经济政策不确定性对深圳碳排放权交易市场波动性的影响——基于GARCH-MIDAS模型的分析

相较于国外碳排放权市场,我国的碳排放权交易体系交易制度和监管体系等各方面尚待完善。碳排放权价格的波动经常会给投资者、企业、监管带来困扰,这也是当今学者关注的重点。本文采用GARCH-MIDAS模型将碳排放权价格的波动分解为长期和短期分量,并将经济政策不确定性(EPU)指数作为潜在的影响因子,对设立时间最早且有效交易日较多的深圳碳交易市场进行研究。本文采用GJR-GARCH-MIDAS模型进行比对以将杠杆效应纳入考虑。研究表明,经济政策的变化会加剧碳排放权价格的波动,且这种影响是长久的,而杠杆效应在样本中并不显著。因此,政府应通过出台详细政策指引和增加信息披露透明度来最大化降低这种不确定性所带来的价格波动。

时变风险厌恶与原油期货价格波动--基于GARCH-MIDAS模型的实证研究

采用GARCH-MIDAS模型,引入Bekaert等构建的时变风险厌恶(RA)指数,实证分析RA对原油期货价格波动的影响。实证结果表明,RA指数对WTI和Brent原油期货价格波动有显著的正向影响;相较于GARCH模型和GARCH-MIDAS模型,引入RA的GARCH-MIDAS(GARCH-MIDAS-RA)模型具有更好的样本内拟合效果。在样本外预测分析中,通过五种预测评价指标及MCS检验发现,引入RA指数的GARCH-MIDAS模型具有更好的样本外波动率预测效果。最后,不同预测期的实证结果证实了上述结论的稳健性。

经济政策不确定性与中国股市波动率预测——在GARCH-MIDAS模型下的实证研究

文章以中国经济政策不确定性指数(CEPU)、美国经济政策不确定性指数(AEPU)和全球经济政策不确定性指数(GEPU),上证综合指数5分钟高频数据和日收益率为研究对象,运用GARCH-MIDAS模型分析不同经济政策不确定性对上证综合指数波动率的影响。实验结果表明,研究结果发现:GARCH-MIDAS模型比GARCH模型可以更好地拟合我国股市的波动状况,同时加入EPU指数能提升模型的预测性能。此外,通过不同的预测窗口和DM检验结果发现,CEPU对中国股票市场波动影响最大,说明本国经济政策是中国股票市场长期波动的主因。外国经济政策虽然会对本国股票市场波动产生影响,但其影响的程度远没有本国的经济政策对股市影响的效果强烈。

地缘政治风险对数字货币市场波动的影响研究——基于GARCH-MIDAS模型实证分析

从地缘政治风险角度出发,采用GARCH-MIDAS模型,检验了不同地缘政治风险指数对比特币及整个数字货币市场波动率的影响及预测能力。全样本结果表明,地缘政治风险是影响比特币和数字货币市场波动率的重要因素,除印尼外,其余地缘政治风险指数对比特币波动率均存在显著的负面影响;不同的地缘政治风险指数对数字货币市场波动率的影响存在异质性。样本外预测结果说明,地缘政治行为(GPA)和地缘政治威胁指数(GPT)分别对比特币和数字货币市场的波动率拥有最佳的预测能力。进一步提出,地缘政治风险是数字货币市场波动的关键外部驱动因素,监管机构应着重关注地缘政治风险的变化,避免数字货币市场的非常规波动影响到国内的金融市场。

基于GARCH-MIDAS的混频投资者情绪对股市波动的影响

采用广义自回归条件异方差的混频数据抽样模型(GARCH-MIDAS)研究投资者情绪对中国股市收益率波动的影响。实证结果表明:与投资者关注、经济政策不确定性相比,投资者情绪在单因子GARCH-MIDAS模型中优度最佳,对市场波动产生显著的正向影响,并能够解释A股中较高比例的长期波动;投资者关注对市场波动产生显著的正向影响;经济政策不确定性对A股的影响不显著。此外,投资者情绪与投资者关注组合时的双因子GARCH-MIDAS模型可以得出与单因子模型一致的结论,在模型中合理地选取解释变量进行组合可以提高模型对股市波动的解释能力。GARCH-MIDAS模型有效地解决了投资者情绪与股市波动率数据频率不一致的问题,为股市波动率影响因素的研究提供了新的研究视角。

