基于混频数据抽样的已实现EGARCH模型的波动率预测

该文以沪深300股指期货高频数据为样本,在Realized EGARCH模型的基础上引入了混频数据抽样(MIDAS)结构与时变波动,构建了基于偏t分布的SMA-Realized EGARCH MIDAS模型,该模型提高了模型捕捉长记忆性的能力,更好地刻画了模型的时变波动性.通过滚动时间窗的方法对模型进行VaR预测与后验测试,采用MCS检验评估各模型在不同测度下的波动率预测能力.研究结果显示:相比于传统的Realized GARCH模型、Realized EGARCH模型和Realized EGARCH MIDAS模型,本文提出的SMA-Realized EGARCH MIDAS模型具有更好的样本拟合效果与样本外波动率预测精度.

中国股指收益率的周内效应检验——基于EGARCH模型和交叠样本法

“周内效应”对有效市场假说提出了挑战。本文基于上证综指和深证成指2000年—2022年的日度收益率数据,基于条件异方差性对股指收益率的周内效应展开实证研究。结果发现中国股指的“周内效应”存在时变性,具体表现为在2002年左右到2017年左右的负向周五效应,在2000年到2006年为正向、在2006年左右到2015年逐渐过渡为负向、在2015年左右到2021年逐渐转为正向的周三效应。

杠杆效应下ARG模型的波动率预测与风险度量研究

基于EGARCH模型能够较好捕捉波动率的杠杆效应和ARFIMA-Realized GARCH模型在高频波动率预测上的优势构建了ARFIMA-Realized EGARCH模型,并在资产收益率新息序列服从偏t分布的假设条件下进行波动预测和风险度量。数值模拟结果显示,ARFIMA-Realized EGARCH模型有更好的参数估计效果。选取上证综合指数和深圳成分指数2011年1月4日至2020年12月31日的5分钟高频数据对模型进行验证,结果表明:沪深股市的资产收益率存在明显的尖峰厚尾特征,且具有高度的自相关性;在加入了杠杆函数之后,模型面对负向冲击表现出更大的波动性,且杠杆参数均在1%的水平上显著。VaR预测结果图、后验测试以及基于损失函数的MCS检验结果一致说明,相较于Realized GARCH模型,ARFIMA-Realized EGARCH模型能够更好地捕捉波动率的变化,具有更好的预测效果以及更强的稳定性。

基于自适应AR模型巡航飞行参数预测研究

为更准确实现飞行参数趋势预测,提出一种基于自适应自回归(AR)模型的稳定巡航飞行参数预测方法。根据稳定巡航参数筛选条件,获取建模所需飞行参数。利用卡尔曼滤波原理估计AR模型参数,并与飞行参数构建系统方程,利用无迹卡尔曼滤波实时更新、修正AR模型参数估计值,将自适应AR模型的预测值与曲线拟合模型和灰色模型的预测值进行对比。以波音B777-300ER飞机的快速存取记录器数据样本进行仿真验证,结果表明:自适应AR模型在数据预测和收敛速率方面均更优,可有效降低预报模型随步数增加导致的精度误差,提高参数预测准确性。研究在飞机维修保障、状态监控与预测等方面具有重要作用。

基于时间序列AR(P)模型的边坡变形预测与应用

获取边坡的监测数据进行分析,并预测其接下来的变化趋势,具有重要的意义。本文以贵州省福泉市高坪矿区英坪矿段内边坡工程项目为研究对象,对监测数据采用时间序列AR(P)模型方法进行了分析与预测。研究结果表明,模型拟合的结果和预测精度较好地反映了监测点的变化趋势,可为矿区边坡模型建立和监测数据的预测提供一定的参考。

基于AR感官体验的模型玩具盲盒包装设计

传统模型玩具盲盒的包装拆开即弃,造成一系列可玩性操作的不足与包装盒资源的浪费。本文采取基于AR感官体验的模型玩具盲盒包装设计方式,制作了作品所需的各个部分,包括角色设计、包装盒外观设计、3D模型制作、AR程序化交互设计等部分,通过与角色互动程序相链接,实现玩家与所抽中角色的虚拟现实互动功能。本文旨在增强盲盒包装的智能化,丰富包装设计的功能性,增加盲盒产品的可玩性,让玩家获得更好的互动交流体验。

基于出错认知模型的矿山救援AR头盔界面交互设计研究

目的为更好地减少矿山救援过程中的出错行为,提高矿山救援的成效。方法从出错认知理论出发,分析救援场景下对任务中相关信息的视觉认知行为,从认知加工的四个过程分析得出矿山救援场景下的出错因子,以矿山救援场景AR交互信息为研究对象进行出错因子认知模拟实验,获得矿山救援场景相较于其他场景具有特殊性的AR头盔交互界面信息设计影响要素。结论依据实验结论,对矿山救援AR头盔交互界面开展信息设计,以提高救援效率,最终输出初步的交互设计方案,通过降低交互界面的认知难度,提高救援人员的反应速度和准确度,保证该系统可以有效降低任务失败率。

AR-EGARCH模型在疾病指数时间序列建模中的应用研究

目的探索带有影响因素的疾病指数时间序列建模方法。方法采用黄瓜霜霉病病情指数时间序列从方法学的角度进行预测方法研究,将主成分回归模型和自回归条件异方差模型结合起来,建立AR(2)-EGARCH(0,2)模型。结果AR(2)-EGARCH(0,2)模型用应变量的过去值、过去误差和自变量的当前值、过去值的线性组合来预测病情,克服了主成分回归模型误差项不独立或存在异方差的缺点,模型取得了较好的预测效果。结论AR(2)-EGARCH(0,2)模型为本研究获得的预测效果较好的时间序列模型,适合于类似时间序列数据的结果预测。

