基于Levy-GARCH模型的股票市场尾部风险度量研究

防范化解金融风险是牢牢守住不发生系统性风险底线的重要工作,描述资产价格规律、准确度量尾部风险是风险管理的前提。为研究非对称性和非高斯性对我国股市收益率预测和尾部风险度量的影响,本文使用20种Levy-GARCH模型对上证综合指数进行实证分析,计算噪声服从跳跃过程时的VaR和CVaR值,结合快速傅里叶变换数值计算和回溯测试进行检验。研究结果表明:在中国股市中,非高斯性和非对称性是不可忽视的重要特征,跳跃行为在收益率拟合、预测和风险度量方面有重要影响;在尾部风险度量上,带跳跃的非仿射结构条件方差模型表现稳定地优于仿射结构模型,而且有限跳跃过程模型的综合表现优于带无限活动率跳跃过程的模型。总的来说,非对称、非高斯、非仿射的Levy-GARCH模型在收益率拟合与尾部风险测度上表现更好,而且有限跳跃形态可以更准确地解释中国股票市场的尾部风险。

基于小波分解和ARIMA-GARCH-GRU组合模型的制造业PMI预测

制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标,而传统预测模型对该类时序数据预测精度不高。针对制造业PMI指数的非线性、波动性和数据量少的特点,提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。时序数据经过小波变换,由整合移动平均自回归–广义自回归条件异方差模型(ARIMA-GARCH)处理稳态低频数据,门控循环单元(GRU)处理波动性强的高频数据,将各频段预测结果进行融合得到最终预测结果。为验证模型有效性,选取一定数据量的PMI指数进行实验。结果表明,与其他常见模型对比,本文构建的组合模型具有较好的预测精度与性能,平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别达到0.00329、0.004162、0.65%。

含零收益率的金融非对称Log-GARCH模型研究

在实际外汇市场中,由于诸如交易缺失、舍入误差等原因使得收益率序列中出现零值,常见GARCH族模型无法对含零收益率数据进行有效拟合,导致波动率估计结果产生较大偏差。为了更准确地估计汇率波动率,本文对含有零收益率的外汇数据进行建模。首先运用不受条件方差为正限制的log-GARCH模型对汇率市场收益率数据进行拟合,同时提出一个处理含有零收益率的数据处理框架,即将零值视为缺失的观测值。然后通过结合QMLE方法和期望最大化(EM)算法对含缺失观测值的log-GARCH模型进行无偏估计。最后通过实证分析比较零收益率两种不同处理方法——非零值代替零值方法和将零值视为缺失值方法下波动率估计结果的差异。研究结果显示零收益率的存在会增加波动率的估计偏差,将非零值作为缺失值方法得到的估计结果更接近市场真实情况。

基于ARIAM-GARCH深度学习的股价预测与决策

对于绝大多数股民而言,大盘股具有投入成本高、损失大、资金流转慢等特性,为使得股民减少损失,提高收益,通过针对于中小企业股,采用两阶段的方法对股价进行了预测,给出了一种最优投资组合决策方法。第一阶段先用ARIMA-GARCH模型进行建模,提取每日收益率的波动率,再将波动率加入到原有数据集中,构建CNN-BiLSTM-AT深度神经网络模型进行预测,最后使用XGBoost算法对预测值进行修正。第二阶段在给定投资者的期望收益率的条件下,用Bayes方法进行投资组合,获取最优投资决策。实证研究表明,此方法对于选取的10只中小企业股有着较好的研究结果。

产业链视角下油料产品价格溢出效应的对比分析——基于三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型

为了更好地理解油料产品价格的波动规律,提升国内油料产品价格研究水平,以大豆、油菜、花生为油料作物的典型代表,以2011年2月—2019年12月油料产业链上各个环节月度价格数据为基础,采用三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型,研究油料产业链上、中、下游产品的价格溢出效应。结果表明:大豆产业链各环节产品均存在价格均值溢出效应,油菜产业链上、中游之间没有价格均值溢出效应,花生产业链上、下游之间不存在价格均值溢出效应;在大豆、油菜和花生产业链中,各环节产品间价格双向波动溢出效应明显。政府应通过建立农业产业链价格监测体系、多元化的价格监测体系、稳定的市场调节机制等措施,促进相关农业产业链的协调发展。

我国碳市场与化石能源市场溢出效应研究——基于VAR-GARCH-BEKK模型的分析

碳市场的建立是实现“双碳”目标的重要保障,分析碳市场与化石能源市场间的溢出效应有助于提升市场流动性、规避碳金融风险,从而更好地推动国家气候战略目标。本文运用主成分分析方法将我国8个碳试点价格集成,明确试点阶段我国碳市场的整体发展规律,并通过VAR-GARCH-BEKK模型,进一步探究了全国统一碳市场建立前后碳市场与化石能源市场之间溢出效应的变化情况。结果表明,试点阶段碳市场与各类化石能源市场之间均存在显著的单向均值溢出效应。然而,在全国碳排放权交易市场建立初期,仅有部分发电行业参与交易,这在一定程度上削弱了碳市场与化石能源市场之间的联动关系,造成了二者之间均值溢出效应的下降。此外,全国统一碳市场的建立吸引了更多的投资者,加剧了碳市场和化石能源市场间的风险传染,需要进一步完善监管政策体系,保障碳市场平稳健康运行。