基于GARCH-MIDAS-dLSTM模型的棉花期货价格趋势拟合研究

利用机器学习对期货价格的趋势进行拟合研究的时候,在价格波动剧烈的情况下效果往往并不理想.期货基本面方面的因子大多都是月度或者年度之类的低频数据,不能与日度价格数据进行很好地融合,因此无法充分利用这类信息进行拟合研究.针对上述问题,提出一种基于混频数据的GARCH-MIDAS-dLSTM模型,以棉花期货作为研究标的,将多因子GARCH-MIDAS模型与双层LSTM模型进行融合并对棉花期货收盘价进行趋势拟合.实验结果表明,引入棉花期货基本面低频因子的GARCH-MIDAS-dLSTM模型MAE值为0.127 3,较引入之前提升了0.018 4,表明该模型能够在价格波动剧烈的情况下提高拟合结果的准确度并减小误差.

经济政策不确定性对中国碳市场波动影响研究——基于多因素GARCH-MIDAS模型

本研究考察了经济政策不确定性对中国碳市场波动的影响和预测能力,重点研究了交易活跃的湖北和广东碳市场。研究考虑了全球经济政策不确定性和中国经济政策不确定性两个宏观变量,探讨它们对碳市场价格波动的影响。首先,运用GARCH-MIDAS模型评估经济政策不确定性指数对碳市场波动的影响,为进一步研究奠定基础。随后,结合全球和中国经济政策不确定性指数,开发多因素GARCH-MIDAS模型和单因素GARCH-MIDAS模型来预测碳市场波动。结果表明,在样本外预测精度上,将经济政策不确定性纳入考虑的多因素GARCH-MIDAS模型要优于单因素GARCH-MIDAS模型。此外,中国经济政策的不确定性显著影响碳市场的波动。具体来说,中国经济政策不确定性指数的预测精度超过全球经济政策不确定性指数。逐步纳入全球和中国的经济政策不确定性指数后,碳市场尤其是广东碳市场价格的预测能力变得更加强大。综上所述,投资者可以利用GARCH-MIDAS模型加上经济政策不确定性指数的方法来预测波动性并构建投资组合以提高经济回报。本研究为碳市场投资者和政策制定者更好地理解经济政策不确定性对碳市场的影响提供了宝贵的见解,从而能够制定更有效的政策措施。

时变风险厌恶与黄金期货市场波动率--基于GARCH-MIDAS模型的实证研究

黄金作为特殊的贵金属,一直被投资者视为拥有“避风港”特征的有效避险工具。将时变风险厌恶指数(R_(A))引入GARCH-MIDAS模型中,研究R_(A)对黄金期货波动率的影响及预测作用。采用损失函数和模型置信集(MCS)评价不同模型的样本外预测精度。实证结果表明:R_(A)对黄金期货市场波动有显著的正向影响;相比于其他模型,引入R_(A)的GARCH-MIDAS-RA模型拥有更好的参数估计结果和预测结果。

比特币对我国股票市场波动性的影响——基于双重非对称GARCH-MIDAS模型的实证研究

在考虑股票市场收益率以及波动率非对称性的基础上,通过采用上证综合指数、五大行业股票指数(工业、商业、房地产业、公共事业和其他行业)以及比特币数据,构建双重非对称GARCH-MIDAS(DAGARCH-MIDAS)模型,实证研究比特币对我国整体股票市场在不同样本期间(全样本期、中国股市崩盘的2014—2016年、比特币依托的区块链技术火热的2016—2019年)和对不同行业股票市场在全样本期间的影响。研究结果表明:在全样本期,比特币对我国整体股票市场具有显著的正向影响;在2014—2016年的子样本期,比特币对我国股市的正向影响更为显著;在2016—2019年的子样本期,比特币对我国股市具有显著的负向影响;比特币对我国工业、商业、房地产业和其他行业的股票市场均具有显著的正向且相似的影响,但对我国公共事业股票市场并没有显著冲击。

