基于ARCH族模型的沿海煤炭运价指数波动性评价

为较好的刻画我国沿海煤炭运价指数的内在波动规律,采用描述金融时间序列波动性的ARCH族模型进行分析.选取上海航运交易所发布的我国沿海煤炭综合运价指数、秦皇岛-广州、秦皇岛-上海、秦皇岛-宁波3条航线煤炭运价指数为实证研究对象,结果表明:煤炭运价指数收益率序列呈现明显的尖峰厚尾性;GARCH模型能较好的描述煤炭运价指数波动的敏感性及持续性;EGARCH,TGARCH模型能较好的反应煤炭运价指数波动的非对称性.

ARCH族模型在上证指数中的应用与预测

利用ARCH族模型对上证股票指数序列进行拟合和短期预测表明:上证股票指数序列存在ARCH效应,GARCH模型的预测效果要好于其他几种模型,但为了更好地模拟和预测数据,该模型还需考虑其他因素。

ARCH族计量模型在金融市场研究中的应用

:对金融市场不确定性的探讨和实证分析 ,是现代金融研究的核心问题之一。近年发展起来的金融市场价格波动非线性时间序列模型及其分析方法 ,在理论探讨和实际应用方面 ,都取得迅速的进展 ,形成了ARCH族计量模型。利用这些模型可以分析我国金融市场的有效性 ,测度金融市场的系统风险 ,寻求最优动态无风险策略 。

基于ARCH族模型修正EMH理论及实证检验

以随机游走模型为基础的有效市场假设不能准确描述市场。文章在资产价格满足鞅性的前提下应用具有优良刻画金融数据能力的ARCH族模型修正了经典EMH理论。最后在此假设下实证检验了中国证券市场的弱式有效性。

GARCH族模型参数估计的EXCEL实现

一、引言 Engle（1982）提出的自回归条件异方差性模型（即ARCH模型），将方差和条件方差区分开来，并让条件方差作为过去误差的函数而变化，从而为解决异方差问题提供了新的途径。由于其对现代金融计量经济学发展的重要影响，Engle也因此项学术成就而获得2003年诺贝尔经济学奖。1986年，Bollerslev在ARCH模型的基础上提出了广义自同归条件异方差（GARCH）模型。此后，许多学者在GARCH（ARCH）模型的结构下，又发展出一系列新的模型，统称为GARCH族模型。其中，Ding，Granger和Engle（1993）提出的不对称幂级数ARCH模型（AsymmetricPowerARCHModel）较有弹性，兼容了多种别的GARCH模型，近年来也得到广泛应用。

应用ARCH族模型分析深圳股票收益率

对股票收益率的统计研究有助于资本流动和资产定价分析,并且通过股票收益率的波动性大小可以对股票市场的投资风险进行定性分析,因此研究股票市场的收益率有很重要的意义。针对股票收益率的非正态性、非独立性、尖峰厚尾性和波动集群性等特征,1982年Engle提出了ARCH模型。此后用这种模型分析金融时间序列分析的文章接踵而来，但是这些文章大多是运用ARCH族模型中的一个或是几个少数的模型进行分析描述。本文是利用基于固定自由度为10的t分布的ARCH模型族的所有模型来研究深圳股市收益率的特征，并对各种模型进行比较。

中国股市收益波动性的ARCH族模型分析

文章运用ARCH族模型对深证综合指数日收益率进行实证研究,结果表明:中国股票市场收益率具有显著的尖峰厚尾特点,且存在波动的集群性;市场杠杆效应显著,期望收益与期望风险之间存在正向关系,且股市波动具有信息不对称性。

中国林产品PPI指数波动的ARCH族-HP滤波分析

了解林产品生产者价格指数波动的特征对稳定林产品PPI和价格水平有重要意义。采用ARCH-LM和残差平方和相关图方法检验后认为:木材、竹材PPI序列不存在不存在ARCH效应;HP滤波分析显示木材和竹材行业的PPI指数长期趋势比较平稳,相比于木材市场,近期竹材的市场供求状态相对合理;采用GARCH-M、TARCH和EARCH模型分析认为胶脂和果实类林产品市场不存在"高风险-高收益"特征,但胶脂和果实类林产品PPI指数波动存在非对称性。

ARCH族模型对深证指数的实证分析

ARCH族模型是动态非线性的股票定价模型,在金融和经济领域具有广阔的应用前景。依据2000年至2007年的最新数据,将ARCH族模型运用于我国深证指数的实证分析,得出深圳股市的总体特征。

