基于变量选择和聚类分析的两阶段异方差模型估计

建模经济学领域中的面板数据,异方差性在所难免.两阶段估计方法是一种较好的研究异方差性的手段,在进行样本分组时,如果仅选定一个自变量作为依据,会导致信息量不完整.本文提出了用变量选择的方法筛选出用于分组的几个变量,之后用κ均值方法进行聚类,进而实现对样本的类别划分,从而可以得到异方差估计.实证显示:在异方差估计精度和拟合值方面,本文提出的方法在有效性和可行性方面优势明显.

基于小波Mallat算法和异方差模型的人民币汇率预测

文章首先用小波Mallat算法对RMB/JPY汇率一阶差分数据进行了分解和单支重构,并对单支重构后的近似分量和细节分量进行检验,证实存在条件异方差性;然后,对近似分量和细节分量分别建立了条件异方差模型,同时检验了近似分量序列与原始差分序列的"杠杆效应",显示出一致的结论;最后,对各模型的均值和波动率进行了预测,结果显示结合小波后的预测效果要优于传统的预测模型。

基于广义自回归条件异方差模型的世界原油运价风险分析

为有效评估世界原油运价风险,根据世界原油运输市场运费收益的基本特性,选用基于广义误差分布(Generalized Error Distribution,GED)的广义自回归条件异方差(Generalized Auto-Re-gressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型,计算原油运价收益率波动的风险值.该模型很好地描述了运价收益率曲线尖峰厚尾、波动聚集性以及杠杆效应等特征.以波罗的海航运交易所发布的波罗的海原油油船运价指数(Baltic Dirty Tanker Index,BDTI)为例进行研究分析,检验结果表明该方法有效.

基于不对称自回归条件异方差模型的短期负荷预测

研究了负荷时间序列的自回归条件异方差效应,提出了一种基于不对称自回归条件异方差模型的短期负荷预测方法。建立了广义误差分布假设下的不对称广义自回归条件异方差模型,借助模型的不对称参数,分析了不同冲击下的不对称机制,比较了各种广义自回归条件异方差模型的预测能力。其中,幂指数广义自回归条件异方差-广义误差分布模型的预测效果尤为突出。最后通过实际算例验证了上述方法的可行性和有效性。

异方差模型中混料设计的效率

对于异方差模型 ,即方差不是常数的模型 ,Kiefer和Wolfowitz的一般等价定理(KWT)中的D 最优设计和G 最优设计之间的等价性不成立·广义化一般等价定理 (KWT) ,使得广义化模型的D 最优设计同G 最优设计之间的区别和联系更清楚·对于精确设计和连续设计分别研究了广义化D 最优设计和G 最优设计的一些性质·给出了混料模型中D 最优设计 ,G 最优设计 ,A 最优设计效率的取值范围·引入了广义化模型的检验公式·

关于异方差模型中试验设计的选取

在响应变量的方差在紧致空间中变动的 (即异方差 )情况下 ,对大样本空间中的 D- ,G-及 A-最优试验设计给出几个结论。对效率函数为单调的及对称的两种情况 ,分别考虑 D-最优设计和 G-最优设计的设计点位置、权数 ;以及 D-最优设计的 G-效率和 G-最优设计的 D-效率 ,同时给出带参数的结果和数值结果。最后给出两个相关的定理及其证明。

广义自回归条件异方差模型的贝叶斯参数估计

文章建立基于偏正态分布的广义自回归条件异方差模型(GARCH-SN)的贝叶斯参数估计方法。通过MCMC抽样中常用的MH算法解决贝叶斯估计中遇到的高维数值计算问题,得到稳定的抽样序列。模拟显示MCMC抽样序列平稳,贝叶斯估计过程中不需要调整MCMC抽样,抽样后得到的均值接近真值,输入集样本量增大得到的估计值偏离真值的程度随之减小。

地级市财政环保投入与环保绩效的定量研究:齐方差模型与异方差模型的比较

环保投入水平不仅积极影响环保绩效,同时也在一定程度上影响着环保绩效的离散程度。基于最大似然估计的异方差模型(R软件)不仅可以有效估计自变量与因变量间的线性关系,还可以有效厘清自变量与因变量方差之间的数量关系。

自回归条件异方差模型在宏观经济预警中的应用

将ＡＲＣＨ模型引入宏观经济预警，讨论了ＡＲＣＨ预警系统的指标设计、ＡＲＣＨ预警方法以及预警警限的界定，给出了一种具有ＡＲＣＨ特征的警限界定方法。

自回归条件异方差模型在医学数据分析中的应用

为探讨自回归条件异方差模型在医学数据分析中的应用效果 ,采用自回归条件异方差模型对实例进行了分析 ,并与多元回归分析结果进行了比较。结果显示 ,当数据方差不齐时 。

