我国燃油期货市场的波动率预测模型

准确描述和预测石油及其相关产品的价格波动对各国政府能源政策的制定以及能源风险管理工作意义重大。文章以上海期货交易所燃油期货的15分钟高频价格数据为例,实证计算了三类代表性波动率模型:已实现波动率模型、随机波动模型以及GARCH族模型对我国燃油期货价格波动的预测值,同时,采用多种损失函数对比了三类波动率模型。实证结果表明,基于高频数据的已实现波动率模型对我国燃油期货市场具有最好的波动预测精度。而就基于日数据的模型而言,随机波动模型要明显强于GARCH族模型。     

波动率模型在中国股市中的应用研究

文章对上证综合指数收益率和深证成分指数收益率进行统计分析,运用GARCH,EGARCH,TARCH模型对其进行建模,发现股票收益率序列所存在的尖峰厚尾现象、波动聚类特性以及杠杆效应,通过比较不同的模型发现非对称模型的拟合效果最为理想;另外通过采用三种不同的损失函数评价各类模型的预测效果,结果表明,非对称模型样本外预测的能力也是最强的.     

基于两个单项模型的组合预测模型构建方法

组合分线性和非线性两种,在任选两个模型采用组合预测方法时,如何确定哪种组合方法效果更好成为重点.文章从协整关系和优性组合判定方法两方面提出确定线性组合条件及线下组合建模过程.在线性关系不满足时,对组合模型进行改进,采用BP神经网络对模型进行非线性组合,使其达到组合预测目的.同时,给出在任取两个模型的情况下,进行组合的方法和步骤,既提高组合预测精度,又达到简化计算过程的目的.     

基于组合预测模型的粮食价格模拟仿真比较

文章构建了基于组合预测模型的粮食价格预测模型,并实例分析了基于组合预测模型的粮食价格预测模型要比基于单一预测模型的粮食价格预测模型精度高.文章分析了现有的粮食价格预测模型的研究成果,并指出研究成果中存在的缺陷,接着建立了基于组合预测模型的粮食价格预测模型,推导出确定组合权重的计算公式,最后通过实证对比分析了基于组合预测模型的粮食价格预测能有效提升粮食价格预测精度,说明所建立模型的可行性和有效性.     

结合景气指数的GDP组合预测模型研究

文章首先对中国季度GDP序列建立了AR-GMDH预测模型;然后加入对GDP相关性较大的景气指数,建立了ARCH模型;最后利用GMDH自组织建模方法提出新的组合预测模型.对比分析各模型预测结果表明:两种单一模型预测误差均在可接受范围之内,基于GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测效果比单一模型更优.     

基于混频数据的宏观经济组合预测模型与实证

文章利用我国日度金融数据和月/季度宏观经济数据,从伪样本外预测的角度,构建混频数据抽样模型(MIDAS),并加入金融、经济领先因子,对比四类组合预测模型对宏观经济的预测精度。结果显示:组合预测模型能减少对宏观经济预测的系统误差,提高预测精度。其中,日度金融数据可以提高单变量的预测精度;无论在MIDAS还是在传统预测模型中,月/季度宏观经济数据均能提高对宏观经济的预测精度;月/季度宏观经济数据对宏观经济的预测效果与日度金融数据对宏观经济的预测效果相当,甚至优于日度金融数据对宏观经济的预测效果;月/季度宏观经济数据的领先项对我国宏观经济的预测效果较好。     

基于ARMA-GM-BP组合预测模型及应用

文章介绍了ARMA、GM(1,1)模型并建立了ARMA-GM-BP组合预测模型;通过对中国2005～2013年(DP的预测和检验,表明该组合预测模型的拟合及测试效果比单独利用ARMA、GM(1,1)模型的效果有很大改善;最后运用ARMA-GM-BP组合预测模型,对中国2014年、2015年的GDP作出了预测.     

中国股市的实际波动率

中国股市实际波动率实证研究表明(1)经实际波动率标准化的收益率序列接近于正态分布;(2)对数实际波动率序列的分布近于正态;(3)实际相关系数序列接近于正态分布;(4)实际波动率序列、对数实际波动率及相关系数序列均具有显著的长记忆特征;(5)不同股票的对数波动率序列之间具有显著的相关性.     

基于新的相关性组合预测模型构建

文章通过预测中各数据按指标无量纲化处理,提出了贴近度等新的概念,构建了基于新的相关性指标的算术平均最小贴近度的组合预测模型。针对该模型,探讨了非劣性组合预测、优性组合预测、冗余预测方法的存在性和冗余信息的判定,从理论上研究了该模型的有效性。最后进行实证分析,表明该方法是可行性和有效性的。     

基于SARIMA-GMDH的CPI组合预测模型

文章以2001年1月至2015年2月的我国CPI定基指数为样本数据,首先构建季节乘积SARIMA模型与GMDH自回归模型对CPI进行预测;然后通过自组织数据挖掘理论构建SARIMA-GMDH组合模型再次对CPI进行预测;最后通过模型拟合优度检验与预测能力分析综合评价这3个预测模型,探索各个模型预测效果的差异性,总结评价组合预测法在经济现象中的预测优势.     