基于声发射AR模型的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是旋转机械中应用最广泛的零部件之一,滚动轴承故障诊断方法及其状态监测技术是保障机器安全平稳运行的关键技术之一。采用功率谱分析、经典谱估计等方法,从中提取故障特征信息,完成基于振动加速度信号的轴承状态分析;但由于感知受本体振动及高噪声环境影响,很难完成轴承早期故障损伤表征特征的识别。论文提出具有高频高灵敏度的感知方法与振动检测技术,具有较高信噪比特性,并能够感知小幅的轴承早期故障损伤冲击响应信息,同时采用AR模型方法与功率谱估计方法相结合,可实现轴承早期故障特征识别。此外,以天然气压缩机的高速轴承为分析实例,采用具有高频高灵敏度的声发射感知技术,实现故障特征状态识别与分析,结果表明优于经典谱估计的方法,为轴承故障损伤产生、演变至故障的状态监测及其修正提出可行的理论支持,进一步保障设备运行安全。

基于JT-AR转换模型的非高斯风荷载特性分析

为了研究大跨度屋盖结构的非高斯风荷载特性,提出一种采用JT-AR转换模型模拟大跨度球面屋盖结构非高斯脉动风压的方法。基于JT变换和AR模型理论进行耦合,提出并构建JT-AR转换模型,模拟生成非高斯脉动风压时程样本数据,与目标功率谱及高阶统计量对比验证;通过已有风洞试验结果与作用在大跨度球面屋盖结构表面的非高斯分布特性作对比验证。结果表明:JT-AR转换模型的模拟结果与风洞试验作用在建筑上的非高斯脉动风具有同等作用效应,其模拟仿真结果具备可靠性及普适性。研究结论为大跨度结构抗风设计提供一种新的模拟方法,可代替复杂的风洞试验。

实时洪水预报中基于岭估计的AR修正模型研究

为提高实时洪水预报精度,经常将水文模型与误差修正模型相结合,AR模型因其结构简单广泛应用于实时洪水预报误差修正。然而,实际应用显示,AR模型时常出现修正结果不稳定现象,表现为流量修正幅度过大,甚至出现“震荡”现象,严重影响修正效果。鉴于此,本文从矩阵特征值角度解释了AR模型出现不稳定现象的原因,并引入岭估计方法选择性利用流量信息更新自回归系数,使其更满足真实流量的涨落过程,增强该模型的稳健性。将新方法应用于蔺河口流域,结果显示岭估计方法显著提高了AR模型的稳健性,从而改善了模型修正效果,进一步提高了洪水预报精度。

期货市场交易量与收益率及其波动关系的实证研究——ARMA—EGARCH—M模型的应用

通过建立ARMA—EGARCH—M模型对中国期货市场铜、铝交易量与收益率及其波动的关系做了一个全面的实证研究。结果表明:同期交易量与收益率波动正相关,将交易量分为预期与非预期两部分后发现非预期部分对收益率的波动有更大的影响;交易量的引入并没有消除波动的ARCH效应;中国期货市场杠杆效应不明显;铜在期货市场的运行有效率,而铝却缺乏效率。

基于MRS-EGARCH模型的沪深300指数波动预测

提出了一种新的马尔可夫机制转换EGARCH模型,假定收益残差序列可以服从高斯分布、t-分布或广义误差分布,并允许非高斯分布中自由度与所处机制有关,以刻画可能存在的时变峰度及厚尾特征.以沪深300指数为例进行实证研究,发现新模型能区分隐藏在指数收益序列中的不同机制.预测成功率指标表明设定收益残差服从厚尾分布的MRS-EGARCH比单机制EGARCH具有更好的波动率预测性能.

银行间同业拆放利率风险度量:基于EGARCH-SGED模型的实证分析

根据上海银行间同业拆放利率(SHIBOR)数据的基本特性,分析SHIBOR收益率序列呈尖峰厚尾、偏态和波动集聚等特征,利用EGARCH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,构建EGARCH-SGED模型来测度SHIBOR收益率的风险价值,并与GED和Skew-t分布下的EGARCH模型的风险测度能力进行了比较。研究结果表明,与其他两类模型相比较而言,EGARCH-SGED模型能更好地描述SHIBOR收益率特性,并且能够显著提高风险价值预测的准确性。

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。

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EGARCH-GED模型下的股市风险测度研究

根据我国股市市场收益的基本特征,首先运用AR-EGARCH模型来捕获上海证综合指数收益序列的自相关性、波动集聚性和杠杆效应;然后利用广义误差分布估计其厚尾分布,建立了能准确度量时变风险价值的AR-EGARCH-GED模型,并与基于正态分布和学生t分布的AR-EGARCH模型所计算的风险价值效果进行比较.最后,通过实证分析,并利用后验测试,表明基于AR-EGARCH-GED模型的风险价值能更好地刻画我国股市的市场风险.

用AR-EGARCH-M模型对中国股市波动性的拟合分析

利用 AR(m) - EGARCH(p,q) - M模型 ,以 1996年 12月 16日— 2 0 0 1年 9月 2 8日上证综指和深圳成指收盘价为样本 ,对我国股市的波动性进行拟和分析 ,并对实证结果给予了解释 。

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。

开放式基金收益的EGARCH模型及其非对称性研究

通过对极少被研究的中国股票型、债券型和混合型开放式基金收益率的波动性进行了GARCH和EGARCH模型分析,结果表明:大部分基金存在非对称效应,并且由于基金条件波动序列的非平稳性,信息冲击曲线具有多样化特征,这为非平稳非线性模型的研究提供了新的方向;通过构建基金类型指数,对开放式基金整体波动性的研究发现,中国开放式基金收益率的波动存在ARCH效应,但不具有非对称性效应。