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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
基于经验似然的贝叶斯计算方法(Bayesian Computation with Empirical Likelihood,BCel)对两种随机波动模型SV-N、SV-T模型进行参数估计,数值实验验证了该方法的可行性和有效性,与传统的基于马尔科夫链蒙特卡罗方法进行了对比研究.最后将SV-T模型应用到上证指数上,利用BCel算法得出该模型的参数估计结果.  相似文献   

2.
本文考虑到金融收益率序列的"尖峰厚尾"和波动持续性等特征,针对厚尾SV-T模型的波动率样本外预测问题,提出了基于状态空间下的SV-T-MN(SV-T with Mixture-of-Normal)模型。首先根据MCMC方法估计SV-T模型参数,然后由EM算法估计混合正态参数,最后利用近似滤波(AMF)算法实现SV-T-MN模型的样本外预测。对KF、EKF、AMF进行的模拟研究表明高斯混合状态空间下的AMF更有效。通过对上证指数和深证成指的股指日收益率序列的实证研究结果表明,在五大损失函数评价准则下,基于状态空间SV-T-MN模型能有效刻画金融收益率序列和尾部的波动性,相比SV-N-MN模型具有更好的优越性。  相似文献   

3.
利用沪深300股指2018年11月5日-2018年11月12日1分钟数据,基于马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)模拟的贝叶斯方法,采用随机波动模型(SV)对我国股市分钟高频数据波动性进行了实证研究,并利用DIC准则进行模型拟合比较.结果表明,沪深300股指收益率序列具有尖峰,厚尾,聚集性等特征,且随机波动模型对于1分钟高频数据的拟合效果优于5分钟数据,标准随机波动模(SV-N)更适合1分钟高频数据.  相似文献   

4.
金融风险的度量是进行金融风险管理的有效途径.基于股票收益的波动性和分布厚尾性两大特征,选取了自2002年1月到2015年1月沪深300指数的每日收盘价,利用指数GARCH模型和极值理论对条件风险价值进行量化探究.分析结果显示,我国股市收益率具有长期波动性,且集群性较强,投机现象比较严重;收益率的波动有一定的持久性,当前信息对于未来风险的预测有一定作用;从收益的动态波动性和静态厚尾性两个角度来对条件风险价值进行探究,更具有全面性和预测性.  相似文献   

5.
考虑到高频时间序列波动率的长记忆性问题,构建了赋权已实现波动分数整合自回归移动平均(ARFIMA-WRV)模型对其进行了研究.利用贝叶斯统计方法对模型做了相应的贝叶斯分析,并对我国中小板股市收益波动率的长记忆性特征进行了实证分析.实证结果表明我国中小板股市收益波动率存在长记忆性特征;采用消除日历效应影响的赋权已实现波动作为波动度量和贝叶斯参数估计方法,很大程度上提高了模型的参数精度.  相似文献   

6.
针对现有时间序列模型难以刻画参数渐变性的问题,对厚尾随机波动(SV)模型的参数估计方法进行了推广,采用基于贝叶斯的MCMC方法,选取2013年5月~2016年6月这一经历多轮震荡的上证指数作为实证分析对象,构造了基于Gibbs抽样的MCMC过程进行仿真分析.结果显示,以卡方分布作为厚尾参数的先验分布能够有效地描述数据波动的厚尾特征,并且能得到较高精度的参数估计结果.结果表明,厚尾SV模型能有效反映出我国股市尖峰厚尾和波动长期记忆性的特征.  相似文献   

7.
针对非对称厚尾GARCH模型参数的预选分布很难确定的问题。对模型参数空间进行数据扩张,把模型中的厚尾残差分布表示成正态分布和逆伽玛分布的混合分布,然后通过对参数的后验条件分布进行变换获得参数的预选分布,从而利用M-H抽样实现了非对称厚尾GARCH模型的贝叶斯分析。中国原油收益率波动的实证研究发现中国原油收益率的波动具有高峰厚尾性但不存在"杠杆效应",样本内的预测评价发现基于M-H抽样的贝叶斯方法优于极大似然方法,说明了M-H抽样方案设计的有效性。  相似文献   

8.
自回归条件异方差模型在我国沪市的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用自回归条件异方差(ARCH)模型对上海股市2000年—2004年4月上证指数收益率进行建模分析;实证结果反映上证指数收益率具有明显的群集聚集性、波动性、尖峰厚尾的特征,并且ARCH模型的预测能力较强.  相似文献   

9.
股市收益波动非对称性的研究对于构建准确的资产价格模型以及市场波动性的预测来说都是至关重要的.但在我国股市收益波动中是否存在内生的结构突变,结构突变是否对股市收益波动的非对称性特征产生影响等问题上却缺乏探讨.利用引入了结构突变的ARCH族模型考察了我国股市收益波动的非对称性.研究结果发现,引入结构突变后的ARCH族模型对股市收益波动的拟合效果更好.在考虑了结构突变后,股市收益波动的持续性降低,非对称性现象虽然存在,但好消息和坏消息对股市收益波动的影响程度却发生了变化.  相似文献   