房地产企业资本结构对股价波动的传递效应分析——基于结构化GARCH模型

中国房地产企业资本结构长期处于高负债、高杠杆状态。在二十余年的房地产高速发展过程中,高杠杆风险长期被忽视,甚至被认为是房地产企业发展的固有模式。在结构化GARCH模型中引入资本结构因素,检验房地产企业资本结构对股价波动的传递与溢出效应。研究发现:中国房地产市场具有结构化特征,杠杆乘数与股价波动具有同步性;过高的负债水平并不会提升房地产企业的规模效应,反而会抑制股票收益率的增长。

基于ARIMA-GARCH模型的人民币汇率波动研究

人民币正式加入SDR以来,人民币汇率的波动日益复杂,而汇率变动特征的识别是预测人民币汇率的关键环节。为提取出人民币汇率波动的特征规律,本文选择对2016年10月10日—2020年10月10日的人民币兑美元日序列建立模型并预测。同时,本文为评价ARIMA-GARCH组合模型的预测效果,将其与ARIMA模型预测结果相互对比。结果显示,ARIMA-GARCH模型不仅可以提取出人民币汇率波动的规律性,还可以改良ARIMA模型的预测精度,预测精度最高,在短期内能够得到较好的预测值。

混合Beta分布GARCH模型的EM算法求解与实证分析

GARCH模型在处理时序数据异方差问题中得到广泛应用,然而在面临一些特殊领域的数据,尤其是金融市场领域中具有高峰厚尾、非对称性、有界取值区间等特征的数据时,传统正态分布的基本假设往往与现实严重不一致。针对此类问题,文章提出混合Beta分布的GARCH模型,并给出了基于完全数据最大似然函数的EM算法估计模型的参数,以仿真模拟数据和金融市场现实数据为例,进行了实证分析。结果显示,在违背正态分布假设的情形下,混合Beta分布GARCH模型更能有效地提炼波动的一系列非正态性信息,同时也验证了EM算法对模型的参数求解行之有效。

宏观经济对股市波动的影响——基于GARCH-MIDAS-RTSRV模型的证据

本文对GARCH-MIDAS模型进行了拓展。首先,在估计GARCH-MIDAS模型的长期波动成分时,采用同时考虑噪声和跳跃影响的稳健双频已实现波动估计量RTSRV来代替传统的已实现波动估计量RV。其次,选取了经济变量并从中提取出主成分,从其水平值和波动率两个层面研究不同主成分对股市波动的影响。研究发现:本文构造的GARCH-MIDAS-RTSRV模型优于传统的GARCH-MIDAS模型,其预测精度更高并且可使投资者获得更高的经济价值;经济变量的主成分和已实现波动率均对股市的波动有显著的影响,并且相较于其水平值,波动率对股市波动的影响更为显著。

沪深300指数的市场风险预测——基于GARCH模型

随着金融全球化和自由化程度不断加深,金融市场在得以发展的同时也面临着日益剧烈的市场风险。文章基于2010年1月4日至2024年3月20日沪深300指数日收盘历史数据,运用GARCH模型分别在90%、95%和99%的置信水平下预测沪深300指数市场风险。研究显示:(1)GARCH(1,1)正态分布模型在90%、95%、99%置信水平下的失败天数和LR值均未通过检验;(2)GARCH(1,1)-t分布模型在90%置信水平下的失败天数和LR检验值均通过了检验,在95%置信水平下的LR值通过检验,在99%的置信水平下失败天数为0,低估了沪深300指数收益率损失的风险;(3)综合来看,GARCH(1,1)-t分布模型能够更有效地预测沪深股市的市场风险。

美国股市双向溢出效应实证研究——基于双变量GARCH(1,1)模型

股票价格往往呈现波动性特征,而随着经济的全球化发展,股票市场之间的相互影响也日益加深。因此,研究股市之间的溢出效应对于宏观经济政策制定者和股票资本投资者具有至关重要的意义。文章选取在纳斯达克(NASDAQ)上市的两个企业从2019年到2021年的股价序列,利用双变量GARCH(1,1)模型分别对企业A与企业B的溢出效应进行了研究,研究结果表明企业A和企业B在波动和收益率方面都存在双向的溢出效应且溢出效应不对称。与企业B相比,企业A更容易受到来自市场外部冲击的影响。此外,随着时间推进,股票市场价格的波动是高度持久的。