基于ARCH族模型的国际粮食价格波动特征分析

运用（G）ARCH类模型,基于2000年1月至2015年12月的国际大米、小麦、玉米和大豆的月度价格数据,分析国际市场粮食价格波动规律和特征。研究发现：（1）玉米、大豆的异方差效应不显著;（2）国际大米价格收益率序列具有显著的波动集聚性,

基于ARCH族模型下的上证指数日收益率的实证分析

本文对2006年1月13日~2015年12月25日的上证指数日收价(每隔五个工作日取一次数据)为样本数据进行分析,计算出上证股价指数对数日收益率并对其进行实证分析,得出收益率序列存在高阶的ARCH效应,文章建立了ARCH族模型:GARCH模型及EGARCH模型,对模型的参数进行分析,可知日收益率序列具有不对称性,波动聚集性的特征,利用建立的模型对已知数据进行预测,可知在拟合股市波动趋势相比于其他模型要更好。

基于ARCH族模型的白银市场与黄金市场收益率波动性研究

本文选取上海黄金交易所2006年10月至2015年12月的白银与黄金合约产品的日交易数据,通过运用ARCH族模型,分析白银市场与黄金市场的ARCH效应、杠杆效应与波动溢出效应。结果发现白银与黄金日收益率序列具有明显的ARCH效应,利好消息比利空消息在白银市场上能产生更大的影响,而利空消息在黄金市场会产生更大的市场波动。白银市场与黄金市场存在双向影响,但黄金市场对白银市场的影响更加明显。

中国股市农业板块研究——基于ARCH族模型

分析中证指数农业龙头板块日收益率数据具有波动的群集性以及尖峰厚尾特点,检验其具有ARCH效应,并得出GED-GARCH模型对数据拟合效果最佳。分别利用学生t分布的TARCH模型和GED-GARCH-M模型分析板块数据不具有杠杆效应,以及存在收益和波动之间明显的正向关系。最后,利用虚拟变量法得出板块数据具有收益的正的周四效应,波动的负的周二、周四及周五效应。

ARCH族-VaR方法在外汇投资的风险测量

外汇市场波动剧烈，要在汇市上进行交易，则要有很强的风险管理能力，而风险管理的基础是风险测量。当前国际上，定量风险管理方法是金融领域研究的焦点，其中J P Morgan（1994）提出的VaR（value at risk）方法的研究和应用最为突出。在金融时间序列波动方面的研究，Engle（1982）提出的ARCH族模型的研究取得了很突出的成果。

基于ARCH族模型的沪深股市波动性及动态相关性研究

采用上证综指和深证成指2001年1月2日至2014年9月30日的日收盘价数据,分别运用GARCH、EGARCH、CARCH模型,对上海股市和深圳股市的波动聚集性、杠杆效应、波动收敛性进行比较分析。实证结果表明,虽然上海股市的波动聚集性、杠杆效应比深圳股市显著,但差距并不大;而短期成分趋于0及长期波动率收敛于稳定状态的势都要快于深圳股市。此外,运用DCC-GARCH模型研究上海股市和深圳股市的动态相关性,发现两个市场的变动显著正相关。

非洲猪瘟疫情下中国猪肉价格波动性研究——基于ARCH族和BVAR模型

2018年8月开始传入我国的非洲猪瘟疫情对我国的猪肉市场产生了持续性冲击,使得猪肉价格大幅度上涨,突破了历史最高值。选取2000年1月至2020年3月的月度数据,采用ARCH族模型研究了猪肉价格波动的集簇性、高风险高回报性和非对称性;使用贝叶斯VAR模型、脉冲响应和方差分解研究了玉米价格、城镇居民人均可支配收入、人民币兑美元汇率和猪疫情指数对猪肉价格的影响。得到的结论是猪肉价格条件方差存在波动“成群”现象;猪肉价格存在高风险高回报的特点;“利好消息”比“利空消息”能够带来更大的波动。玉米价格和汇率水平对猪肉价格有较强的正向影响,可支配收入对猪肉价格的正向影响作用较弱,而猪疫情对猪肉价格存在较强的负向影响。对于猪肉价格的波动贡献率从大到小依次是自身、汇率水平、城镇居民可支配收入、玉米价格和猪疫情指数。最后,提出了相应的解决对策。

ARCH族模型及其对深圳股票市场的实证分析

ARCH族模型是动态非线性的股票定价模型,它在金融和经济领域具有广阔的应用前景.在短短二十年时间里取得了迅速的发展,先后提出了GARCH、ARCH-M、TARCH、EGRACH等模型丰富了ARCH族模型.本文从ARCH族模型出发,简要介绍了其主要形式和特点,然后将ARCH族模型运用于我国深圳股票市场的实证分析,从实证结果中总结深圳股市的总体特征.