基于GARCH-MIDAS模型的宏观经济与股市波动关系

以宏观经济变量为研究变量,运用多因子GARCH-MIDAS(Mixed Data Sampling)模型研究了我国宏观经济与股市波动之间的关系。研究结果表明:多因子GARCH-MIDAS模型较好地描述了宏观经济与股市波动之间的关系。工业增加值和社会消费品零售总额会对股市长期波动产生正向影响,并且这种影响有逐渐增强的趋势。利率与货币供给量则在不同经济发展阶段对股市波动的影响表现出一定的差异性,这主要是与当时的宏观经济环境以及经济变量自身的特征有关。

多来源经济不确定性对人民币汇率波动的影响研究——基于多因子GARCH-MIDAS模型的分析

将经济不确定性拓展为宏观经济不确定性、经济政策不确定性和相关金融市场不确定性等多个维度,基于混频多因子GARCH-MIDAS模型实证检验多来源的经济不确定性对人民币汇率波动产生影响的异质性,并研究不同维度经济不确定性对人民币汇率波动的预测能力大小。研究结果表明:宏观经济不确定性对人民币汇率的波动具有显著正向影响,并且影响时间也较为持续;在中国、美国和世界经济政策不确定性中,美国的经济政策不确定对人民币汇率波动呈显著负向作用,而中国和世界的经济政策不确定性则是起显著的正向作用,且和宏观经济不确定性相比持续时间更长;和前两个维度经济不确定性相比,相关金融市场不确定性在影响强度和周期上都呈现弱化态势。同时,通过实证分析发现,加入不同维度的经济不确定性指标的多因子GARCH-MIDAS模型均能提高对人民币汇率波动率的预测精度,但相比较而言经济政策不确定性和宏观经济不确定性的预测能力更强。

美农报告对中国农产品期货波动的影响——基于GARCH-MIDAS模型

根据主成分分析的基本原理和GARCH-MIDAS混频模型的建模理论,分别提取大豆、玉米美农报告数据的主成分,而后构建基于大豆美农报告数据主成分与大豆期货收益率、玉米美农报告数据主成分与玉米期货收益率的GARCH-MIDAS模型,并根据混频模型回归结果及混频图得出美农报告对我国农产品期货波动有一定影响的结论,同时证明了GARCH-MIDAS混频模型的有效性,为农产品期货市场影响因素的分析提供了新思路。文章认为美农报告之所以对我国农产品期货市场产生影响,主要是由于我国相关权威信息机构的缺乏、农产品定价权的缺失以及农产品期货国际竞争力较弱,而后提出相应的对策建议。

基于极端冲击的GARCH-MIDAS模型对股市波动率预测研究

金融危机和政治事件等重大事件会对股市产生极端冲击,为探究极端冲击和非对称效应对股市波动率预测的影响,对GARCH-MIDAS模型进行改进并探究改进后的模型能否提高股票波动率的预测性能。以上证综指数据样本为例,运用滚动时间窗的样本外预测方法和MCS检验,探究同时包含极端冲击和非对称效应的GARCH-MIDAS模型的预测性能。样本内结果表明,我国股市存在明显的杠杆效应和极端冲击且负极端冲击的影响大于正极端冲击;样本外结果表明,在不同的损失函数条件下,MCS检验的结果显示在长期项和短期项中均考虑极端冲击和非对称效应的GARCH-MIDAS模型的预测性能更好。这说明在股票波动率预测模型中考虑极端冲击和非对称效应能够提高模型的预测精度。

基于GARCH-MIDAS模型对股市波动率预测

极端冲击(例如战争和金融危机)会导致股市波动剧烈.提出5种增强的混频模型(GARCH-MIDAS),可以捕捉非对称和极端冲击对股市波动率的影响.样本内的结果表明,我国股市存在明显的波动率聚集效应和杠杆效应,并且负面的极端震荡会导致较高的波动性.而样本外的MCS和DM检验结果则清楚地显示出EGARCH-MIDAS-ES模型最适合预测股市波动率,该模型在短期波动中纳入了非对称效应,长期趋势中加入了极端冲击的影响.此外,稳健性检验证实,与标准GARCH-MIDAS模型相比,增强的波动率模型在统计和经济方面均可产生更好的预测结果.通过考虑极端冲击,为股市波动率预测提供了新的见解.

