价格持续期的SEMIFAR-ACD模型

本文提出了一类同时包含确定性,差分平稳以及平稳长相关趋势的描述交易价格持续期新模型——SEMIFAR-ACD模型。研究了模型的估计方法和各估计量的渐近性质,构建了相应的估计算法,并应用实际数据,将SEMIFAR-ACD模型与普通ACD模型模拟效果进行比较,论证了SEMIFAR-ACD模型更好的描述数据的性能。

中国股市长记忆性与趋势变化研究——基于SEMIFAR-FIGARCH模型

文章对中国股市的长记忆性进行研究,在研究中将SEMIFAR模型与FIGARCH模型相结合,建立了既能反映收益率趋势变化情况又能描述收益率和波动长记忆特征的SEMIFAR-FIGARCH模型,利用该模型对我国沪、深两市的收益率和波动率的长记忆性及趋势变化进行实证分析,并与ARFIMA-FIGARCH、ARFIMA-HYGARCH模型结果比较拟合及预测效果。研究结果表明:我国沪、深两市的收益率和波动率均存在长记忆性;其收益率序列存在显著的趋势变化特征;SEMIFAR-FIGARCH模型的拟合和预测效果优于ARFIMA-FIGARCH、ARFIMA-HYGARCH模型,表明SEMIFAR-FIGARCH模型对我国股市有较好的模型解释能力和预测能力。

基于SEMIFAR模型的我国股市波动率的长记忆性研究

以深圳股票市场1997年1月1日至2011年10月10日深证成分指数行情数据为样本,采用SEMI-FAR模型,研究中国股票市场波动率的长记忆特性。首先,对长记忆的统计检验进行计量分析,研究发现对数日波动率序列衰减缓慢并在滞后200阶的情况下依然显著,这表明我国股票市场波动率序列具有长记忆性。紧接着,尝试使用SEMIFAR模型对日波动率序列进行建模和预测,结果发现SEMIFAR模型在对数日波动率序列长记忆建模中效果很好。

基于长记忆模型的期货与现货波动率关系分析

基于SEMIFAR模型分析了沪深300指数和沪深300股指期货对数日波动率序列的长记忆性，发现股指期货波动率序列的长记忆性弱于指数波动率序列．另外，通过对比分析两波动率序列的确定趋势可知：现货市场与期货市场的波动率的变化趋势基本一致，二者处于一种长期的均衡关系，但又存在一定的差异；期货市场对于稳定现货市场的波动具有一定的作用，尤其表现在股价大幅度下跌时．