基于门限GARCH模型的我国甜瓜市场价格波动

为了测算我国甜瓜价格波动周期及主要波动特征,探寻波动规律,为瓜农的生产以及甜瓜产业的发展提供决策参考,以农业部信息中心2010年6月至2018年2月甜瓜市场大宗价的月度统计数据为基础,运用Census X12季节调整法、H-P滤波法以及建立门限GARCH模型,分析我国甜瓜市场价格波动的主要特征。通过时间序列分解发现:(1)我国甜瓜市场价格长期曲折上升,且出现明显的拐点,分别为2013年和2015年,整体较为平滑;(2)季节性波动特征十分显著,交替上涨下跌,波幅随时间呈缩小趋势(;3)波动周期大致呈现M型的2个完整周期,2个周期之间不是相互对称的。通过建立门限GARCH模型发现:我国甜瓜市场价格波动非对称性显著,价格下跌较上涨引发更大波动,为稳定甜瓜市场,应特别及时关注引起甜瓜价格下跌的因素并采取相应措施。

基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测

针对负荷时间序列的非线性和波动性特征,在研究负荷时间序列波动性门限特征的基础上,引入冲量门限的概念,提出了一种基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测新方法.利用条件极大似然估计方法,估计了模型参数.同时,考虑到负荷时间序列波动的厚尾效应,将模型推广为服从非高斯分布假设下的情形,建立了2种基于厚尾假设的两重门限GARCH类负荷预测模型.利用所提出的混合信息冲击曲面,分析了不同性质的冲击和冲量对负荷时间序列波动性的影响.实际算例基于南京地区日用电量数据进行了短期负荷预测,验证了模型及方法的可行性和有效性.算例结果表明,服从广义误差分布的两重门限GARCH模型预测效果满意.

多维门限GARCH模型的平稳遍历性

给出了多维双门限自回归GARCH模型;该模型是一维双门限自回归GARCH模型在多维情况的一种推广,并且讨论了多维双门限自回归GARCH模型存在严平稳遍历性的充分必要条件.

幂变换门限GARCH模型变点问题的贝叶斯分析

用贝叶斯方法对幂变换门限GARCH (PTTGARCH)模型变点问题进行统计分析.构造了变点模型参数的满条件分布并且采用MCMC的Griddy-Gibbs抽样算法对参数进行了估计.分别就不同的变点位置、模型不存在变点以及模型接近非平稳的情况进行数值模拟.结果表明:变点处于序列中间位置时,估计效果较好,当变点位置越靠近序列两端时,所得估计的误差越大;当模型不存在变点时,所设变点位置τ后验分布的峰度接近均匀分布的峰度;当模型存在变点时,τ后验分布的峰度大于2,且模型越平稳,τ的后验分布的峰度越大,因此可以通过判断τ的后验分布的峰度来判断模型是否存在变点.最后以GARCH模型对上证指数日收益率进行分析,得到变点发生时刻的概率分布,该结果与市场的变化背景符合.

遗传门限GARCH模型及其应用研究

在金融时间序列中,GARCH模型能够较好地描叙其异方差性,而门限自回归(TAR)模型能准确地刻画序列的非线性规律。结合两者优点建立了门限GARCH模型,并利用遗传算法,选用2003年1月2日到2011年1月10日共1 945个上市日上证综合指数进行了实证分析。由实证分析结果中与GARCH模型比较发现,门限GARCH模型拟合及预测精度在处理数据上有优势,更适合描叙非线性规律;而且,由于随机性的存在,使得所建模的模型不一,丰富多变,便于决策者从中选取合适的模型进行时序分析和金融解释。

多元变结构门限GARCH模型的伪协同持续性研究

首先在理论上证明了变结构GARCH模型与IGARCH模型的关系,从而给出了波动持续性产生的一个主要原因,其次基于变结构GARCH模型伪持续性的概念给出了多元变结构门限GARCH模型伪协同持续性的定义;最后应用深圳和上海两个股市的日数据进行实证研究,表明两个股市的波动都存在很强的持续性,且他们之间是伪协同持续的.

基于MCMC算法的人民币汇率市场的分析——双门限非对称GARCH模型的应用

本文旨在考察,汇改后美元/人民币汇率前期收益的影响下,人民币汇率市场上非美元/人民币汇率收益均值和波动不对称的程度。为了捕捉非美元汇率收益的均值和波动不对称的特点,我们设定双门限非线性的GARCH模型,结合GJR效应(即加入非美元收益利空或利好消息的影响),利用基于MCMC算法的贝叶斯推断来完成。应用中我们选取了美元(欧元、日元、港元)/人民币日汇率数据进行分析,发现了门限非线性的结果,表明在美元和非美元汇率本身双重变化的影响下,非美元汇率收益的均值和波动同时表现出非对称的特点。并且在美元收益利好消息的影响下,美元汇率对非美元汇率的溢出效应明显增强,非美元表现出低均值回归的特点。

变结构门限t-GARCH模型及其伪持续性研究

为了反映金融时间序列的波动集聚性、非对称性、厚尾性以及在实证研究中表现出的伪持续性,本文结合门限GARCH模型以及变结构的方法提出了变结构门限t-GARCH模型。首先用MonteCarlo模拟的方法考虑了变结构GARCH模型中存在的伪持续性问题;其次针对金融时间序列非对称性、厚尾性以及强持续性的特点提出了变结构门限t-GARCH模型,总结了关于变结构点检验的几个主要方法;最后用该模型来拟合沪市和深市两个股市的周收益率序列,得到了比GARCH模型更好的拟合结果。

美国股市影响下的中国股市收益的非对称性研究

在美国股市和中国股市本身滞后信息的双重影响下,股改后中国股市收益均值及波动不对称。为了评估这种不对称效果,选定门限非线性的GARCH模型,结合GJR效应,利用基于M-H算法的贝叶斯推断的参数估计方法,分析中国股市收益均值和波动不对称的特点。选取S&P500指数、恒生指数、上证综指进行分析,发现了这种不对称性。同时还发现,美国股市对香港股市具有显著的溢出效应,但这种溢出效应更多地体现为美国股市利好消息对上海股市的影响,而利空或利好消息对上海股市的影响却比香港股市具有明显的滞后性。