产业链视角下油料产品价格溢出效应的对比分析——基于三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型

为了更好地理解油料产品价格的波动规律,提升国内油料产品价格研究水平,以大豆、油菜、花生为油料作物的典型代表,以2011年2月—2019年12月油料产业链上各个环节月度价格数据为基础,采用三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型,研究油料产业链上、中、下游产品的价格溢出效应。结果表明:大豆产业链各环节产品均存在价格均值溢出效应,油菜产业链上、中游之间没有价格均值溢出效应,花生产业链上、下游之间不存在价格均值溢出效应;在大豆、油菜和花生产业链中,各环节产品间价格双向波动溢出效应明显。政府应通过建立农业产业链价格监测体系、多元化的价格监测体系、稳定的市场调节机制等措施,促进相关农业产业链的协调发展。

我国碳市场与化石能源市场溢出效应研究——基于VAR-GARCH-BEKK模型的分析

碳市场的建立是实现“双碳”目标的重要保障,分析碳市场与化石能源市场间的溢出效应有助于提升市场流动性、规避碳金融风险,从而更好地推动国家气候战略目标。本文运用主成分分析方法将我国8个碳试点价格集成,明确试点阶段我国碳市场的整体发展规律,并通过VAR-GARCH-BEKK模型,进一步探究了全国统一碳市场建立前后碳市场与化石能源市场之间溢出效应的变化情况。结果表明,试点阶段碳市场与各类化石能源市场之间均存在显著的单向均值溢出效应。然而,在全国碳排放权交易市场建立初期,仅有部分发电行业参与交易,这在一定程度上削弱了碳市场与化石能源市场之间的联动关系,造成了二者之间均值溢出效应的下降。此外,全国统一碳市场的建立吸引了更多的投资者,加剧了碳市场和化石能源市场间的风险传染,需要进一步完善监管政策体系,保障碳市场平稳健康运行。

中国、巴西、俄罗斯股票市场间波动溢出效应的实证研究——基于小波多分辨率分析的多元BEKK-GARCH模型

互联互通是世界经济飞速发展的动力源,在促进了各国之间的经济往来的同时,也加深了各国股票市场之间的联系。中国与巴西、俄罗斯作为经济合作程度较高,三个国家的股票市场也有很多相似的特征。因此,研究中国、巴西、俄罗斯股票市场之间的波动溢出效应有很重要的学术意义。本文选取中证500指数、巴西IBOVESPA指数、俄罗斯RTS指数,作为中国内地、巴西、俄罗斯股票市场的代表,对2014年1月1日至2019年12月31日的收益率序列做波动溢出效应的实证研究。格兰杰因果检验的结果表明,仅有俄罗斯股票市场收益率的变动是中国股票市场、巴西股票市场收益率变动的格兰杰原因。基于BEKK-GARCH模型,研究发现中国、巴西、俄罗斯的股票市场都体现出波动的聚集性和持久性溢出效应,并且中国与巴西股票市场、中国与俄罗斯股票市场、巴西与俄罗斯股票市场之间都存在双向的波动溢出效应。本文将小波分析引入研究,与多元BEKK-GARCH(1,1)模型相结合,把三个国家股票市场的收益率序列分解为不同尺度的信号,对应建立不同交易周期下的波动溢出效应模型。结果发现在短期、中期和长期的时间尺度下,三个股票市场相互之间依然显著存在双向溢出效应。文章建议政策制定者关注股票市场间的溢出关系,完善监管体制,并且出台抵御市场剧烈波动的政策。同时,又从投资者的角度出发,提醒投资者不要忽视高关联程度的股票市场的重要信息。

基于Levy-GARCH模型的股票市场尾部风险度量研究

防范化解金融风险是牢牢守住不发生系统性风险底线的重要工作,描述资产价格规律、准确度量尾部风险是风险管理的前提。为研究非对称性和非高斯性对我国股市收益率预测和尾部风险度量的影响,本文使用20种Levy-GARCH模型对上证综合指数进行实证分析,计算噪声服从跳跃过程时的VaR和CVaR值,结合快速傅里叶变换数值计算和回溯测试进行检验。研究结果表明:在中国股市中,非高斯性和非对称性是不可忽视的重要特征,跳跃行为在收益率拟合、预测和风险度量方面有重要影响;在尾部风险度量上,带跳跃的非仿射结构条件方差模型表现稳定地优于仿射结构模型,而且有限跳跃过程模型的综合表现优于带无限活动率跳跃过程的模型。总的来说,非对称、非高斯、非仿射的Levy-GARCH模型在收益率拟合与尾部风险测度上表现更好,而且有限跳跃形态可以更准确地解释中国股票市场的尾部风险。

