基于门限GARCH模型的我国甜瓜市场价格波动

为了测算我国甜瓜价格波动周期及主要波动特征,探寻波动规律,为瓜农的生产以及甜瓜产业的发展提供决策参考,以农业部信息中心2010年6月至2018年2月甜瓜市场大宗价的月度统计数据为基础,运用Census X12季节调整法、H-P滤波法以及建立门限GARCH模型,分析我国甜瓜市场价格波动的主要特征。通过时间序列分解发现:(1)我国甜瓜市场价格长期曲折上升,且出现明显的拐点,分别为2013年和2015年,整体较为平滑;(2)季节性波动特征十分显著,交替上涨下跌,波幅随时间呈缩小趋势(;3)波动周期大致呈现M型的2个完整周期,2个周期之间不是相互对称的。通过建立门限GARCH模型发现:我国甜瓜市场价格波动非对称性显著,价格下跌较上涨引发更大波动,为稳定甜瓜市场,应特别及时关注引起甜瓜价格下跌的因素并采取相应措施。

基于波动门限效应GARCH模型的波动率预测

基于大的波动的稳定中心不同于小的波动的稳定中心的问题,提出一类具有波动门限效应的GARCH模型。研究了波动门限效应GARCH模型的参数估计,并通过AIC最小原则选择了门限阈值。根据MAE、RMSE和MAPE这3个损失函数,与传统GARCH模型的预测能力进行了比较分析。实证结果表明,波动门限效应GARCH模型在波动性预测方面比传统GARCH模型的效果更好。

基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测

针对负荷时间序列的非线性和波动性特征,在研究负荷时间序列波动性门限特征的基础上,引入冲量门限的概念,提出了一种基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测新方法.利用条件极大似然估计方法,估计了模型参数.同时,考虑到负荷时间序列波动的厚尾效应,将模型推广为服从非高斯分布假设下的情形,建立了2种基于厚尾假设的两重门限GARCH类负荷预测模型.利用所提出的混合信息冲击曲面,分析了不同性质的冲击和冲量对负荷时间序列波动性的影响.实际算例基于南京地区日用电量数据进行了短期负荷预测,验证了模型及方法的可行性和有效性.算例结果表明,服从广义误差分布的两重门限GARCH模型预测效果满意.

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。

基于协整-GARCH模型最优阈值统计套利研究

依据协整和GARCH模型理论,以历史数据作为样本,建立预测未来标准残差序列的模型。利用GARCH模型标准残差序列预警套利信号,搜索标准残差套利的最优阈值和风险测度,建立最优套利方案。检验结果表明,以历史数据建立的最优套利方案对样本外数据进行套利,与传统利用标准正态分布置信水平确定阈值进行套利相比效果更好,其收益和套利成功率均更高,适用于未来短期跨期套利;最优阈值套利方案量化风险值,可有效控制套利风险,适用于低风险投资爱好者。

多维门限GARCH模型的平稳遍历性

给出了多维双门限自回归GARCH模型;该模型是一维双门限自回归GARCH模型在多维情况的一种推广,并且讨论了多维双门限自回归GARCH模型存在严平稳遍历性的充分必要条件.

基于协整-GARCH模型的统计套利策略最优阈值改进研究

基于协整-GARCH模型的统计套利策略,以单位风险下的收益为优化目标,通过理论分析和数值模型对交易阈值进行研究。Mote Carlo模拟结果表明统计套利策略应当依据不同的模型参数进行优化来确定最优的建仓阈值和止损阈值,针对沪深300股指期货与现货的统计套利模型回测结果证实了上述结论。

幂变换门限GARCH模型变点问题的贝叶斯分析

用贝叶斯方法对幂变换门限GARCH (PTTGARCH)模型变点问题进行统计分析.构造了变点模型参数的满条件分布并且采用MCMC的Griddy-Gibbs抽样算法对参数进行了估计.分别就不同的变点位置、模型不存在变点以及模型接近非平稳的情况进行数值模拟.结果表明:变点处于序列中间位置时,估计效果较好,当变点位置越靠近序列两端时,所得估计的误差越大;当模型不存在变点时,所设变点位置τ后验分布的峰度接近均匀分布的峰度;当模型存在变点时,τ后验分布的峰度大于2,且模型越平稳,τ的后验分布的峰度越大,因此可以通过判断τ的后验分布的峰度来判断模型是否存在变点.最后以GARCH模型对上证指数日收益率进行分析,得到变点发生时刻的概率分布,该结果与市场的变化背景符合.

美国股市影响下的中国股市收益的非对称性研究

在美国股市和中国股市本身滞后信息的双重影响下,股改后中国股市收益均值及波动不对称。为了评估这种不对称效果,选定门限非线性的GARCH模型,结合GJR效应,利用基于M-H算法的贝叶斯推断的参数估计方法,分析中国股市收益均值和波动不对称的特点。选取S&P500指数、恒生指数、上证综指进行分析,发现了这种不对称性。同时还发现,美国股市对香港股市具有显著的溢出效应,但这种溢出效应更多地体现为美国股市利好消息对上海股市的影响,而利空或利好消息对上海股市的影响却比香港股市具有明显的滞后性。

生猪疫病对中国猪肉价格冲击和溢出效应的比较研究

近十年来,生猪疫病频发,成为冲击生猪价格的重要影响因素之一。选取2009年1月~2021年3月的相关数据,通过构建门限自回归模型及GARCH-M模型研究了最主要3种生猪疫病对生猪价格波动的影响。结果表明:(1)疫病指数具有统一的门槛值,当疫病指数的对数低于门槛值8.5时,对生猪价格的冲击更大,反之亦然。(2)不同生猪疫病对猪肉价格的冲击影响是不同的,其冲击影响由大到小排序为非洲猪瘟、A型口蹄疫、猪病毒性腹泻疫病。(3)从冲击的方向看,非洲猪瘟与A型口蹄疫对猪肉价格的冲击是相反的,A型口蹄疫对猪肉价格的冲击呈正向,而非洲猪瘟对猪肉价格的冲击呈负向。