政策因素会长期影响股市波动吗?——基于GARCH-MIDAS模型的分析

基于GARCH-MIDAS模型实证检验了政策强度对股市波动长期成分的影响。研究发现:股票资金供应政策、市场法律法规、市场监管能降低股市波动长期成分。股票资金供应政策的影响随时间推移下降较快,市场法律法规、市场监管对市场波动的影响较为持久。税收政策调整会增加股市波动长期成分,且其影响是持久的。股票供应政策和货币政策的调整对于股市波动长期成分影响不显著。样本外预测结果表明,GARCH-MIDAS模型中加入政策变量能有效提升模型预测精度。

经济不确定性对中国黄金期货市场的影响——基于GARCH-MIDAS模型的分析

随着全球化的加速,经济不确定性越来越高,给参与者不小的冲击。文章基于混频数据,采用GARCH-MIDAS模型,探究经济不确定性对中国黄金期货市场的影响。实证表明:经济不确定性虽然会通过政策、消费等影响黄金期货市场中的长期波动,但部分因素间作用相反,其影响效果会被市场消化吸收,总体贡献强度有限。随着时间的递延,这种作用效果会进一步减弱。加入经济不确定性因素后的模型,较之前提高了模型的精确度。

基于非对称GARCH-MIDAS模型的原油价格波动预测

针对原油价格波动的预测问题,将GARCH-MIDAS模型扩展为两类:A-GARCH-MIDAS模型研究正负面的油价波动因素对原油市场的不同影响;GARCH-MIDAS-X模型将短期成分扩展到额外的波动决定因素,将扩展模型应用于原油WTI数据。样本内估计结果表明,非对称效应对原油价格波动性有显著影响;样本外预测结果表明,非对称效应显著提高了波动率模型的预测性能。

全球金融周期与我国股市波动率预测研究——来自GARCH-MIDAS模型的证据

全球金融周期的提出,使得学者们对如何管控金融市场上的风险有了更多的思考。在此背景下,文章采用广义自回归条件异方差混频数据抽样(GARCH-MIDAS)模型,引入全球金融周期因素(GFCy),构建GARCH-MIDAS波动率模型,分析全球金融周期(GFCy)的变化对我国沪深两市及港股市场指数波动率的影响。并通过改变滞后期数对比研究该模型与传统模型的波动率预测精度。实证结果显示:第一,加入了全球金融周期(GFCy)的GARCH-MIDAS模型对我国股市波动率的长期成分有很好的解释力度;第二,其预测性能相比传统的GARCH-MIDAS模型明显更为优异;第三,在全球金融周期滞后24期时,其预测精度比之滞后12期、36期和48期时得到了提升。

经济不确定性是股市波动的因子吗?——基于GARCH-MIDAS模型的分析

本文运用混频模型(GARCH-MIDAS)分析了经济不确定性对中国股市波动率的影响。经济不确定性包括宏观经济不确定性和经济政策不确定性两方面。总体来说,经济不确定性会影响中国股市的波动,但强度有限,且A股、B股间表现出差异。经济运行(IP)和消费(inf)中的不确定性是A股、B股共同的波动因子,且IP的贡献度最高;货币政策(IR)、中国经济政策不确定性(CEPU)对A股无显著影响,但会显著影响B股的长期波动趋势;美国经济政策不确定性(AEPU)的影响则不显著。加入显著性指标有助于提高波动率的预测精度,混频模型为分析股市波动中的长期趋势和短期波动提供了一个新视角,有助于识别股市波动中的经济影响因素。

债券市场收益率波动与风险测量研究——基于GARCH-MIDAS模型分析

债券市场作为我国金融市场的重要补充,其收益率波动对我国金融市场有着重要影响。本文通过使用广义自回归条件异方差模型（GARCH-MIDAS）,对我国债券市场收益率的波动进行分析,研究结果表明：在所有变量中,利率的水平值和上证指数收盘价对数收益率的水平值对债券市场收益率波动影响显著,而在波动层面,所有变量的波动率均对债券收益率波动影响显著。通过对我国债券市场的风险研究可以发现：债券风险较大的时期相对回报更高或者损失更重,正好吻合我国债券市场满足高风险高收益的特征。