10.
中国股市收益率分布特征的实证研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
金融数据除了具有尖峰厚尾特性以外,也表现出了尾部概率的非对称性,即偏尾特征。本文采用非对称Lap lace分布对我国沪深股市的样本收益率数据进行了实证分析,研究表明,我国股市的中长期收益率数据存在明显偏尾特征,与Compell的行为金融学解释恰恰相反,这种偏尾特征的具体表现不是左尾比右尾厚,而是右尾比左尾厚,研究还表明深市收益率偏尾特征对时间水平的灵敏度比沪市要高。  相似文献   

11.
论文针对沪深股市牛熊市中所呈现出的波动非对称性的差异,从牛熊市中投资者对信息反应的差异角度予以解释。论文以非预期交易量变化率作为投资者对信息冲击反应的代理变量,研究显示投资者在牛市行情中的过度反应,是造成沪深股市牛市行情波动正向非对称性的重要原因。与此同时论文通过对比美国、香港和沪深股市上牛熊市波动非对称性差异,进一步验证沪深市场上不完善的市场机制加剧了投资者在牛市行情中的过度反应,进而导致牛市行情中的波动正向非对称性。  相似文献   

12.
中国股市波动性的隐周期研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文运用频谱分析理论研究中国股市波动中的隐周期特征.研究结果表明,中国股市波动中不存在隐周期规律。这一结果表明中国股市市场效率得到提高,股市波动结构特征较数年前有较大的变化.并支持中国股市较高的波动性既可能是由集中而强烈的新信息冲击引起的,也可能是由于市场对信息冲击的吸收能力较差所致,两个层次的因素共同决定了股价的波动这一结论.  相似文献   

13.
以中美贸易战为背景,研究美国股票市场、中国A股市场与香港股票市场的动态溢出效应。运用DAG-SEM模型和信息指数模型的静态和动态分析法测度市场间波动率信息溢出的方向、强度以及动态变化过程。研究发现:在贸易战期间,美股、港股和A股之间的溢出强度均增加。中国内地股市与美国股市呈双向信息溢出,标普500指数与沪深300指数的“方向交替”多于道琼斯与沪深300指数。特别地,贸易战白热化阶段,即2018下半年至2019上半年,中国内地股市对香港股市的信息溢出强于美国股市,成为港股信息溢出的主要传导者。  相似文献   

14.
基于非参数GARCH模型的中国股市波动性预测   总被引:9,自引:0,他引:9  
本文采用上证综合指数和深证成份指数1997年1月2日—2005年6月30日的每日收盘价对数百分收益率为样本,运用非参数GARCH(1,1)模型研究了中国股票市场的波动性,并与参数GARCH(1,1)模型的估计结果进行了比较,最后利用六种预测误差度量指标比较了这两种模型的样本内及样本外预测能力,结果发现,非参数GARCH(1,1)模型对股市波动性的预测精度有明显提高。  相似文献   

15.
在双AR(p)模型的基础上,选取了具有代表性的沪深300指数,并对其部分股市收盘价序列进行了平稳化处理,研究了近期中国股市的股价波动.在双.AR(p)模型严平稳条件下进行了模型诊断,最后通过动态预测得出双AR(p)模型可用于股价预测的结论.  相似文献   

16.
中国股市波动性的非线性结构检验   总被引:1,自引:1,他引:0  
在随机模型框架下考察股市波动性对于风险控制和管理是至关重要的。本文对沪、深股市收益率波动性的非线性结构方正启体简体进行了检验。首先,通过M cLeod-L i检验初步确定了非线性结构的存在;然后,使用BDS检验做了进一步的验证;最后,通过Hsieh检验对波动性的非线性结构类型进行了区分。  相似文献   

17.
金融市场波动性的拟合分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
金融市场的波动性是投资者关注的对象之一,也是被研究的热点。本文检验了我国股市的ARCH效应和序列相关性。并且在此基础上,将AR-IGARCH-M模型应用于上海综指和深圳成指,结果表明该模型能有效拟合我国深沪两股市的波动性。最后,针对结果分析了我国的股市行为。  相似文献   

18.
为了揭示中国股指期现货市场之间风险溢出效应的非对称特征,本文利用已实现半方差将中国股指期现货市场的风险区分为下跌风险和上涨风险,并运用均值Granger因果检验和分位数Granger因果检验,考察两市场之间下跌风险溢出效应和上涨风险溢出效应的差异。研究发现,中国股指期现货市场之间不仅存在显著的下跌风险溢出,还存在显著的上涨风险溢出,而且溢出效应随着分位数区间不同而呈现出显著的非对称特征。一方面,期货市场对现货市场的下跌风险溢出在全部分位数区间均显著,而上涨风险溢出仅在分布的中间位置和上尾显著。另一方面,现货市场对期货市场的下跌风险溢出主要集中在尾部极端分位数区间,而上涨风险溢出主要集中在分布的中间位置和低分位数区间。  相似文献   

19.
金融系统的非线性分析:交易量对股价波动的非线性影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
如何研究股价波动和成交量之间的关系一直是金融系统研究中感兴趣的话题.Lamoureux 和 Lastrapes 认为选择日交易量度量每天流入市场的信息量是合理的,但他们假定交易量对波动率的影响是线性的.提出部分非线性GARCH模型分析交易量对股票市场波动率的影响,基于GARCH模型局部线性化非参数似然估计方法,对中国证券市场股票价格和交易量数据进行实证研究.结果表明,交易量对股价波动的影响具有显著的非线性性.  相似文献   

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