变权重组合预测模型在短时交通流预测中的应用

文章通过分析短时交通流时序特性,将组合规划理论应用于短时交通流预测,建立了变权重组合预测模型。并以武汉市雄楚大道理工一桥路口东西直行交通流量为基础数据,采用变权重组合模型对其进行分析。结果表明:组合模型的预测准确性高于各自单独使用时的准确性;组合模型发挥了4种模型各自的优势,是短期交通流预测的有效方法。     

基于IOWA算子的税收组合预测模型

文章引进诱导有序加权平均(IOWA)算子的概念,建立诱导有序加权平均新的组合预测模型.该模型与传统的组合预测方法的区别在于组合预测的赋权系数与单项预测模型无关,而是与单项预测模型在各时点上的预测精度的大小密切相关,这是组合预测方法的一种新的可变赋权方法.文章给出了基于IOWA算子的税收组合预测模型,实例分析结果表明该模型是可行和有效的.     

中国股市波动率的非对称性

不同学者以相同的模型研究中国股票市场的杠杆效应,得出的结论并不一致.针对这一问题,本文借助于GJR-GARCH和EGARCH,以一定的样本为初始样本,然后逐个扩大样本容量,研究样本的变动对结论造成的影响,得出中国股票市场不存在杠杆效应的结论.     

中国股指波动率的智能预测模型与实证检验

文章提出将改进型粒子群算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的中国股指波动率智能预测方法,利用径向基核函数LSSVM对股指波动率进行建模及预测,并将自适应惯性权重粒子群算法(AIWPSO)和动态加速系数粒子群算法(DACPSO)分别实现径向基核函数LSSVM的参数优化,建立了两种股指波动率的智能预测模型.以日内价格极差作为波动率的代理变量,通过对上证综指和深证成指的实证研究检验了两模型的有效性.检验结果表明,AIWPSO算法优化的径向基核函数LSSVM作为中国股指波动率智能预测模型,具有更高的波动率预测精度和更快的建模速度.     

基于模糊相对误差等式的组合预测模型

预测的关健是建立合理的预测模型,不同的预测模型各有长处,通过对不同预测模型的线性组合可以得到效果更好的线性组合预测模型.组合预测法的关键是确定组合的权重.文章给出了一种基于模糊相对误差等式模型的组合预测方法,将模糊等式转化为线性规划问题,通过求解该线性规划,得到最优线性组合权重值.实例表明,该方法计算简单,且预测精度高.     

多变量随机波动率模型及在中国股市的应用

文章在一维随机渡动率(SV)模型基础上,通过扩展,建立了多个多变量随机波动率(MSV)模型.首次将MSV模型大规模应用于中国沪深两市指数周收益率数据,利用MCMC方法进行模型估计,选用DIC准则进行模型比较,得出拟合程度最好的MSV模型.结果显示,加入波动率单边Granger因果关系的MSVGt-AR(1)模型对沪深两市的拟合能力最好.     

信用风险的非线性二重组合判别模型

随着金融全球化的不断发展,商业银行业务不断扩大,其伴随的由于信贷业务而产生的信用风险影响巨大,引起了学术界和金融机构的广泛关注。大量的量化信用风险的模型被开发出来。文章在通过对现在广泛研究的多元判别模型、KMV模型和神经网络模型进行分析的基础上,总结出现有的信用风险量化模型特点,提出了非线性二重组合判别方法对企业的违约风险进行判定的方法,并对该模型的算法进行了分析。最后,通过上市公司的数据对模型违约可能进行了实证分析并得出结果。     

基于IOWGA算子的最优组合预测模型及应用

文章在预测有效度和IOWGA算子等概念的基础上,建立了基于IOWGA算子的误差平方和的组合预测模型,预测误差结果分析表明文中的方法比原文方法更能提高预测精度,是一种优性组合预测,最后探讨了模型在公路客运量预测中的应用。     

基于灰色关联度的第三产业发展趋势组合预测模型

为更加准确预测第三产业发展水平发展趋势,文章在探讨单一预测模型建模原理的基础上,基于灰关联度能有效刻画曲线间相似程度的原理,给出了基于灰关联度的第三产业发展趋势的组合预测权重确定模型,实证分析了基于灰关联度的第三产业发展趋势组合预测模型要比单一预测模型的预测精度高.     

基于T-S模糊模型的非线性组合预测方法研究

一、引言自从Ｊ．Ｍ．Ｂａｔｅｓ和Ｃ．Ｗ．Ｊ．Ｇｒａｎｇｅｒ首次提出组合预测方法［１］以来,组合预测的研究已经取得很大的进展,文献［２～６］对此有比较详细的综述和评价。根据集结或组合各单项预测模型的方式不同,组合预测一般可分为线性组合预测和非线性组合预...