基于GARCH类模型的黄金价格波动性研究

针对我国黄金交易中的现货延期交收业务(AU(T+D))的价格波动性问题,以2008年1月2日至2010年6月4日的日收盘价共593个数据为研究对象,建立多个广义自回归条件异方差(GARCH)类模型,通过对模型的参数检验和残差检验选择了最佳模型指数GARCH(1,1)模型,并且得出了这一时间段内我国黄金AU(T+D)市场灵敏性高,投资者对信息反应剧烈,并且具有波动持续性等结论。     

用GARCH模型与隐含波动率预测金融波动率

利用港股期权的数据,研究在不同期限内的GARCH模型与隐含波动率的表现,并且用已实现波动率、M-Z回归分析、误差项和损失函数对预测效果进行评估。研究结果表明:短期GARCH模型预测效果较好,长期隐含波动率预测效果较好;由于期权价格能够更加全面的反映市场信息,所以隐含波动率对于波动率的预测效果更好。     

存在噪声交易的房地产价格波动研究

基于DSSW模型,对被市场上的噪声信号影响的投资者的情绪及其非理性行为进行研究,以更好地来解释近年来房价的频繁波动及房地产市场的资产泡沫现象.根据分析结论,建立回归模型,对上海房地产市场进行实证研究,并从经济稳定和房地产业健康发展的角度,提出正确引导房地产投资的建议.     

GARCH模型的相依性

验证广义自回归条件异方差(GARCH)过程中的绝对值序列和平方序列都是两两PQD序列,讨论了GARCH(1.1) 模型的两两正相依性,研究了关于GARCH序列部分和的不等式。这些性质和GARCH过程的条件异方差性是一致的,同时也说明用GARCH模型来描述金融时间序列的波动聚类现象是合理的。     

基于市道轮换模型的SHIBOR市场利率

基于固定波动率模型和广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,研究引入马氏市道轮换模型.该模型可以将线性利率期限结构推广到非线性形式,运用到资产定价的变化中,特别是债券收益率的确定中.不同于唯一依赖利率水平的传统模型,马氏市道轮换模型能够模拟货币政策对利率的影响.利用2006-10-08至2013-03-29每周三上海银行间同业拆放利率(Shanghai interbank offered rate,SHIBOR)月度数据,用R语言实现并比较了固定波动率模型、GARCH模型以及混合GARCH马氏市道轮换模型对各参数的估计效果.结果表明,混合GARCH马氏市道轮换模型的拟合效果在各种情形下均占优.     

ARCH类模型及其在上证指数收益波动中的应用

介绍ARCH模型、GARCH模型和GARCH—M模型,分析ARCH类模型的特点。然后以上证综指日收益率作为研究对象,采用ARCH类模型结合Eviews统计软件对上证综指日收益率的时变性进行实证分析。实证结果表明,GARCH(1,1)模型能较好地拟合上海股市收益率的波动特征,如波动聚集性、长记忆性等;GARCH(1,1)-M模型也能很好地拟合股市中风险与收益率之间的关系。     

基于QR-m-GARCH(1,1)-GED模型的人民币汇率隔夜风险测度

将GARCH 类模型与分位数回归(QR)模型的组合模型应用于人民币汇率隔夜风险的研究, 同时考虑美元指数对其产生的影响。首先, 进行格兰杰 Granger 因果关系检验, 发现美元指数是人民币汇率隔夜收益率的Granger 原因; 其次, 将美元指数作为人民币汇率隔夜收益率的解释变量加入GARCH 类模型的均值方程中, 根据信息准则从中选出最优的模型; 最后, 将选出的m-GARCH 模型与分位数回归模型进行组合, 建立QR-m-GARCH(1,1)-GED 模型对人民币汇率隔夜收益率序列进行风险测度。实证结果表明: 美元指数价格走势对人民币汇率有引导作用; 模型中加入美元指数, 数据拟合效果更优; 在高显著性水平下, QR-m- GARCH(1,1)-GED 模型度量风险的准确率更高。因此, 投资者在规避人民币汇率风险时, 要注意美元指数的价格走势。     

Volatility Estimation of Multivariate ARMA-GARCH Model

ARMA-GARCH模型的多元波动率估计

谢鹏飞,冶继民,王俊元

（西安电子科技大学, 数学与统计学院, 西安 710071）

创新点说明：

本文提出了基于结构自回归移动平均（ARMA）模型和GARCH模型相结合的ARMA-GARCH模型。建立了误差项向量独立分量的条件异方差与残差向量的条件异方差之间的关系,并将多元GARCH模型条件波动率脉冲响应的估计转化为估计误差项向量独立分量的脉冲响应,同时保持了因果结构。

研究目的：

GARCH模型在金融时间序列中起着极其重要的作用,然而,多元GARCH模型的待估参数随着维数的增加呈指数级增加,因此寻找简单有效的估计方法显得尤为重要。

研究方法：

基于结构向量自回归移动平均（ARMA）模型和GARCH模型相结合的ARMA-GARCH模型。本文提出一种有效的多变量脉冲响应估计方法。首先,使用DirectLiNGAM算法识别模型的因果结构和估计误差项向量的独立分量,并使用MSE对算法的性能进行评估。其次,建立了误差项向量独立分量的条件异方差与残差向量的条件异方差之间的关系,将多元GARCH模型的条件波动率脉冲响应的估计转化为估计误差项向量独立分量的脉冲响应,同时保持因果结构。

