基于广义自回归条件异方差选股模型的布林带通道突破择时量化交易

提出一种综合利用广义自回归条件异方差模型进行波动率选股、布林带通道突破择时和平均真实波幅(ATR)动态止损的量化投资策略。首先,利用广义自回归条件异方差(GARCH)模型预测未来一周波动率最大的30只股票,构建股票池;其次,采用布林带指标进行择时,捕捉价格趋势变化;最后,根据平均真实波幅指标调整止损位,保护资本。通过多次回测,确定最佳参数。研究结果表明,该策略在不同市场环境下均表现出色,熊市具有较好的避险能力,牛市和震荡市场具有较强的盈利能力,实现了稳定的超额收益。综合运用波动率选股、价格突破和动态止损策略,为投资者提供了一种有效的量化投资方案。

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。

基于厚尾均值广义自回归条件异方差族模型的短期风电功率预测

风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类型的厚尾GARCH-M模型。该类模型能够捕捉风电功率时间序列波动性与其条件均值的直接关系,并能够有效刻画具有高峰度特征的实际风电功率序列的厚尾效应,使风电预测准确度提高。结合江苏地区风电场风电功率实际数据,对所提厚尾GARCH-M模型进行了参数估计,论证了存在于风电时间序列中的GARCH-M效应和厚尾效应,给出了风电功率均值和条件方差的预测方案。算例分析结果验证了所提方法的可行性和有效性,表明了考虑厚尾特征的GARCH-M族模型短期预测效果满意。

非对称广义自回归条件异方差的新模型

本文提出了一个新的非对称广义自回归条件异方差的新模型，证明了该模型宽平稳及其最简模型偶数阶矩存在的充要条件．

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.

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。

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。

基于门限自回归条件异方差区间模型的大宗商品价格预测

大宗商品是工业生产和金融投资中不可或缺的组成部分,准确的大宗商品价格预测对保障工业生产顺利进行和帮助投资者规避风险具有重要意义.但现有的大宗商品价格预测模型大多是基于收盘价构建的点值模型,忽略了价格的波动信息.因此,本文从区间价格预测的角度出发,提出了一个带有外生变量的门限自回归条件异方差区间模型(HTARIX),构建了一个基于区间型数据的检验统计量来检验模型是否存在条件异方差,进而提出了广义最小DK距离估计求解模型参数,并将其应用于大宗商品市场.HTARIX模型的优势在于能够捕捉区间型时间序列模型的条件异方差和非线性特征.相比于传统的点值数据模型,我们的方法能够更加充分地利用区间的内部信息.实证结果表明,本文提出的模型在大宗商品区间价格预测上的表现优于其他对比模型.

条件异方差双门限自回归模型的门限和延时的小波估计

本文讨论了条件异方差双门限自回归模型的门限和延时的识别问题．通过经验小波系数；给出了门限个数和门限以及延时的估计．在较弱的条件下，证明了所给的估计是相合的．

检验门限协整模型中的线性协整

考虑门限协整回归模型中线性的检验问题.在原假设为线性协整的条件下,构造了SupLM(supremum Lagrange multiplier)统计量,并给出了极限分布.Monte Carlo实验研究了SupLM检验的有限样本性能,结果表明SupLM检验不受回归误差的序列相关性影响,也不受广义的自回归条件异方差GARCH(generalized autoregressive conditional heteroskedastic)的影响.应用SupLM检验方法检测美国国库券收益率之间的关系,结果表明不同到期时间的国库券收益率之间存在门限协整关系.

门限自回归模型条件异方差的Kolmogorov-smirnov检验

门限自回归模型被广泛地用于许多领域.当建立或使用这类模型时,一个重要问题是需要知道是否存在条件异方差.在本文中,我们对这个问题提出一个非参数检验.检验的大样本理论被给出.我们还通过数值模拟研究了检验方法的有限样本性质.结果表示检验有好的功效.经验百分位点还被给出.

