基于APARCH模型对中美股市波动风险的研究

本文借助APARCH模型对中美股市的波动性进行研究,选取上证综指和纳斯达克指数的日对数收益率序列为样本数据。首先,对其进行基本的统计分析;其次,使用APARCH模型在高斯分布和GED分布下对序列进行建模,并预测其超前一步的VaR值。实证结果表明,两序列均是平稳的序列,且偏向非正态分布,无前后相关性和偏自相关性,存在ARCH效应,在GED分布下可以更好地捕捉收益率序列的尖峰后尾特征;随着置信水平的逐步提升,在高斯分布下得到的预测值普遍低于在GED分布下得到的预测值,即中国股市比美国股市更加稳定。本研究仅供参考。

VaR-APARCH模型与证券投资风险量化分析

基本统计分析发现,上证综合指数回报率分布存在尖峰肥尾性,不服从正态分布,并且还具有杠杆效应。本文应用APARCH模型在三种分布假设下对上证综合指数通过事后模拟和条件单步预测来计算上证综合指数的VaR风险值,然后把它与应用GARCH模型的估计结果进行比较分析。通过返回检验,我们发现,APARCH应用于VaR估计是统计有效的,并且明显优于GARHC模型。

中国股票市场的风险收益关系研究——基于波动率反馈和APARCH-NIG模型的新视角

本文运用APARCH-NIG模型,从风险溢价和波动率反馈效应分解的角度入手,对沪深300指数、上证综指和深证成指的日超额收益率序列的风险收益关系进行实证研究。结果显示,三支指数都存在明显的正风险溢价和负波动率反馈效应,但仅深证成指表现出显著的正风险收益关系。金融危机后投资者显示出了更强的风险溢价需求,使得风险收益之间正相关显著加强。稳定的正风险溢价和负波动率反馈效应在一定程度上可以解释现有文献中风险收益关系不稳定的现象,结论对模型设定有一定的稳健性。

证券组合SKST-APARCH模型和VaR估计分析

金融资产无条件收益分布表现为偏度和峰度共存,运用ARCH模型族在波动和VaR分析中往往将对称的后尾t、GED误差分布与不对称冲击结合在一起来解决序列不对称特性,由于偏度和峰度并非相互独立,这样未能根本上解决问题。本文在APARCH模型中引入偏t分布(Skst)模型对上证指数和深证A股指数的波动及VaR进行了实证分析,并与Gausst、、GED等对称分布下的估计进行了比较,结果显示Skst能较好的拟合波动、较准估计VaR.

基于ARMA-APARCH-SGED模型的原油价格风险度量研究

从原油现货市场收益率的特征分析着手,为了更好地描述原油现货市场收益率的尖峰厚尾、偏态和波动集聚等特性,利用APARCH模型来刻画收益率的波动性,同时利用Skew GED(SGED)分布来描述收益率的概率分布特征;进而运用ARMA-APARCH-SGED模型对原油现货市场收益率的VaR进行估计和分析,并与基于Skew-t和GED分布的ARMA-APARCH模型进行比较。通过返回检验,结果表明,AR-MA-APARCH-SGED模型能更加准确地度量原油现货市场的风险价值。

基于APARCH-Laplace模型的VaR和CVaR方法

针对我国证券市场收益率分布所表现出来的尖峰厚尾性,文章采Laplace分布刻画收益率分布,建立一种新的风险度量模型:APARCH-Laplace,并用实证分析证明了Laplace分布与正态分布相比,拟合数据较好。模型准确性检验表明用Laplace分布刻画收益率分布所计算的风险度量更有效。

APARCH模型在证券投资风险分析中的应用

本文首先描述金融时间序列的一般特性,从收益率的波动性与分布两方面进行考虑,建立起计算时变风险值的VaR APARCH模型,并应用VaR APARCH模型在多种分布情形下测算了上证综合指数的风险,结果表明基于GED分布的VaR APARCH模型能够较好地刻画高频时间序列的尖峰肥尾性及杠杆效应等特性。

VaR-APARCH模型与期货投资风险量化分析

通过对我国沪铜期货合约连续序列的基本统计分析发现,收益率序列存在尖峰厚尾性,不服从正态分布,还具有杠杆效应。通过采用基于t分布的APARCH族模型来计算在险价值VaR,并对结果进行了返回检验,得到如下结论:基于t分布APARCH模型能通过检验,说明了t分布对于拟合收益率的分布是一种非常好的方式;其中无论对于多头还是空头而言,在90%的置信度下,利用APARCH-t模型可以得到最优的度量结果。

基于APARCH-st模型的ES计算

为了刻画金融时间序列的尖峰厚尾性及股市中存在的杠杆效应,Ding、Granger和Engle(1993)提出了APARCH模型,但在关于此模型的研究中,通常假设条件分布为正态分布或对称厚尾分布,如t分布、GED分布.在兼顾波动性和分布两个方面的基础上对收益率序列建立APARCH-st模型,给出其VaR和ES的计算方法,并与基于APARCH-t模型的ES值相比较,结果表明,考虑偏态分布得到的ES估计更为保守.