基于小波分解和ARIMA-GARCH-GRU组合模型的制造业PMI预测

制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标,而传统预测模型对该类时序数据预测精度不高。针对制造业PMI指数的非线性、波动性和数据量少的特点,提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。时序数据经过小波变换,由整合移动平均自回归–广义自回归条件异方差模型(ARIMA-GARCH)处理稳态低频数据,门控循环单元(GRU)处理波动性强的高频数据,将各频段预测结果进行融合得到最终预测结果。为验证模型有效性,选取一定数据量的PMI指数进行实验。结果表明,与其他常见模型对比,本文构建的组合模型具有较好的预测精度与性能,平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别达到0.00329、0.004162、0.65%。

基于BEKK-GARCH模型的人民币汇率与科创板股价联动性研究

随着我国金融市场的不断开放,其与世界主要市场间的联动性逐渐显现。人民币汇率是宏观经济中的重要变量,而科创板股价(科创50指数)是中国股市的新生变量,二者间的变动均对金融市场稳定具有重要作用。研究基于Granger因果和BEKK-GAR CH(1,1)模型,通过变动率指标研究人民币汇率与科创板股价的联动性。实证结果表明:科创板股价收益率与人民币汇率收益率存在非对称、差异化的均值溢出效应;人民币汇率与科创板股价间不存在显著的波动溢出效应。

基于BEKK-GARCH模型的黄金对中国股市避险能力的分析

本文基于BEKK-GARCH模型,考察了中国黄金市场与股票市场的动态相关性,以此来分析黄金的避险能力。我们发现,长期来看黄金不具有明显的避险能力;短期来看黄金具有一定的避险能力,而且短期避险能力从2003年至2011年为止呈现逐年加强的趋势,但是当金融危机发生时没有一个固定的最佳黄金持有期,因此必须采用非静态避险的方法来对冲股市风险。

国内外食糖市场整合与价格间溢出效应研究——基于VEC-BEKK-GARCH(1,1)模型的实证

为测算国内外糖市整合程度和溢出效应,选取2000—2014年食糖价格月度数据,在平稳性的基础上运用Johansen协整检验考察两个市场的整合关系;基于VEC-BEKK-GARCH(1,1)模型测算国内外糖价均值溢出效应及彼此之间的波动溢出效应,结果表明:国内外糖市存在长期的整合关系,国际糖价对国内糖价具有显著的均值溢出效应,国内糖价也存在向长期均衡水平调整的反向修正机制,国内外市场价格间存在前者对后者显著的单向波动溢出效应;国际对国内食糖市场不存在波动溢出效应,一个可能原因是中国政府的行政干预在一定程度上对糖价造成了扭曲,减缓了国际市场对国内市场价格的冲击。

我国股市行业指数波动溢出的产业链逻辑——基于小波降噪和BEKK-GARCH模型的实证分析

从产业链的角度出发,作者研究我国股市行业指数波动溢出能否有效地反映产业链中上下游的投入产出生产关系。针对我国股市"齐涨共跌"明显、行业特质信息容易被噪声交易淹没的特点,本文采用小波多尺度分解的方法对行业指数进行降噪处理。进而对降噪后的数据进行基于非对角化BEKK-GARCH模型的实证分析。研究表明,在消除噪声交易影响后,所考察的行业指数收益率波动能有效地反映产业链逻辑,即具有紧密投入产出关系的行业间存在显著的双向波动溢出关系,而不具备产业关系的行业间双向波动溢出关系不显著。

中国股市行业收益率波动传导机制及其时变特征——基于BEKK-MGARCH的实证分析

基于2001年以来中国证券市场行业指数,采用BEKK-MGARCH模型,从周期性、产业链条两个角度深入考察了中国股市行业收益率波动的传导机制及其时变特征。首先,根据数据特征将样本期分为三阶段;其次,区分周期性与非周期性两组行业,结合模型和脉冲响应分析其收益率波动特征;最后采用非对角化的BEKK-MGARCH模型研究金融房地产产业链条的波动传导机制、时变特征及影响因子大小。研究表明:首先,行业收益率波动存在显著溢出效应,其中第三阶段周期性行业内部的波动溢出效应比非周期性内部更加明显;其次,金融服务业与房地产行业间也呈现出相似的时变特征,在第一阶段金融与房地产波动溢出关系不显著,而在后两阶段便呈现显著的双向溢出。

