基于EC-EGARCH-M模型的沪深股市波动性研究

构建市场活跃度指数,并与上证综指和深证综指之间的协整残差项一起作为解释变量引入条件均值方程和条件方差方程,建立双元EC-EGARCH-M模型。利用上证综指和深证综指的日收盘数据进行实证分析,得到的主要结论为:市场活跃度指数和协整残差项对条件均值方程和条件方差方程有很好的解释力;两市之间存在双向波动溢出,并都呈现出波动的集聚性和非对称性特征。

股指期货波动溢出效应的实证研究——来自双变量EC-EGARCH模型的证据

当前中国股指期货尚未上市,而香港市场的恒生股指期货则是一个很好的参照物。研究表明香港股市和期市之间存在相互引导关系,两市各自的波动性对消息的反应存在不对称性,并且期市和现市之间,期货交易产生的信息会加剧恒生指数的波动,而恒生指数的波动并不能对期货价格的波动产生显著的影响,因此存在不对称的溢出效应。

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。

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。

基于恒加速度模型的斜视SAR成像CA-ECS算法

针对空载SAR俯冲模式下的高精度运动补偿方法进行研究,推导了恒加速度运动条件下的等效斜视距离模型,基于该模型推导出Extend Chirp Scaling相位补偿因子的数学表达式,提出了一种CA-ECS(Con-stantAcceleration ECS)算法.该算法的相位补偿因子包含多个方向速度和加速度参数,能够实现恒加速度条件下的运动补偿,是一种通用性强、适用面广的子孔径成像算法.计算机仿真结果表明本文使用的等效斜视距离模型的误差较小,CA-ECS算法能有效地完成加速度运动补偿.

设施栽培中母液加入量与营养液EC/pH值的回归模型

为了实现设施栽培中营养液浓度的动态精确调配,对多路母液(酸液)加入量与营养液EC/pH值的关系进行了研究。采用园试通用配方作为母液,对作物生长影响最大的4种母液和酸液设计了五因素三水平的正交试验,并对试验结果进行了多元线性回归,建立了多路母液加入量与营养液EC/pH值的关系模型。试验结果表明:与实测值相比,关系模型预测得到EC值的平均与最大相对误差分别为0.78%和1.15%,pH值的平均与最大相对误差分别为0.76%和0.97%。

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。

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。

在ECE R129实验条件下Q3和THUMS 3YO有限元模型的响应差异分析

研究3岁儿童乘员模型的差异性对儿童安全约束系统(CRS)防护性能评价的影响,基于ECE R129法规正面台车碰撞试验方法,采用Q3儿童假人和THUMS 3YO儿童人体有限元模型,建立不同类型的儿童约束系统(CRS)约束的正面碰撞台车试验仿真模型。对比分析了Q3和THUMS3YO有限元模型的运动学响应以及头部、颈部和胸部损伤物理参数。结果表明:在前护板式CRS中,Q3绕前护板向上翻转运动,THUMS 3YO整体呈下潜运动。在相同CRS约束条件下,THUMS 3YO模型在颈部弯曲角度、胸部压缩量和胸部合成加速度均大于Q3。结果表明:相比于Q3模型,THUMS 3YO的颈部与胸部更具有柔韧性,生物逼真度更高。本研究可为儿童假人的发展提供依据。

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。

EGARCH模型在同业拆借利率预测中的应用

中国银行间同业拆借利率(CHIBOR)是我国货币市场上最早市场化的利率.选择隔夜拆借利率为研究对象并选择GARCH族模型对其进行建模,发现EGARCH(1,3)模型拟合效果最好,并进行了短期预测且取得了理想的短期预测效果,从而确定了适合我国同业拆借市场的利率预测模型.该研究结果不仅可以帮助金融机构对金融产品合理定价,防范风险,也可以帮助央行准确估计CHIBOR走势,达到既定货币政策目标.

ARFIMA-EGARCH-M模型在汇率收益率波动分析中的应用

为了解决汇率收益率波动中的"尖峰厚尾"、中期记忆和非对称特征,提出了利用ARFIMA-EGARCH-M模型建立汇率收益率波动模型。以人民币/欧元的日汇率数据为例,在误差分布分别为正态分布、T分布、GED分布与SKT分布的前提下分别进行模型拟合分析,得出基于GED分布的ARFIMA(1,d,1)-EGARCH(2,2)-M模型拟合人民币/欧元汇率收益率效果最好,能较好地解决"尖峰厚尾"、中期记忆和非对称现象。

基于EGARCH模型的我国股市杠杆效应研究

本文以沪市的上证指数以及八个分类指数1999年1月至2002年5月共792交易日的指数日报酬率与周转率为研究样本,通过指数自回归条件异方差模型(EGARCH)来检验我国股市是否存在"杠杆效应"。结果表明,在指数日报酬率序列中,9种股价指数中的7个呈现出显著的"杠杆效应",即报酬率与波动性之间为负相关;在指数日周转率序列中,所有9个股价指数均不存在"杠杆效应",即没有波动性的不对称效果,说明在现阶段我国股市中确实存在着"羊群效应",投资者往往根据市场的气氛而采取顺势操作的交易策略。

收益率非线性波动与反馈交易行为——基于EGARCH模型的实证检验及其对金融监管的启示

选取股指期货市场的日收益数据,构造非对称的广义自回归条件异方差模型(EGARCH)来测度期指市场中的正反馈交易行为。研究结果表明:股指期货市场正反馈交易行为具有杠杆效应(波动率不对称),具体表现为,当市场整体走弱时,负面消息对市场的冲击要远远大于正面消息对市场的冲击;股指期货价格在受当前具体交易影响的同时,还会受前期反馈交易机制滞后效应的影响,即正反馈交易机制存在长期记忆性。基于此结论,建议监管层完善股票市场的信息披露制度,放开对机构交易股指期货仅限于套期保值的行政管制,丰富股指期货的标的指数等。

基于EGARCH-GPD模型的沪深300指数的VaR度量

结合经典的EGARCH模型和基于广义Pareto分布的极值理论,建立了一种新的EGARCH-GPD模型,并研究了新模型的动态VaR估计问题。沪深300指数VaR估计的返回测试结果表明:该EGARCH-GPD模型比传统的基于正态分布的EGARCH模型能更好地刻画金融数据分布的"厚尾"特征和波动率的时变性,在一定程度上提高了VaR估计的预测精度。