偏肥尾分布的APARCH模型研究

金融收益率时间序列分布的不对称性已被视为金融市场的一个"典型事实",但现有文献对金融时间序列偏度的关注相对较少。由于受到估计方法和计算效率的约束,波动率模型通常假定条件分布为正态分布或对称肥尾分布,如t分布和广义误差分布,偏度建模比肥尾建模要复杂得多。通过运用芬南德兹—斯蒂尔方法,在对称分布的基础上构造出有偏肥尾分布。在假定APARCH模型的残差项服从这种偏肥尾分布的情况下,研究波动率的拟合效果与预测能力。实证结果显示,与残差项服从对称分布的波动率模型相比,有偏性对波动率模型的估计和预测都有显著影响,向前预测的步数越多,影响越明显。

偏t APARCH模型估计VaR的优越性分析

鉴于金融资产的回报存在有偏、尖峰和肥尾的特性,波动呈现集聚和不对称的特征,寻找科学的VaR测度方法进行风险管理成为金融监管者与金融机构都极为关注的焦点。针对这一问题,国内外的理论和实证研究表明偏 t A-PARCH模型相对于GARCH类模型、正态APARCH模型和 t APARCH模型较能准确有效地估计VaR。因此,随着中国资本市场的不断发展,风险管理重要性的日益凸现,偏tAPARCH模型有望成为一种强有力的风险量化分析技术。

基于ARMA-APARCH模型和神经网络分类的心电数据挖掘

对ECG信号建议了基于ARMA-APARCH模型的特征提取新方法。经过对ECG信号进行预处理后,采用神经网络分类对MIT-BIH数据集的三种ECG信号进行数据挖掘,统计表明基于ARMA-APARCH模型和神经网络分类的心电识别精度较高。

基于APARCH-GED模型的中国股市风险的度量与分析

以APARCH模型为基础,在正态分布和GED分布情形下测算了沪深两市时变风险值VaR及ES。结果表明:基GED分布的APARCH模型较好地刻画了高频时间序列的尖峰肥尾性及波动集聚性与持续性等特性,与VaR相比,ES能够较准确地估计尾部风险。

APARCH-PET模型的VaR度量

本文提出了一种包含PES的正Edgeworth截断分布(PET),给出了APARCH-PET模型的VaR表达式,研究了APARCH-PET与经典模型的数据拟合效果。选用上证主板招商银行股票数据进行实证分析,结果表明:PET分布在拟合资产收益率数据的尾部特征时更具优势,构建的APARCH-PET模型能更好的刻画金融资产收益率数据分布的尖峰、厚尾特征和非对称性,且一定程度上提高了VaR度量的预测精度。

广义偏斜t分布的APARCH模型与应用

以股权分置改革以来上证指数的日收益为样本,基于广义偏斜t分布的APARCH模型进行样本内拟合。与现有研究大多发现股市收益率具有尖峰厚尾的结果有所不同,本文发现中国上证指数的收益率经APARCH模型拟合后表现出负偏斜且尖峰薄尾的高阶矩特征。

典型事实约束下的沪深300股指期货动态保证金设定研究——基于APARCH-GPD模型的VaR度量

本文提出了一种新的设定股指期货动态保证金水平的APARCH-GPD模型。它结合了APARCH模型良好拟合收益序列集丛性和尖峰厚尾分布的能力,以及GPD分布充分拟合尾部残差的特点,可提供准确的VaR风险度量。实证结果表明,使用该模型估计沪深300股指期货的保证金水平,其风险覆盖效果明显优于APARCH-norm模型、APARCH-t模型和APARCH-GED模型。研究还发现,目前股指期货市场的保证金水平偏高,具有下调空间,且空头头寸面临的价格波动风险要小于多头,因此可以对不同头寸设定差异化的保证金水平。

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。

有偏胖尾分布下的金融市场风险测度方法

通过对上证综指和世界股市若干重要指数收益的统计特征分析发现,无论是成熟资本市场还是新兴资本市场,其收益分布都展现出较为显著的“有偏”和“尖峰胖尾”特征,因此,主流金融理论假定的正态分布或对称学生分布都无法全面准确刻画股市收益的真实分布特征和风险状况。通过引入有偏的学生分布,分析和对比了不同收益分布假定下的市场波动率和风险价值计算方法,并利用风险价值的失败率似然比检验以及动态分位数回归检验法,实证分析了不同分布模型的适用范围和精确程度,探讨了非正态分布假定下的金融市场风险测度方法。

卫气营血辨证用于全身炎症反应综合征病情评估初探

目的研究运用卫气营血辨证与APARCHⅡ评分系统对全身炎症反应综合征(SIRS)患者病情评估的关系,初步探讨卫气营血辨证对SIRS病情评估的临床应用价值。方法对新疆医科大学附属自治区中医院ICU病房收治的40例SIRS患者按卫气营血辨证分期,分析各期患者的体温、心率、呼吸、血象及APARCHⅡ评分分值、死亡风险系数,寻求其中的关联。结果各期患者体温、心率、呼吸、血象之间差异不显著;营、血分证与气分证患者比较,APARCHⅡ评分分值、死亡风险系数差异显著,而营、血分证比较差异不显著。结论卫气营血辨证对SIRS患者病情评估与APACHEⅡ评分系统评估之间存在一定联系,前者具有方便、经济、准确的特点,对简单临床观察具有优势,是一种行之有效的方法。

利率调整条件下高频金融时间序列的风险度量

建议了基于广义误差分布的APARCH模型。利用直方图和时序趋势图发现沪深300指数每五分钟的收益率序列具有尖峰厚尾和波动聚集等特征。运用基于广义误差分布的APARCH模型对沪深300指数每5分钟的收益率序列进行了波动性分析,并建立了风险度量模型。最后由Kupiec似然比检验表明,得出基于广义误差分布的APARCH模型对风险值计算较为精确。