基于条件异方差模型和在险价值的我国银行间同业拆借利率风险度量

利率是借贷资金的价格,是资源配置的一个重要标准,是联系实体部门与金融部门的一个重要变量,是货币政策传导机制的主要枢纽。基准利率能够真实反映资金成本和供求状况,在整个利率体系中起主导和核心作用,央行能够通过变动基准利率及时有效地带动其他各类利率的变动。

我国股票市场风险与收益关系的异方差模型分析

一．风险衡量的异方差模型 自马柯威茨在其资产组合理论中首次用方差来衡量证券投资的风险以来，方差作为风险衡量的标准得到广泛的应用，但这种风险衡量标准是在线性框架下建立起来的，隐含着一个先提条件，即它所衡量的证券须符合有效市场假定，不同时间的价格相互独立，价格变化遵循随机游走模型，收益率的分布呈正态分布或近似正态分布。国内外许多实证研究都表明现实的证券市场与传统理论的不符合之处，在此情况下，单由期望收益率和方差来确定投资者面临的风险就可能存在一定偏差。

基于贝叶斯门限异方差模型的我国RPI应用研究

商品零售价格指数（RPI）反映一定时期内商品零售价格变动趋势和程度的相对数,受到研究者关注。文章基于门限异方差模型对我国1997~2011年的月度数据进行贝叶斯分析,通过比较发现对D_RPI序列建立AR（1）-TAR-GARCH（1,1）模型最为合理,并给出了模型贝叶斯推断结果及收敛诊断结果;另外,分析结果表明D_RPI具有群集效应;价格受负的外部冲击影响大于受正的外部冲击影响,即存在杠杆效应。

太阳黑子的多项式趋势-自回归-条件异方差模型

用确定性趋势与残差服从条件异方差模型的自回归模型组合,作为太阳黑子相对数的数学模型.用它拟合1848—2002年太阳黑子相对数数据,取得很好的效果.首先通过逐步回归与逐步自回归,建立太阳黑子数的多项式趋势 自回归校正模型.然后通过PortmanteauQ检验和Lagrenge乘子检验证明残差存在强烈的异方差性,表明仅仅用多项式趋势 自回归校正模型是不够的.再配上一种条件异方差模型,即EGARCH模型控制其残差方差.从而建立多项式趋势+自回归+EGARCH模型.用此模型进行数据拟合回代,分析和预测,表明该模型的拟合,预测效果是好的,所分析的太阳黑子周期是恰当的.

混合自回归条件异方差模型的谱分析

线性时间序列模型谱密度的计算可以直接由定义获得,而非线性时间序列模型谱密度的计算目前还没有一般的理论.2001年Wong Chun-shan等将混合自回归(MAR)模型推广到混合自回归条件异方差(MAR-ARCH)模型,并且讨论了该模型的参数估计及模型选择问题,本文导出了MAR-ARCH模型自协方差函数的递推关系式及计算谱密度的算法,从而解决了这类模型的谱分析问题.

改进的两阶段最小二乘法在异方差模型中的应用

在实际的回归分析过程中,常常会出现异方差性而使传统的OLS等回归估计失效,因此必须通过其他途径对异方差模型进行修正。文章设计了一种基于正交表方法的改进两阶段最小二乘法,应用于异方差模型。通过与传统两阶段最小二乘法比较发现,改进的两阶段最小二乘法无论是在模型拟合效果还是变量系数上都普遍具有较高精度,同时也在一定程度避免了传统方法在估计截面数据模型时因分组不同带来的估计偏差。由此可见,这种改进的新方法在异方差模型应用上具有较强的适用性。

运用贝叶斯方法的混合异方差模型的参数估计

介绍了混合正态广义自回归条件异方差模型的基本特征,推导出在风险中性测度下模型的变化。用贝叶斯方法进行参数估计,从而形成一种新的组合方法。利用上证50ETF2017. 01—2017. 12的历史数据进行实证分析,结果表明:采用这种新的组合方法对收益率时间序列数据进行估计,不仅可以有效地估计出模型的参数,而且在应用于我国上证5OETF期权时误差效果也比较好。

基于小波分析与广义自回归条件异方差模型的短期电价预测

由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异方差模型并进行预测;然后利用小波理论对各子序列的预测结果进行重构,实现对原始电价序列的预测;最后以美国加州电力市场历史数据为例进行了验证,结果表明本文方法是可行和有效的。

自回归条件异方差模型的模拟

通过介绍怎样利用SAS/ETS中的自回归(Autoreg)过程实现条件异方差(ARCH)模型数据的分析,将理论与实践相结合,利用SAS/IML软件模拟两组(一组为ARCH(q)模型,另一组为AR(m)-ARCH(q)模型)ARCH数据,然后调用自回归过程对两组数据分别用相应ARCH模型进行数据拟合,得到理想结果.

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。