基于TAR模型的中国股市价格泡沫检验

本文对经典股票价格泡沫模型的常利率假设进行了推广,在随机利率下得到了股票价格泡沫周期性破灭的理论框架。然后在此框架下使用TAR模型对我国上证综合指数1997年10月31日到2007年10月31日的泡沫情况进行了检验,结果表明其泡沫主要集中在1999年和2007年两个年份,尤其在2007年1月到5月底泡沫程度最为严重。最后,通过分析深证指数同期的泡沫情况验证了两市泡沫的联动性。

基于贝叶斯推断的TAR模型的门限非线性检验

在正态分布的假定下,变点问题按照均值和方差的变化有四种情形.本文把TAR模型门限非线性的检验问题,看作是对应均值变化,方差不变情形下的变点问题.然后利用可逆跳马尔可夫蒙特卡罗模拟(RJMCMC)方法计算两个比较模型(AR和TAR模型)的后验概率.后验概率的结果支持TAR模型表明门限非线性的存在.模拟实验的结果说明基于贝叶斯推断的检验方法可以很好的区分AR和TAR模型.

TAR模型在沪深股票市场研究中的应用

本文利用单位根检验方法,对2005年12月22日至2008年7月22日中国股票市场上证综指与深证成指序列进行检验,研究表明两种股份指数序列均存在单位根,这说明两者的变化是非线性的。而两种指数的收益率序列经过检验证明不存在单位根。文章还发现上证综指与深证成指存在极高相关性,并利用非线性方法,对两种指数收益率序列进行了实证分析。

基于AR和TAR模型的变点问题分析

在正态分布下,Perreault等刻画了水文时间序列4种情形的变点问题,但没有利用到具体的模型.本文设定自回归(AR)和门限自回归(TAR)模型对应均值的变化,利用贝叶斯推断法,完成这4种情形下变点问题的分析.模拟实验的结果比较理想.

汇改后人民币汇率波动的非线性特征研究——基于门限自回归TAR模型

文章对自2005年7月人民币汇率制度改革至2008年1月31日的人民币对美元名义汇率波动进行了计量研究,通过建立基于不同时间段汇率数据的门限自回归模型(TAR)可以看到,两年多来的人民币汇率波动存在门限的非线性特征,当升值幅度较大,即大于一定的门限值时,升值的冲击显示出更持久的延续性,体现出了升值预期的作用和升值不断加速的趋势。

随机环境下一维门限自回归TAR模型

利用马氏链的随机稳定性理论,分析了随机环境下一维门限自回归TAR模型,研究了由其决定的迭代序列的几何遍历性,给出了其以几何速率收敛的一个充分条件.

TAR模型加权秩估计及其性质讨论

秩估计是20世纪60年代逐渐兴起的一种非参数方法,由于它具有稳健性等特征,从而得到较为广泛的应用。在这篇文章中,主要讨论了TAR模型随机加权秩估计及其性质问题,证明了基于一般计分函数的线性秩统计量关于回归参数的渐近一致线性。本文讨论的建立在计分规则基础上的秩估计方法,虽然以TAR模型为对象,但其基本原理同样可以应用到其他非线性模型的参数估计中。

二维一阶TAR模型系数估计的渐近正态性

本文讨论了二维一阶门限自回归模型系数的最小二乘估计，并通过模型所构成的Ｍａｒｋｏｖ链的遍历性，得到了此估计的渐近正态性。

国际石油价格与我国石化生产的协整关系:基于TAR模型的研究

国际石油价格作为石油化工产业主要原材料成本的重要组成部分,将对石化产业生产产生重大影响,研究发现我国主要石化产品总产量与国际油价之间存在显著的协整关系。利用门限自回归方法(TAR),实证研究发现两者存在非线性两机制门限协整。当国际油价低于门限值54.35美元时,我国石油化工生产基本不受国际石油价格变化影响。而当国际石油价格高于54.35美元时,其对我国石油化工产业影响凸显并成为抑制其发展的重要因素。

经济波动随机时间序列模型的比较研究

本文分析了线性的 ARMA模型和非线性的 TAR模型描述经济波动的适用性 ,论述了两种模型的建立方法 ,进而对它们描述经济波动的实际效果进行了比较分析 ,得出结论

人民币汇率预测模型与实证研究

目前深入研究人民币汇率行为的特征,揭示其内在变化的规律,提高汇率预测的精准度,对有关管理部门加强金融监管和制定有效准确的汇率政策有着至关重要的意义。本文分别选取了ARIMA、GARCH和TAR模型对人民币汇率建模,在分析了各个模型的预测效果产生差别的原因的同时,还比较各种模型预测效果,结果表明TAR模型的预测效果优于ARIMA和GARCH模型。

基于豆图时间序列的高频金融交易分析

基于豆图时间序列对贵州茅台股票的高频金融交易数据进行了重构,提取了每个豆图的均值,组成一个新的时间序列进行实证分析。在进行实证分析中,对比多个时间序列模型,最终选定ARIMA模型和TAR模型对成交价进行拟合,经过比较得到基于TAR模型进行预测更为合适。

基于Gibbs抽样门限自回归模型的参数估计

基于贝叶斯统计推断以及模型随机项的基本假设,通过门限自回归(TAR)模型各参数与总体的共轭先验分布,利用蒙特卡洛模拟(MCMC)算法和Gibbs抽样从各参数的后验分布抽样,用后验均值来估计TAR模型的待估参数.通过模拟实验进一步验证基于贝叶斯统计推断在TAR模型参数估计中的有效性.

