基于随机矩阵理论决定多元GARCH模型最佳维度研究

基于随机矩阵理论(RMT)的降维技术能够通过去除噪声和只保留有用"信息",而对相关矩阵估计中用来描述相关的主成分或因子的最佳使用数量做出确定。本文认为利用RMT对相关矩阵估计的降维操作来实现RMT对多元GARCH模型的有效降维是可能的。为说明基于RMT的降维技术用于多元GARCH模型的有效性,本文建立了两类将基于RMT的相关矩阵估计和波动率结合在一起的多元GARCH模型:滑动相关多元GARCH模型(SC-GARCH模型)和改进的O-GARCH模型(IO-GARCH模型)。理论分析表明,这两类模型具有降维的相关结构,易于估计,并且利用RMT能确定出它们的理论最佳维度。实证研究中,本文建立了上海证券市场100只股票收益率的两类多元GARCH模型,并在马克维茨证券组合理论的框架下,考察了它们的协方差矩阵预测效果。结果表明这两类模型的预测效果很好。通过两类模型各个维度预测效果的比较可以看出,RMT能够为多元GARCH的降维提供有效的依据并且较准确地确定多元GARCH模型的最佳维度。理论和实证分析结果表明,基于RMT的降维技术是解决多元GARCH模型"维数灾祸"问题的有效手段。

一种基于二维GARCH模型的图像去噪方法

提出了一种基于小波系数统计模型的图像去噪方法。该方法利用二维广义自回归条件异方差(2D-GARCH)模型对小波系数进行建模,这种小波系数模型能够更好地利用小波系数"尖峰厚尾"的分布特性和系数间的相关性等重要特性。利用基于果蝇优化算法的极大似然估计(ML Estimation based on FOA)代替传统的线性规划方法求解模型参数,提高了建模的准确性。在此基础上再采用最小均方误差估计(MMSE Estimation)对未受噪声污染的原始图像的小波系数进行估计。实验结果表明,与当前主流的去噪方法相比,该算法能更有效地去除图像中的噪声,获得更高的峰值信噪比(PSNR)和较好的视觉效果。

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.

股票市场波动性传递的多维GARCH分析

本文运用多维GARCH方法分析了亚太主要股票市场间的动态相依关系及其市场波动在各个经济体间的跨界传递。本研究用三维和五维全模型估计了模型中的参数。实证结果表明,香港恒生指数在全球范围内接受其他指数的直接和间接的波动传递,并通过协方差和方差把波动传递到其它的股票市场。上海证券交易所和深圳证券交易所仍是一个相对封闭的市场,其市场波动具有相对独立性。

基于多维动态模型的中国股指相关性预测研究

运用时间序列的ADCC(Asymmetric Dynamic Conditional Correlation)多维GARCH模型和CCC(Constant Conditional Correlation)多维GARCH模型对中国主要股指之间的相关性进行预测,并对预测结果进行评价和比较,结果表明ADCC多维GARCH模型拟合和预测中国股指相关性较好,这为投资组合管理和风险管理提供了理论支持。

Factor-GARCH模型研究与理论探讨

结合国外研究现状,对解决多维GARCH模型的方法———Factor-GARCH模型进行了系统的讨论.将投资组合的收益率Rt表述为潜在公共因子的函数形式,并对函数形式中的一些变量和假定给出了理论和现实的解释;将投资组合的协方差Ht的结构进一步细化,将其表述为可观测变量的线性函数.并指出了今后的研究方向.

中国新能源股票市场收益及其波动相关性

本文利用2017年9月至2022年9月中国中证新能源指数、中证航空主题指数、中证医药健康100策略指数、中证农业主题指数和中证有色金属指数的交易日收盘价数据,采用3种多元GARCH模型(CCC-GARCH、DCC-GARCH和ADCC-GARCH)探索中国新能源公司与航空公司、医药健康公司、农业公司以及有色金属公司之间的动态股票收益与波动相关性。条件均值方程的估计结果显示,航空公司、医药健康公司与农业公司滞后1期的股票收益显著影响新能源公司的当期股票收益。CCC-GARCH、DCC-GARCH和ADCC-GARCH模型估计的条件相关系数表明,样本期内中国新能源公司的股票回报与有色金属公司的股票回报的条件相关性最大,其次依次为航空公司、农业公司和医药健康公司。通过滚动向前一步的动态条件相关性检验也表明了估计结果的稳定性。因此,投资者可以考虑将有色金属公司的股市表现作为预测新能源公司股票回报的先行指标,以降低投资风险。

“沪港通”实现了我国资本市场国际化的初衷吗?——基于多重结构断点和t-Copula-aDCC-GARCH模型的实证分析

本文在同时考虑市场间动态"非线性"的互联互通性和联动进程中存在的突变性基础上,运用t-Copula更好地捕捉了金融市场之间非对称的尾部相依性的特征;通过tCopula-a DCC-GARCH模型分析框架,对"沪港通"开启前后沪、深、港、美市场间的联动效应及相应断点进行深入、细致地实证分析,以此来探讨"沪港通"是否促进了我国资本市场的国际化进程。分析结果表明:(1)沪、深、港、美市场间确实一直存在动态相依性,并随着市场的不断发展,其相依性逐渐增强。(2)"沪港通"的开启并未如预期那样在统计上明显增强沪、深、港、美市场间的互联互通性。(3)四市间的相依结构在整个股市发展历程中并不是始终保持一致性的,存在多个明显的结构断点。(4)几次重大事件如2002年引入QFII、2005年的股权分置改革、2007年的次贷危机等都会引起四市联动性结构的剧变。