中国货币政策波动会影响宏观经济调控效果吗

运用GARCH族模型和马尔科夫区制转移模型度量了中国"价格型"和"数量型"货币政策的波动性,并在利用Granger因果检验等方法检验政策波动对经济波动灵敏度的基础上,进一步构建TVAR模型实证考察了货币政策波动对调控效果影响的门限效应,结果表明,货币政策波动对宏观调控效果的影响存在显著的门限特征,只有当政策波动性低于门限值时,"价格型"和"数量型"货币政策的产出效应和价格效应才更为有效;同时,在门限值两侧,"价格型"调控模式均优于"数量型"调控模式。因此,为提高货币政策的有效性、前瞻性和灵活性,建议货币当局不仅要保持货币政策的稳定性并做好其与政策灵敏性之间的微妙权衡,更要加快推动货币政策由"数量型"为主导向"价格型"为主导的转型。

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。

离岸人民币汇率波动会受到在岸人民币汇率波幅调整的影响吗?

离岸人民币汇率与在岸人民币汇率的形成机制并不相同,但现实中两者之间表现出了明显的协同变化特征,研究在岸市场中人民币汇率形成机制改革可能对离岸人民币汇率产生的影响,对于进一步优化人民币汇率形成机制改革、促进离岸人民币市场健康发展具有重要意义。在系统回顾离岸人民币汇率形成发展和在岸人民币汇率波幅调整进程的基础上,运用Threshold GARCH模型分析了香港离岸市场中人民币汇率正式推出以来,离岸人民币(CNH)汇率波动对于在岸人民币(CNY)汇率波幅调整的响应特征。研究发现:CNY汇率波幅调整使得CNH汇率的自回归机制发生了显著变化;CNY汇率波幅为1%和2%时,CNH汇率AR估计之后的残差存在显著的ARCH特征;随着CNY汇率波幅从1%放宽到2%,CNH汇率GARCH方程的门限特征大大减弱。基于实证结论,对于进一步优化在岸市场中人民币汇率形成机制,以及完善在岸市场中人民币汇率波幅管理提出了有针对性的政策建议:第一,在岸市场中的人民币汇率形成机制改革,不仅仅需要考虑在岸市场人民币汇率的实际情况,也需要考虑离岸市场人民币汇率的具体情况;第二,从离岸人民币市场的视角来看,进一步适度提升在岸银行间即期外汇市场中人民币兑美元汇率的波动幅度,有助于降低离岸人民币兑美元汇率波动的非对称性,从而强化离岸人民币兑美元汇率的双向波动。

流动性调整门限效应下的市场风险度量

为了刻画流动性对金融市场风险的影响,并且考虑到金融数据的尖峰厚尾性,对传统的门限UHF-GARCH模型进行扩展,加入持续期门限和对数持续期门限效应,基于标准T分布建立门限UHF-GARCH-MD模型和门限UHF-GARCH-LD模型,结合交易的及时性和交易深度刻画金融市场流动性风险,评价并比较两类门限模型的拟合优度和流动性风险度量精度.实证发现,持续期杠杆效应对金融市场流动性风险存在显著影响,门限UHFGARCH-LD模型不仅刻画了金融数据的尖峰厚尾性,并且捕捉高速流动性和低速流动性对金融市场风险的不对称影响,可有效地度量流动性风险,为金融市场风险研究提供了流动性新视角,也可为市场风险防控提供参考.

基于MCMC算法的人民币汇率市场的分析——双门限非对称GARCH模型的应用

本文旨在考察,汇改后美元/人民币汇率前期收益的影响下,人民币汇率市场上非美元/人民币汇率收益均值和波动不对称的程度。为了捕捉非美元汇率收益的均值和波动不对称的特点,我们设定双门限非线性的GARCH模型,结合GJR效应(即加入非美元收益利空或利好消息的影响),利用基于MCMC算法的贝叶斯推断来完成。应用中我们选取了美元(欧元、日元、港元)/人民币日汇率数据进行分析,发现了门限非线性的结果,表明在美元和非美元汇率本身双重变化的影响下,非美元汇率收益的均值和波动同时表现出非对称的特点。并且在美元收益利好消息的影响下,美元汇率对非美元汇率的溢出效应明显增强,非美元表现出低均值回归的特点。

变结构门限t-GARCH模型及其伪持续性研究

为了反映金融时间序列的波动集聚性、非对称性、厚尾性以及在实证研究中表现出的伪持续性,本文结合门限GARCH模型以及变结构的方法提出了变结构门限t-GARCH模型。首先用MonteCarlo模拟的方法考虑了变结构GARCH模型中存在的伪持续性问题;其次针对金融时间序列非对称性、厚尾性以及强持续性的特点提出了变结构门限t-GARCH模型,总结了关于变结构点检验的几个主要方法;最后用该模型来拟合沪市和深市两个股市的周收益率序列,得到了比GARCH模型更好的拟合结果。

多元变结构门限GARCH模型的伪协同持续性研究

首先在理论上证明了变结构GARCH模型与IGARCH模型的关系,从而给出了波动持续性产生的一个主要原因,其次基于变结构GARCH模型伪持续性的概念给出了多元变结构门限GARCH模型伪协同持续性的定义;最后应用深圳和上海两个股市的日数据进行实证研究,表明两个股市的波动都存在很强的持续性,且他们之间是伪协同持续的.