９８６年进一步提出了广义自回归条件异方差（ＧＡＲＣＨ）模型。ＧＡＲＣＨ模型的本质特征是随机误差项的条件方差服从ＡＲＭＡ过程。设｛ｙｔ｝为一定平稳时间序列，ＧＡＲＣＨ（ｐ，ｑ）模型可表述为： 其中，Φ（Ｌ）为滞后算子Ｌ的多项式，特征方程Φ（２）＝０的根全位于单位圆外。ｖｔ为方差等于 …     

Logistic模型预测的新思路

预测是Logistic模型的一个重要功能,文章在研究运用对数回归模型进行预测的问题基础上,进一步对Logistic模型在预测过程的由于模型随机项的非正态性、异方差性而引起的问题进行分析研究,研究发现,传统的预测方法会使得预测结果的精度不高,在考虑到模型随机项的存在及其具体特征后,通过分析推导,构造出新的预测思路和方法。