股票价格与短期利率动态相关性的实证分析

对1996-2006年之间中国短期利率与上证综指之间的动态相关性,运用了动态条件相关的二维GARCH模型和ACC(自回归条件相关)模型进行了实证分析。实证结果表明了2002年之前利率与股指之间动态负相关性比较微弱,说明我国金融市场存在分割性,但是从2002年这种负相关性持续增强,表明中国的金融市场逐渐走向成熟。

波动协同持续存在性研究

本文对几种多维GARCH模型的波动持续性及协同持续性条件进行了分析和研究,得出正交GARCH、广义正交GARCH、完全因子GARCH过程的协同持续与各分量波动过程的协整存在密切的关系,而Hadam ard乘积GARCH过程不存在协同持续,BEKKGARCH过程在因子模型的表达下存在协同持续,常条件相关GARCH过程不存在因子表达等结论.

中国内地股市与全球主要股市联动性的时变特征研究

本文将中国内地股市与7个全球主要股市的股指收益联动纳入统一框架,采用非对称动态条件相关模型刻画了2006~2021年股指收益相关性的时变轨迹,并进一步比较了2008年全球金融危机、2010年欧洲主权债务危机、2015年中国内地股市“股灾”及新冠肺炎疫情发生后股指收益联动的变化,最后采用SETAR模型检验了股市间联动的动态门槛效应,探究了股指收益联动在不同阈值内的均衡收敛或随机游走特征。研究发现:中国内地股市与7个全球主要股市的联动性符合“地理假设”,并呈现异质性、复杂多变的特征;比较联动性在市场危机时期的特征发现,前三次的市场危机并未引起中国内地股市与其他股市联动性的大幅增强,2008年全球金融危机和2015年中国“股灾”时期股市联动性甚至大幅度减弱,而新冠肺炎疫情发生后中国内地股市受到全球股市波动的外溢影响逐步增强,中美股市联动性甚至平均增加了66.84%;此外,股指收益联动呈现不同区制内非均衡的收敛或随机游走状态,特别是高区制内中国内地股市与欧美国家股市的关联程度呈现随机游走状态,表明若遭遇较强的外部冲击,中国内地股市可能会出现剧烈震荡。

网络视阈下中国股市风险的行业传染研究

本文基于我国A股56个行业指数日收益率,利用GJR-GARCH-ADCC模型,得到各行业间的非对称动态相关系数,表征各行业间的动态金融传染。在此基础上,基于动态相关系数分别构建无向权重网络、有向权重网络及动态网络,提取网络特征并分析市场风险的行业传染与外溢特征,基于最小生成树揭示股票市场风险的行业传染路径。结果表明,我国股票市场风险存在显著的行业传染,基于行业传染的金融网络最小生成树具有幂律分布特征,半导体行业在股票市场风险传染中处于核心节点,56个行业存在显著的社团传染特征,且社团内传染比社团间传染更严重,而化工行业、通用机械行业、工业机械行业与纺织服饰行业充当着社团间传染与外溢的连接点;银行业、保险业等金融业具有显著的波动净吸收与缓释作用,是我国股票市场风险的净吸收器,对于稳定金融市场具有重要作用;进一步分析发现,我国股票市场的行业传染与外溢具有显著的时变性与持续性。以上研究为从行业视角强化股票市场监控,降低风险传染效应具有重要启示。

境内人民币即期与离岸无交割远期汇率市场的联动性——基于ICSS迭代算法的断点分析

金融市场溢出效应的存在带来了很多研究成果,其中有很多采用时间序列分析方法研究各汇率市场间波动率的转移及其突变。近期的研究往往通过固定汇改时点为突变点来进行汇率市场间的联动性和突变性分析,但这却忽略了政策冲击对汇率市场带来的提前效应和滞后效应。基于此,本文通过累计平方和迭代(ICSS)算法识别境内人民币(CNY)和香港离岸无本金交割远期(NDF)两个汇率市场的突变时点,并建立二维带结构突变的MGARCH(1,1)模型对其动态变化进行断点分析。结果表明,两个市场的冲击具有明显和突出的非对称性;汇改政策对汇率市场的冲击带来的效应存在着提前或者滞后现象;两个汇率市场间的波动并非单向转移而是存在着相互间的动态转移。

基于改进ICA模型的高维波动率估计

本文对IC-GARCH模型进行改进,放宽了ICA关于独立成分是IID的假设,考虑独立成分为ARMA模型的平稳过程,提出了基于自相关结构的IC-GARCH估计方法,并给出了估计量的理论性质和计算效率较高的迭代估计算法。最后,对改进方法进行了模拟和实证分析,结果表明本文提出的模型能够使多元GARCH模型应用于高维金融数据,并大大提高了金融资产收益波动率的估计精度。