基于EGARCH和C-F扩展的VaR模型及应用

分别运用EGARCH和Cornish-Fisher扩展的VaR模型对中国深、沪股市的期望收益率与风险进行了实证比较研究,发现结合异方差的Cornish-Fisher扩展的VaR模型与仅用波动率描述的VaR计量方法比较,具有较好修正作用;同时对中国股票市场风险成因作了初步探讨。

基于EGB2分布族的GAS-EGARCH模型与VaR预测

GARCH族模型是刻画资产收益率的常用工具,在风险度量领域具有广泛应用。为了更有效地描述收益率的偏斜厚尾等特征,越来越多学者对GARCH族模型的条件分布形式进行了研究。但是仅对GARCH模型条件分布进行修正是不够的,还需要对模型本身的函数形式进行修正。基于得分函数的时变参数建模思想近年来受到广泛关注,本文借助这一思想对EGARCH模型中对数标准差进行时变波动建模,并利用EGB2分布族作为模型的条件分布,进而建立GAS-EGARCH-EGB2模型。以我国10只中证行业指数为研究对象考察GAS-EGARCH-EGB2模型的风险预测效果,GAS-EGARCH-EGB2模型样本外VaR预测表现普遍优于ACM-EGARCH-EGB2模型。

财政社会保障支出与经济增长:基于扩展VAR模型的分析

运用扩展VAR模型和Granger因果检验,本文在包括经济增长、财政社会保障支出、物质资本、人力资本和技术水平变量系统内,考察了1978-2008年中国财政社会保障支出对经济增长的影响。因果关系检验结果显示既不存在从社会保障支出到物质资本和人力资本的Granger因果关系,也不存在从社会保障支出到经济增长的Granger因果关系,这意味着社会保障不管是作为中间变量还是直接变量,影响经济增长的作用路径均不通畅,其政策含义在于要实现我国社会保障和经济增长的良性互动,必须控制好财政社会保障支出等经济变量。

基于ARMA-EGARCH-M模型的沪深股市波动性分析

文章讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立ARMA-EGARCH-M模型,简要说明了此模型的优点;以2000年1月11日-2006年3月15日上证综指和深证成指收盘价为样本,对我国沪深股市收益率分布用ARMA-EGARCH-M模型进行拟合分析,结果表明该模型能更有效地拟合我国沪深股市的波动性;最后解释实证结果和分析了我国股市的行为。

扩展GM(1,M)模型混沌优化及其在边坡监测中的应用

基于GM(1,1)与常规GM(1,M)模型缺陷的分析,给出了扩展GM(1,M)模型(E-GM)及其响应递推式,进而指出了背景值生成因子的双重约束特性。扩展模型采用最新历史数据作为响应值初始条件,并提出以模型精度与法矩阵病态程度为准则引入混沌优化方法搜索最佳生成因子。工程实例计算表明,扩展模型预测精度及可靠性优于GM(1,1)及常规GM(1,M)模型。

ARFIMA-EGARCH-M模型在汇率收益率波动分析中的应用

为了解决汇率收益率波动中的"尖峰厚尾"、中期记忆和非对称特征,提出了利用ARFIMA-EGARCH-M模型建立汇率收益率波动模型。以人民币/欧元的日汇率数据为例,在误差分布分别为正态分布、T分布、GED分布与SKT分布的前提下分别进行模型拟合分析,得出基于GED分布的ARFIMA(1,d,1)-EGARCH(2,2)-M模型拟合人民币/欧元汇率收益率效果最好,能较好地解决"尖峰厚尾"、中期记忆和非对称现象。

基于EGARCH-GPD模型的沪深300指数的VaR度量

结合经典的EGARCH模型和基于广义Pareto分布的极值理论,建立了一种新的EGARCH-GPD模型,并研究了新模型的动态VaR估计问题。沪深300指数VaR估计的返回测试结果表明:该EGARCH-GPD模型比传统的基于正态分布的EGARCH模型能更好地刻画金融数据分布的"厚尾"特征和波动率的时变性,在一定程度上提高了VaR估计的预测精度。

基于EGARCH-M波动模型的KMV信用风险度量研究

提高股权价值波动率精确度的KMV模型对上市公司信用风险状况具有较强的反映和识别的能力。利用所选数据,建立EGARCH-M波动模型,从而计算上市公司三年间每半年KMV模型的违约距离,并通过与KMV参数估计中其它两个常用波动模型的结果进行比较,实证结果表明EGARCH-M波动模型能较好地提高KMV模型的信用风险识别反映能力。

基于杠杆效应SV模型和EGARCH模型VaR的比较

文章通过对比EGARCH和杠杆效应SV模型,发现杠杆效应SV模型更能刻画金融市场的实际特征。将杠杆效应的随机波动SV模型应用于VaR的计算,并作实证研究。通过与EGARCH模型下的结果对比,得到基于杠杆效应SV模型计算的VaR更具有动态性和准确性,VaR更贴切地反映了金融市场的风险水平。

基于VAR模型的我国GDP与M2对CPI的影响

CPI已经成为当前社会各界对国家经济形势进行分析和判断的重要的参考指标。通过建立VAR模型进行协整分析并运用脉冲响应函数以及GRANGER检验分析M2和GDP的变化对CPI的影响,指出在短期内GDP与M2的增加都会促进CPI的上升,但是在长期内,GDP与M2在对CPI的影响上则会产生一定的相互抵消作用。

