基于中国股票高频交易数据的随机波动建模与应用

本文对近十五年多达17万笔高频交易数据研究发现,早晨9:30股市开盘期间收益回报显著为负值,而在下午3:00收盘前的5分钟集合竞价阶段的收益回报显著为正值,称这种现象为“首尾5分钟现象”.并且日内收益数据具有较为显著的季节效应或周期效应,本文首次提出利用具有季节效应的SVJt-s模型对上证综合指数的5分钟高频交易数据进行建模,并给出模型的两步估计方法.由于高频随机波动建模时的数据量巨大、计算负荷严重,模型的估计、评价以及预测评价方法都需进行相应的改进,本文主要通过APF方法计算边际似然和BF进行模型比较,并从模型的预测能力发现本文给出的具有季节效应的SVJt-s模型,优于通常的GARCH模型和基本随机波动模型,最后给出了模型在风险管理中的应用.     

基于马尔科夫状态转换GARCH模型的汇率波动预测

文章利用汇率波动状态下的均值方程修正了面向汇率日波动特征测度的GARCH模型,并以动态多维条件修正针对汇率波动特征预测的马尔科夫状态转换GARCH模型,结果证实:汇率波动的动态发展趋势具有左部相对厚尾和一定程度的尖峰特征,汇率波动的动态特征及过程中更多动态相互干扰造成了汇率影响的参数异方差效应属性.     

中国城乡发展差距水平及其波动效应的实证

城乡发展差距是中国社会转型下最突出的矛盾之一.文章从经济、社会、文化、政治、生态五大维度构建中国城乡发展差距综合评价指标体系,以中国31个省份为研究区域,运用主成分分析法实证评价了中国城乡发展差距的现实水平及其波动效应.研究表明,中国城乡差距水平由东向西呈递增趋势,1985年至今城乡差距水平表现为一种波动性扩大的效应,城乡差距水平与城镇化发展水平表现为一种相互影响的逆向关系.     

结构分解视角下宏观经济与股市波动关系的实证研究——基于EEMD和SVAR模型分析

EEMD作为前沿的时频分析方法,通过对序列进行自适应分解,可以揭示序列波动的内在规律。本文运用EEMD分析上证综指发现,上证综指主要是由随机波动的高频分量、中长期波动的低频分量和趋势项分量组合而成,结合各构成分量的波动发现,趋势项分量对股市总量的贡献率最大,但对其波动的贡献率最小,股市波动主要由高频分量和低频分量共同引起。进一步运用SVAR模型分析宏观经济对股指各结构分量的影响,结果显示,工业增加值、利率、通货膨胀率和货币供给量等宏观经济变量对股市波动的影响并不显著,宏观经济对股市波动的影响主要体现在低频分量上,我国股市不能作为宏观经济运行的"晴雨表"。     

我国生猪价格波动及其调控政策评价:一个文献综述

物价稳定是我国宏观经济政策的目标之一。近年来,生猪价格的频繁波动给我国宏观调控带来了巨大挑战。为此,一些专家学者就以下几方面进行了研究:生猪价格波动表现和特征、生猪价格波动影响因素、缓解生猪价格波动的对策以及国家生猪价格调控政策评价。这些研究取得了不少突破性的成果,但也存在诸多不足及需要进一步深化研究的地方。     

中国城市化波动的解释:工业化波动和服务化波动的冲击

文章利用消除趋势法得到的城市化、工业化和服务化的周期成分度量城市化、工业化和服务化的波动,并简要分析了中国城市化、工业化和服务化的波动特点。研究结果表明,中国城市化波动可以划分为6个不同的发展阶段;工业化波动最为剧烈,服务化波动最为平缓,城市化波动介于二者之间;城市化波动滞后于服务化波动,服务化波动滞后于工业化波动;城市化波动主要源于自身波动的冲击,工业化波动和服务化波动冲击的影响较小;城市化波动分别对工业化波动和服务化波动的脉冲响应曲线均为明显的正弦波,但脉冲响应时滞及冲击力度明显不同;工业化波动对城市化波动具有显著的负向影响,服务化波动对城市化波动具有显著的正向影响。     

分省CPI波动差异的实证分析:以广西为例

理论和实证分析的结果表明,决定分省CPI波动幅度差异的主要因素是经济规模、食品支出占总支出的比重以及农业占GDP的比重.在类似广西这样经济规模小、恩格尔系数较高、农业占GDP的比重较高的省区,降低CPI波动幅度的有效措施是重点监控食品价格的变动,从供给和需求两个方面促进食品价格的稳定,同时应当建立食品价格干预基金,减少食品价格的剧烈变动造成CPI以及居民生活成本出现大幅波动.     

基于Markov模型的居民消费周期波动研究

文章使用Markov模型模拟了我国1980—2010年期间居民消费的周期性波动,其结果表明:在最近30年期间我国居民消费经历了6个周期,当前正处于消费的扩张期,而这次扩张期已经持续了约7.3年之久,属于消费扩张的末期阶段。因此,在"十二五"时期我国政府应当重点从稳定宏观经济政策、增加公共投入、增加居民收入和扩展消费信贷市场等方面出发进一步刺激居民消费,以便延长扩张期的时限,避免过早地进入下一轮消费紧缩周期。     

突发公共危机事件下粮食价格极端波动的网络传染效应

突发公共危机事件的爆发,会引起粮食价格剧烈波动,造成粮食行业的严重损失。文章基于2015—2021年我国大豆、玉米、小麦和粳稻等主要粮食价格的日度数据,综合运用极端风险、网络分析等非线性理论和技术,考察了公共危机事件下我国粮食价格极端波动的传染效应。研究发现,EES指标能较好地刻画粮食价格的极端风险;粮食价格极端波动的传染具有跨域性和网络性特征;新冠肺炎疫情暴发前,我国粳米、稻谷、大豆等粮食产业链中下游现货市场具有较强的边际极端波动溢出效应;疫情全面蔓延后,国际原油市场是极端波动外溢增量最大的市场;而我国粮食产业链中下游——豆油、粳米和大豆等现货市场成为疫情全面暴发后极端风险的主要输入地。