含零收益率的金融非对称Log-GARCH模型研究

在实际外汇市场中,由于诸如交易缺失、舍入误差等原因使得收益率序列中出现零值,常见GARCH族模型无法对含零收益率数据进行有效拟合,导致波动率估计结果产生较大偏差。为了更准确地估计汇率波动率,本文对含有零收益率的外汇数据进行建模。首先运用不受条件方差为正限制的log-GARCH模型对汇率市场收益率数据进行拟合,同时提出一个处理含有零收益率的数据处理框架,即将零值视为缺失的观测值。然后通过结合QMLE方法和期望最大化(EM)算法对含缺失观测值的log-GARCH模型进行无偏估计。最后通过实证分析比较零收益率两种不同处理方法——非零值代替零值方法和将零值视为缺失值方法下波动率估计结果的差异。研究结果显示零收益率的存在会增加波动率的估计偏差,将非零值作为缺失值方法得到的估计结果更接近市场真实情况。

基于ARIAM-GARCH深度学习的股价预测与决策

对于绝大多数股民而言,大盘股具有投入成本高、损失大、资金流转慢等特性,为使得股民减少损失,提高收益,通过针对于中小企业股,采用两阶段的方法对股价进行了预测,给出了一种最优投资组合决策方法。第一阶段先用ARIMA-GARCH模型进行建模,提取每日收益率的波动率,再将波动率加入到原有数据集中,构建CNN-BiLSTM-AT深度神经网络模型进行预测,最后使用XGBoost算法对预测值进行修正。第二阶段在给定投资者的期望收益率的条件下,用Bayes方法进行投资组合,获取最优投资决策。实证研究表明,此方法对于选取的10只中小企业股有着较好的研究结果。

房地产企业资本结构对股价波动的传递效应分析——基于结构化GARCH模型

中国房地产企业资本结构长期处于高负债、高杠杆状态。在二十余年的房地产高速发展过程中,高杠杆风险长期被忽视,甚至被认为是房地产企业发展的固有模式。在结构化GARCH模型中引入资本结构因素,检验房地产企业资本结构对股价波动的传递与溢出效应。研究发现:中国房地产市场具有结构化特征,杠杆乘数与股价波动具有同步性;过高的负债水平并不会提升房地产企业的规模效应,反而会抑制股票收益率的增长。

基于ARIMA-GARCH模型的人民币汇率波动研究

人民币正式加入SDR以来,人民币汇率的波动日益复杂,而汇率变动特征的识别是预测人民币汇率的关键环节。为提取出人民币汇率波动的特征规律,本文选择对2016年10月10日—2020年10月10日的人民币兑美元日序列建立模型并预测。同时,本文为评价ARIMA-GARCH组合模型的预测效果,将其与ARIMA模型预测结果相互对比。结果显示,ARIMA-GARCH模型不仅可以提取出人民币汇率波动的规律性,还可以改良ARIMA模型的预测精度,预测精度最高,在短期内能够得到较好的预测值。

基于GARCH模型的林业碳汇项目期权价值评估

森林具有强大的碳汇功能,林业碳汇项目是实现碳达峰目标的中坚力量。合理评估林业碳汇项目价值有助于加速林业碳汇市场的发展,缓解我国碳排放压力。以浙江省仙台县碳汇造林项目为研究对象,基于二叉树期权定价方法,采用GARCH模型估计价值波动率参数,实证检验了期权价值对林业碳汇项目经济价值的附加作用。结果表明:期权价值对提升林业碳汇项目价值有显著的正向效益,考虑期权价值使得项目价值提高了71.5%。敏感性分析表明价值波动率与项目期权价格呈同向变动关系,采用GARCH模型估测价值波动率对林业碳汇项目定价具有重要意义。基于研究结论,提出建议:明确碳汇交易规则,健全碳汇市场定价机制;促进碳汇金融创新,推动投资策略多元化。