遗传门限GARCH模型及其应用研究

在金融时间序列中,GARCH模型能够较好地描叙其异方差性,而门限自回归(TAR)模型能准确地刻画序列的非线性规律。结合两者优点建立了门限GARCH模型,并利用遗传算法,选用2003年1月2日到2011年1月10日共1 945个上市日上证综合指数进行了实证分析。由实证分析结果中与GARCH模型比较发现,门限GARCH模型拟合及预测精度在处理数据上有优势,更适合描叙非线性规律;而且,由于随机性的存在,使得所建模的模型不一,丰富多变,便于决策者从中选取合适的模型进行时序分析和金融解释。

两岸三地长期购买力平价研究:基于Caner & Hansen门限自回归模型的实证检验

购买力平价理论是基础性且应用广泛的汇率决定理论。以往研究主要是在线性或非线性模型的框架下,应用检验时间序列平稳性的传统检验方法验证购买力平价是否成立。作者尝试在非线性的研究框架下,基于Caner和Hansen的门限自回归模型,特别针对门限效应和非线性状态下的平稳性用Wald检验和非线性单位根检验对中国大陆和两岸三地的长期购买力平价进行实证研究。实证分析结果表明,人民币兑港币和澳门元的实际汇率呈非线性关系,而人民币兑台币的实际汇率不存在门限效应;此外,基于非线性关系的平稳性检验的结果显示,中国大陆与中国香港、中国澳门、中国台湾之间的长期购买力平价关系均不成立。

我国GDP周期波动的非对称性研究方法与统计检验

论述了阈值自回归模型(TAR)和冲量阈值自回归(M—TAR)理论方法及其检验统计量的构造,并应用Bootstrap自助法来获得检验统计量的渐近P—值或渐近临界值。运用该方法分析了我国GDP增长率周期波动的"深"和"尖"两方面的非对称性特征,研究发现我国GDP增长率周期波动呈现较强的"深"型波动,而"尖"的特征并不明显。同时通过对价格指数的非对称性研究,发现价格指数周期波动并不存在非对称性,因此以价格名义变量来解释我国GDP增长率周期波动的非对称性是不成立的。

基于门限自回归的我国羊肉价格波动分析

羊肉价格的适度上涨会刺激我国羊肉产业的发展,但上涨过快,则会损害我国羊肉市场的稳定,对于政策制定者来说,确定羊肉价格大幅上涨的先期指标,以在恰当时机进行合理和适度地调控是非常必要的,可通过建立两体制TAR模型为政府实施调控的时机提供参考值。选取的羊肉月度价格时间序列样本区间为1994年6月至2014年2月,TAR模型估计结果表明,我国羊肉价格同比指数序列门限值为4.678,对应的价格同比指数为107.57%;如果羊肉价格同比指数高于107.57%,羊肉价格波动幅度将会增大,此时会对羊肉市场产生较大冲击,政府需要及时采取调控措施;如果羊肉价格同比指数低于107.57%,那么价格指数的波动相对较为稳定,此时政府不必采取调控措施。另外,政府在制定调控政策时还要充分考虑政策实施效果的时滞性,避免推动羊肉价格产生较大波动。

我国不同区域城镇居民消费与收入收敛性的实证研究

不同区域的经济和谐发展已逐渐成为社会各界关注的热点问题。本文结合门限自回归模型、面板数据的单位根检验以及bootstrap模拟计算临界值的三种方法,检验我国东部、中部和西部三个区域内28个省份城镇居民人均消费和收入面板数据的敛散性特征,进而识别和探察我国不同区域城镇居民消费和收入路径的收敛情况以及不同地区的城镇居民消费和收入差异。研究结果发现我国东部省份与中、西部省份的城镇居民消费和收入差距呈现出逐渐扩大的态势,并且城镇居民收入的区域性差异是城镇居民消费区域性差异增大的重要原因。

中国PM2.5序列惯性特征及政策含义

基于北京、成都、广州、上海、沈阳5大城市2009~2017年的小时PM2.5质量浓度监测数据,利用AR模型、未知内生结构断点检验和TAR模型等方法实证分析了PM2.5序列惯性特征、结构变化和放大效应.研究发现,5大城市PM2.5序列惯性均较强,其中成都PM2.5序列惯性最强,北京、上海和广州在2009~2017年之间发生了结构性变化.5大城市的PM2.5序列存在明显的非线性,各大城市PM2.5总体在低区制运行,而且惯性特征明显,但不存在明显的放大效应,这就意味着雾霾防治不需要考虑PM2.5序列的放大效应,未来政策应当更加聚焦于低区制下PM2.5序列惯性特征.

人民币汇率定价权之争——基于在岸-离岸汇率的联动关系

分别采用DCC-GARCH(1,1)模型和多元TAR模型测算了CNY、CNH和NDF汇率的相关关系,并在升值、贬值和转变三种不同的人民币预期条件下分析了影响这种联动关系的诸多因素。实证结果表明:CNY、CNH与NDF汇率之间存在强烈且持续的相关关系。其中,离岸CNH市场的引导作用最大,NDF市场次之,而在岸CNY市场最弱,未来人民币汇率的定价权有可能会旁落至离岸市场。国际资本市场波动预期和中美利率的差异的外部影响可能是造成此次人民币汇率定价权转移的主要原因。因此,在推进人民币汇率市场化改革的同时应该协调推进人民币利率的市场化改革以防范国际市场的投机行为,否则,汇率改革容易受到利率改革落后和金融监管不到位的掣肘。