结果和结论：

将所提出的估计方法用于股市波动率的估计,结果表明所提出的估计方法具有较高的计算效率。

关键词：结构向量自回归;多元GARCH;独立成分;因果结构;波动率

     

基于GARCH模型的波动率预测及应用

以中国石油（601857）股票2010年1月15日至2011年1月17日交易日收盘价格的实际数据为样本,建立了股票对数收益率波动率的GARCH模型,利用Eviews软件进行参数估计得到波动率的方程,并对波动率进行预测,从而得到基于GARCH模型预测波动率的欧式看涨期权的价格和风险值VaR的计算。     

我国经济短期波动对长期增长影响的实证分析——基于SV-M模型视角

短期波动对长期增长的效应如何具有重要的政策含义。用SV-M模型对我国短期波动对长期增长的效应进行实证分析,使用1978-2012年我国季度GDP环比增长速度时序数据,对比两种时间序列分析方法GARCH和SV模型,并分时期研究短期波动对长期增长效应,结果表明:SV模型较GARCH模型能提取更多的经济波动信息;1992年以前我国经济短期波动对长期增长具有负面效应,而1992年以后我国经济短期波动对长期增长的效应为正。     

基于行为金融理论的非理性投机泡沫模型

为了从投资者非理性的角度揭示资产泡沫的生成机理,为股市泡沫监管提供更有效的工具,本文在基于行为金融理论的价值函数基础上,对噪音投资者模型进行改进,从利空和利多两个方面考查投资者行为因素的影响,从而构造出新的非理性投资泡沫模型,并利用我国股市数据对模型进行实证研究.结果证明,该模型更切合事实的非理性投机泡沫的发展过程.     

股指期货最优套期保值比率研究

股指期货是以某一种股票指数为标的、以现金结算的期货合约。股指期货有套期保值、价格发现和套利投机的功能,其中,套期保值是其最主要的特点。采用4个模型——OLS、OLS基础上的GARCH、ECM、BEKK—GARCH,比较了利用股指期货进行对冲的静态／动态套保模型的套期保值效率。结果表明,尽管在理论上传统的OLS模型存在着诸多缺陷,但其他模型的套期保值效率并未显著好于OLS,且这个结论在样本内外具有一致性。     

反馈交易规则与股票收益自相关实证分析

研究了反馈交易规则与上证综合指数日收益自相关之间的联系,样本取自上证指数1992年9月29日至1997年9月30日的日收益率数据。此外,文中采用GARCH (1,1)处理收益波动的异方差性,模型参数采用极大似然估计。实证模型还考虑了非同步交易引起的工序列相关以及反馈交易的非对称性。结果表明,除以往文献涉及的正序列相关外,正反馈交易将导致收益负的序列自相关,且相关系数绝对值随波动增大而增大,从而整个收益表现出随波动变化的序列相关。     

基于Gumbel Copula的金融市场波动溢出模型

将Gumbel Copula函数与GARCH模型结合起来刻画金融市场间的尾部相关结构,结果表明,Gumbel Copula可以有效刻画金融市场波动溢出效应;对沪深股市的实证研究表明,次贷危机不仅造成了沪深股市的低迷,而且加剧了沪深股市的波动溢出效应,认为次贷危机是沪深股市相关结构的一个结构性变点.     

股票价格评估模型的研究

投资者投资股票首先需要搞清楚股票的定价机制.研究了两种股票定价模型:第一种为未来现金流贴现定价模型,提出了安全边际法;第二种股票定价模型是回归模型,采用因子分析法研究企业的经营业绩、财务状况、经营规模等指标的相关性.最终建立三个回归模型并进行检验.投资者可以依据具体情况选择合适的定价模型作为证券投资参考.     

动态VaR估计模型及实证

为了准确描述金融收益率序列的波动率聚集,异方差、厚尾等特性,研究我国证券市场的时变风险,本文利用极值理论和GARCH模型在处理金融数据上的优点,构造了基于GARCH-EVT的条件VaR模型,并对沪市综合指数收益率进行实证研究,结果表明,上海股市存在ARCH效应,收益率序列具有较强的自相关性;以GARCH模型为基础的条件极值方法比GARCH-正态和GARCH-t模型更好地消除了厚尾性对估计结果的影响,能更准确地捕捉风险的时变特性.     

基于GARCH模型的VaR方法在股市风险分析中的实证研究

介绍了利用GARCH模型的VaR计算方法,并引入了股票市场的风险价值VaR实例计算,据此定量测量股票市场风险,为企业经营者的风险管理及一般投资者的投资风险分析提供依据.     

基于ECM的Granger因果检验框定依赖实证分析

将协整理论中的基于ECM的Granger因果关系检验用来检验股票市场是否存在框定依赖，然后对我国股票市场是否存在框定依赖进行实证研究。结果表明我国投资者也表现出心理账户的一个重要特征——框定依赖。该模型还可以进一步检验变量之间的因果关系是长期或短期的因果关系。     

中国股票市场波动性分析研究

采用了新信息过程服从广义误差分布（Generalized Error Distribution）的ARMA-EGARCH-M模型对中国沪深两市的波动情况进行了分析研究,以捕捉沪深两市股指收益率分布的尖峰厚尾性、波动集群性以及非对称性,实证研究表明,相对新信息过程服从正态分布的GARCH类模型,广义误差分布的假定能够更好得捕捉中国股票市场波动特征,并在实证结果的基础上分析了造成这些波动特点的若干原因.