金融时间序列模型的预测修正

本文研究了金融时间序列的预测问题,通过Bootstrap算法比较,解决了ARCH(1)模型的预测问题,文中在改变初始值、样本容量以及置信水平等制约条件下比较,均优化了该预测问题。

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%。

基于WPD-ARIMA-GARCH组合模型的酱卤肉制品安全风险区间预测

针对传统确定性预测不能提供不确定性信息的难题,本研究提出了一种点估计和区间估计组合预测模型,并将其创新性地应用在食品安全风险预警领域。在点估计部分,使用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)对周风险等级序列分解后,应用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型进行预测;在区间估计部分,使用广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedast,GARCH)模型对残差进行预测。本实验将建立的WPD-ARIMA-GARCH组合模型运用于某地区酱卤肉制品的风险预测,结果表明2019年的3月底和7月底该地区的酱卤肉制品安全风险较高,与实际情况相符;同时,该模型在10个不同地区的酱卤肉制品风险预测中,均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为1.626、0.806和20.824;其90%置信区间的预测区间平均宽度和覆盖宽度标准值均为0.024,可以覆盖所有真实值。该模型具有较高的预测精度和较低的误差,能对酱卤肉制品质量安全起到风险防控作用,可为日常食品安全监管提供相应的技术支持。

单个期货合约市场风险VaR-GARCH评估模型及其应用研究

以单个期货合约每一交易日的涨跌率反映期货合约市场风险,借助V aR风险价值法,运用广义自回归条件异方差(GARCH)模型,建立了V aR-GARCH单个期货合约市场风险评估模型,解决了单个期货合约每一交易日最大损失的确定问题.该模型的特点为借助GARCH方法预测条件异方差,充分体现了期货合约价格的聚集效应、厚尾效应和时变方差效应,使V aR估计更加精准;对V aR的置信区间进行2χ检验,从实证的角度得到合理精准的V aR值;可以依据本模型确定期货保证金的数量,为交易所制定更合理的单个期货合约保证金收取水平提供依据.

基于GARCH-分形布朗运动模型的碳期权定价研究

文章将广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型和分形布朗运动结合引入碳金融期权定价研究中。通过对欧洲碳排放配额(European Union Allowance,EUA)期货收盘价的样本数据检验,发现其存在尖峰厚尾、条件异方差性和分形特征;采用GARCH模型拟合并预测碳价收益率波动率;将预测的波动率作为输入值代入分形布朗运动期权定价方法,运用蒙特卡罗模拟对EUA期货期权进行定价,并与B-S期权定价法(Black-Scholes Option Pricing Model)比较。结果表明,基于GARCH分形布朗运动模型的碳期权定价法预测精度有显著提高。

TGARCH模型在利率波动建模中的应用

波动率是利率期限结构模型的重要因素。本文从对利率的波动进行建模,进而对利率的波动进行预测的角度出发,在考虑利率波动的异方差性质,以及利率对正的信息和负的信息的不同的波动模式的基础上,用门限广义自回归条件异方差模型(TGARCH)对CKLS模型中的波动部分进行建模。

基于市道轮换模型的SHIBOR市场利率

基于固定波动率模型和广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,研究引入马氏市道轮换模型.该模型可以将线性利率期限结构推广到非线性形式,运用到资产定价的变化中,特别是债券收益率的确定中.不同于唯一依赖利率水平的传统模型,马氏市道轮换模型能够模拟货币政策对利率的影响.利用2006-10-08至2013-03-29每周三上海银行间同业拆放利率(Shanghai interbank offered rate,SHIBOR)月度数据,用R语言实现并比较了固定波动率模型、GARCH模型以及混合GARCH马氏市道轮换模型对各参数的估计效果.结果表明,混合GARCH马氏市道轮换模型的拟合效果在各种情形下均占优.

基于ARIMA-GARCH模型的生育率随机预测

文章针对传统确定性预测方法的局限性,提出了一种基于随机理论和时间序列分析的生育率随机预测ARIMA-GARCH建模与仿真方法,通过模拟时间序列随机波动特征来估计生育率的未来值和预测区间。以中国总和生育率为例,应用ARIMA-GARCH模型对生育率序列随机过程进行预测,分析残差项之间的自相关性和异方差效应,以避免单一模型拟合导致的重要细节信息损失。提出了应对中国长期持续低生育率的相关对策建议,以期为生育政策的调整和完善提供决策依据和实践参考。

一个非对称GARCH模型的严平稳遍历性

讨论了一个非对称广义自回归条件异方差新模型的严平稳性及遍历性,并且给出了该模型存在高阶矩的条件.