基于EGARCH模型的Var风险度量实证研究——以上海黄金交易所现货黄金(Au99.95)为例

一、引言 黄金的价值极其珍贵，不仅被赋予货币价值的功能，还被当做货币使用和储藏，历来是财富和华贵的象征，目前世界各国都把黄金当作最重要的国际储备，因而使黄金具备了货币和金融的属性。2002年10月30日上海黄金交易所正式开始运营，2008年1月，上海期货交易所正式引入黄金期货交易。中国黄金市场进入了现货市场与期货市场协调发展的新时期。

EGARCH-M模型对股价波动的国际比较研究

通过采用一般误差分布的框架代替正态分布的假设,运用EGARCH-M模型,考察了中国、欧洲和美国的股票市场价格波动情况。比较分析得出:上证指数的收益率波动最强烈,并具有最明显的集群效应。原因在于集中而强烈的新信息冲击,对新信息的吸收能力较弱和"政府看跌期权"的存在。说明中国股票市场虽然经历了较快的发展并取得了一些成就,但必须建立新的规则来消除非正常的波动。

基于EGARCH-M模型的沪市价量关系的实证研究

本文基于MDH理论,借助EGARCH-M模型,实证检验了上海股市的价量关系。结果表明非预期交易量对股市波动有很强解释能力,而预期交易量对股市波动几乎没有解释能力。同时还揭示了上海股市具有一定有效性,且存在杠杆效应。

基于VAR模型的M2与GDP关系实证研究

近年来,随着我国经济不断的增长,广义货币供应量也在逐年的攀上新的高峰,今年的三月份更是突破了100万亿的大关,那么研究广义货币供应量与经济发展之间的相互关系也就变得很重要。选取1998年1月份至2012年3月份中国广义货币供应量和GDP的月度数据作为样本数据,通过建立VAR模型,运用协整检验、脉冲响应函数和方差分解等分析方法,对M2对于GDP发展的影响进行分析。

基于VaR-EGARCH-GED模型的沪市短期波动性研究

日内金融数据库的获得对应用计量经济学和金融市场微观结构的研究有重要作用，应用计量经济学文献中也相应产生了一些高频数据模型试图描述价格过程的性质。其中一类就是处理固定时间间隔数据的自回归条件异方差（Auto—regressive Conditional Heteroskasticity或ARCH）类模型。

基于扩展VAR模型的中国货币市场与资本市场联结机理研究

以往关于中国货币市场与资本市场联结机理的研究,大多采取协整检验分析的单一方法,从同业拆借市场与债券市场或同业拆借市场与股票市场的相互关系中分析验证货币市场与资本市场的联结机理。本文则尝试从理论分析入手,运用扩展的VAR模型、广义脉冲响应函数等综合性计量手段对中国银行间回购市场和股票市场的有关数据进行动态分析,研究货币市场和股票市场联结机理。研究发现,我国货币市场和股票市场尚未建立起紧密联系的联结机理。在短期内,货币市场利率的下降(上升)会使证券价格上升(下降),并且存在股票价格指数上升伴随回购市场利率上升的联动关系;不过回购利率和股票价格指数之间的因果关系却不显著。

基于EGARCH-VaR模型的沪深股市风险分析研究

根据证券收益的基本特性,对上证指数和深证指数收益率序列分别构建基于正态分布、t分布和GED分布的EGARCH模型及EGARCH-M模型。通过计算两种模型在三种分布下的VaR值,对沪深股市风险进行分析。分析结果表明,深圳股市比上海股市有更大的风险,基于GED分布假定下的EGARCH-M模型能更好的反映收益率的风险特性。

基于EGARCH的VaR模型的风险测度研究

本文基于金融回报序列普遍表现出后尾和在均值处出现过度的峰度,利用EGARCH模型进行实证分析,通过样本数据,结合定量研究模型开展沪深指数风险的预测,给出股票市场的风险评估的合理建议。

基于EGARCH-ε_t-GPD模型的VaR计算

在传统的利用极值理论来计算VaR的过程中,一般先是对时间序列建立GARCH模型,再对残差序列运用极值理论建模,从而估计得到VaR.但建模时在GARCH模型的条件方差方程中,人们只考虑了以前时刻的随机误差项对方差的影响,而忽视了当前时刻的随机误差项对方差所作出的贡献.故作者在对时间序列建立EGARCH模型时,在方差方程中引进了当前时刻的随机误差项,然后再对残差建立GPD模型来研究风险价值,并进行了相应的实证分析,结果表明加入当前时刻的随机误差项后估计得到的VaR准确性更高.

基于EGARCH模型VaR和CVaR方法的传媒板块风险度量研究

本文以2008年1月2日至2013年5月3日传媒指数日收盘价数据作为实证载体,运用EGARCH模型度量波动性,并计算95%置信水平下传媒指数对数收益率的VaR和CVaR值,从而对我国传媒板块的风险进行实证分析。实证结果表明,EGARCH模型能够较好的描述我国传媒板块的波动情况,并且CVaR方法在覆盖风险方面比VaR方法更优。