宏观经济不确定性对碳交易市场时变波动的溢出效应——基于GARCH簇-SVAR-AB模型的实证研究

为探究经济不确定性影响中国碳交易市场排放权交易价格的影响因素,选取宏观经济、全国碳交易价格、煤炭能源、证券市场与电力消费五类变量,采用GARCH簇-SVAR-AB模型时域和频域溢出指数度量五大变量,对2014年-2022年我国碳交易市场价格的时变波动溢出效应水平及其非对称性进行实证研究。结果表明:碳交易价格波动对我国金融市场具有显著的时变波动风险溢出效应,且在不同冲击规模和正向、负向冲击下表现出风险传染的异质性和明显的非对称性;极端状态与正常状态下的风险溢出走势存在较大差异,极端状态下风险溢出水平远高于正常状态;经济政策不确定性短期上对碳交易市场交易价格有着显著影响,但长期的影响较弱。进一步分析发现,冲击规模和冲击方向均会对碳交易市场波动产生明显的非对称性影响,在极端风险事件冲击下风险的溢出效应及其非对称性更加显著。因此,政府应与金融机构一道,健全碳交易市场的政策调控体系与价格调控机制,创新碳金融衍生产品,降低碳交易市场价格波动对我国金融市场系统性风险的传递水平,阻断风险传递路径,不断提升我国绿色碳金融市场的发展。

混合Beta分布GARCH模型的EM算法求解与实证分析

GARCH模型在处理时序数据异方差问题中得到广泛应用,然而在面临一些特殊领域的数据,尤其是金融市场领域中具有高峰厚尾、非对称性、有界取值区间等特征的数据时,传统正态分布的基本假设往往与现实严重不一致。针对此类问题,文章提出混合Beta分布的GARCH模型,并给出了基于完全数据最大似然函数的EM算法估计模型的参数,以仿真模拟数据和金融市场现实数据为例,进行了实证分析。结果显示,在违背正态分布假设的情形下,混合Beta分布GARCH模型更能有效地提炼波动的一系列非正态性信息,同时也验证了EM算法对模型的参数求解行之有效。

沪深300指数的市场风险预测——基于GARCH模型

随着金融全球化和自由化程度不断加深,金融市场在得以发展的同时也面临着日益剧烈的市场风险。文章基于2010年1月4日至2024年3月20日沪深300指数日收盘历史数据,运用GARCH模型分别在90%、95%和99%的置信水平下预测沪深300指数市场风险。研究显示:(1)GARCH(1,1)正态分布模型在90%、95%、99%置信水平下的失败天数和LR值均未通过检验;(2)GARCH(1,1)-t分布模型在90%置信水平下的失败天数和LR检验值均通过了检验,在95%置信水平下的LR值通过检验,在99%的置信水平下失败天数为0,低估了沪深300指数收益率损失的风险;(3)综合来看,GARCH(1,1)-t分布模型能够更有效地预测沪深股市的市场风险。

俄乌冲突对欧盟碳排放权交易市场波动及风险影响研究——基于GARCH-VaR视角

俄乌冲突的爆发对欧盟(EU)碳排放交易体系造成了剧烈冲击,测度俄乌冲突对碳排放交易价格波动和风险水平的冲击具有重要意义。通过设置俄乌冲突前和俄乌冲突后两个情景,基于欧盟碳排放配额期货(EUA)日度数据,采用GARCH-VaR模型来探究俄乌冲突对欧盟碳市场价格波动和市场风险影响,研究证实GARCH-VaR模型可以测度俄乌冲突前后欧盟碳排放权收益率序列的波动特征以及度量市场风险水平,俄乌冲突增加了欧盟碳交易市场的波动及风险水平。

美国股市双向溢出效应实证研究——基于双变量GARCH(1,1)模型

股票价格往往呈现波动性特征,而随着经济的全球化发展,股票市场之间的相互影响也日益加深。因此,研究股市之间的溢出效应对于宏观经济政策制定者和股票资本投资者具有至关重要的意义。文章选取在纳斯达克(NASDAQ)上市的两个企业从2019年到2021年的股价序列,利用双变量GARCH(1,1)模型分别对企业A与企业B的溢出效应进行了研究,研究结果表明企业A和企业B在波动和收益率方面都存在双向的溢出效应且溢出效应不对称。与企业B相比,企业A更容易受到来自市场外部冲击的影响。此外,随着时间推进,股票市场价格的波动是高度持久的。