宏观经济不确定性对碳交易市场时变波动的溢出效应——基于GARCH簇-SVAR-AB模型的实证研究

为探究经济不确定性影响中国碳交易市场排放权交易价格的影响因素,选取宏观经济、全国碳交易价格、煤炭能源、证券市场与电力消费五类变量,采用GARCH簇-SVAR-AB模型时域和频域溢出指数度量五大变量,对2014年-2022年我国碳交易市场价格的时变波动溢出效应水平及其非对称性进行实证研究。结果表明:碳交易价格波动对我国金融市场具有显著的时变波动风险溢出效应,且在不同冲击规模和正向、负向冲击下表现出风险传染的异质性和明显的非对称性;极端状态与正常状态下的风险溢出走势存在较大差异,极端状态下风险溢出水平远高于正常状态;经济政策不确定性短期上对碳交易市场交易价格有着显著影响,但长期的影响较弱。进一步分析发现,冲击规模和冲击方向均会对碳交易市场波动产生明显的非对称性影响,在极端风险事件冲击下风险的溢出效应及其非对称性更加显著。因此,政府应与金融机构一道,健全碳交易市场的政策调控体系与价格调控机制,创新碳金融衍生产品,降低碳交易市场价格波动对我国金融市场系统性风险的传递水平,阻断风险传递路径,不断提升我国绿色碳金融市场的发展。

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。

基于GARCH族模型的波动率研究——以燕京啤酒股票收益率为例

本文主要研究了波动率预测及燕京股票与食品板块指数、深成指数的关系这两个问题。首先,本文构建了以日数据为基础的GARCH族模型,并以此为基础预测了燕京啤酒股票日对数收益率的波动率,使用了四种损失函数法评价各模型样本外的预测能力。其次,对燕京股票股价、食品板块指数和深成指数的对数做了协整分析,构建了关于三者日对数收益率的VAR(1)模型,并完成了对应分析。最后得出结论,GARCH-n模型预测能力最好,食品板块指数对燕京股票具有较为明显的牵动效果,但深成指数的牵动效果较弱。

基于GARCH类模型和极值理论的理财产品风险分析

风险分析是理财产品管理和运营的重要依据。本文依据广义自回归条件异方差(GARCH)类模型和极值理论,利用理财产品的净值数据进行建模,对理财产品的风险值进行估计。实证结果验证了模型在实际应用中的可行性和有效性,说明该方法适用于理财产品风险的动态分析。

基于Cornish-Fisher-VaR方法及t-GARCH模型的生猪期货套期保值研究

生猪期货作为一种新兴期货合约,其套期保值功能的实际效果以及套期保值比的测算需要深入研究。本文采用最小Cornish-Fisher-VaR方法和t-GARCH模型,对生猪期货的最优套期保值比进行了分析。研究结果显示,生猪期现货市场的价格波动相对较小,套期保值效果有进一步提升的空间;修正t-GARCH-VaR套期保值方法在不同置信水平下提供了灵活的套期保值比,更符合实际套期保值决策,并通过对套保组合绩效的分析,验证了修正t-GARCH-VaR套期保值方法的有效性。最后,针对生猪期货的套期保值,提出了进一步完善的建议。

基于GARCH类模型对美国股市波动性的对比分析

为研究美国股市股指的波动性特征,本文选取美国股市的Nasdaq指数和Russel2000指数的日收盘价数据,借助统计软件,利用GARCH类模型进行实证分析。实证结果表明:Russel2000指数的风险较Nasdaq指数更稳定,更适合投资,且相较GARCH(1,1)模型,满足学生t分布的APARCH(1,1)模型拟合的条件异方差可以更好地反映种股指日对数收益率的波动率情况,因此可选用此模型对两种指数波动率的未来值进行预测,为投资者提供未来投资参考。

金融时间序列的波动持续性与优化投资组合关系——基于GARCH(1,1)模型矩的视角

GARCH(1,1)模型是最具代表性的ARCH族模型,而ARCH族模型是描述金融时间序列波动持续性特征最为广泛使用的模型,因此对GARCH(1,1)模型进行研究具有很强的理论和实际意义。本文基于矩的角度对GARCH(1,1)模型描述的波动持续性进行了研究并得到了矩和波动持续性关系的具体数学描述。这为人们厘清掩藏在服从GARCH(1,1)过程的金融时间序列背后的规律提供了一个独特视角,帮助人们了解GARCH模型并优化投资组合。

全球政治、经济不确定性与黄金价格波动--基于GARCH-MIDAS模型的实证研究

从政治和经济不确定性两个维度入手构建GJR-GARCH-MIDAS模型,探讨全球不确定性对国际黄金价格波动的溢出效应及其传导路径,并对黄金市场的未来价格波动趋势进行考察。(1)全球政治、经济不确定性对黄金价格波动产生显著正向冲击,纳入不确定性因素的双因子GARCH-MIDAS模型对后者的解释效果较佳。(2)不同政治、经济不确定性子要素对黄金市场的冲击强度和冲击时间具有异质性;地缘政治行动和货币政策不确定性是影响黄金价格长期波动的最主要因素。(3)外部不确定性主要通过影响黄金的商品属性、资产属性、准货币属性对黄金市场施加影响,其中“准货币属性”是近年来不确定性冲击影响黄金市场波动的最主要路径。(4)模型预测结果显示,随着全球政治、经济不确定性因素的减弱和反复,黄金价格长期波动成分从2023年第二季度开始,将逐步下移,随后在第四季度有所反弹。