基于杠杆效应CARR模型的波动率预测

本文提出了一类新的具有杠杆效应的CARR模型,基于广义伽玛分布探讨了杠杆效应CARR模型的参数估计和波动预测。以我国上证指数的2011年6月至2014年3月的每日数据为研究对象,分别运用EARCH模型、传统CARR模型和杠杆效应CARR模型对上证指数的波动率进行拟合,并根据MAE、RMSE和MAPE三个损失函数进行了预测能力比较分析,结果表明:杠杆效应CARR模型在波动性预测方面比EARCH模型的效果更好一些。     

基于非对称双成份CARR模型的波动率预测

研究表明,基于日内(高低价)数据构建的价格极差测度相比日度收益率包含更多关于真实波动率的信息,同时,波动率具有聚集性、非对称性和长记忆性等丰富、复杂的典型特征,综合考虑这些特征对波动率进行建模与预测非常重要。本文在对价格极差建模的CARR模型的基础上,对其进行扩展,构建了双成份CARR (CCARR)模型来对波动率进行预测。该模型假设价格极差的条件均值由两个成份组成,即长期成份与短期成份.该模型能够捕获波动率长记忆性,且容易进一步扩展为非对称CCARR (ACCARR)模型来捕获杠杆效应(波动率非对称性)。(A)CCARR模型具有较高的建模灵活性,且易于实现。采用上证综合指数、香港恒生指数、日本Nikkei225指数、法国CAC40指数和德国DAX指数数据进行实证分析,以价格极差与已实现波动率(RV)作为比较基准,四种预测评价指标及Mincer-Zarnowitz检验结果表明:杠杆效应与双成份极差(波动率)都对样本外波动率预测具有重要影响,且杠杆效应相比双成份极差对于样本外波动率预测的影响更大;考虑了杠杆效应的双成份ACCARR模型具有最好的样本外波动率预测效果,其次是ACARR模型,CARR模型表现最差。     

基于CARR模型的交易量与股价波动性动态关系的研究

股市交易量与股价变化的关系就一直是学术界与实务界所共同关心的主题。基于Chou(2005)提出的CARR模型对两者的动态关系问题进行了研究。首先分析了作为量价关系理论基础的混合分布假说理论在CARR模型中的适川性,进而基于混合分布假说理论对我国上证综合指数、深证成份指数以及随机抽取的十只个股进行了量价关系的实证检验。研究发现:混合分布假说理论同样适用于CARR模型,这证实了股价波动性的CARR效应的存在。实证的结果也证实了CARR模型无论是对于股票指数还是单只股票交易量都具有了良好的解释作用。因此,CARR模型与GARCH模型相比,在交易量与股价波动关系动态关系的研究领域可以得到更为稳健的结果。     

金融市场波动性CARR类模型与GARCH类模型的比较研究

在CARR模型基础上提出它的衍生模型ABSCARR模型,并利用广义误差分布(GED)讨论了它们的条件残差分布问题,最后运用CARR类模型对高频金融时间序列进行了实证分析.研究结果表明:CARR及其衍生模型在高频金融时间序列的价格波动性捕捉方面具有良好的效果,而GED的引入可以很好的用于分析CARR模型具体的条件分布情况,而CARR模型的条件残差分布应该并非只有指数分布与威布尔分布两种形式.     

基于带隐含波动率的混频条件自回归极差模型的股市波动率预测研究

极值理论表明价格极差是波动率的一个有效的估计量。同时,众多研究表明,基于期权价格的隐含波动率包含了市场前瞻性的信息。本文在经典的基于极差的条件自回归极差(CARR)模型基础上,充分考虑价格极差的长期动态性以及期权隐含波动率包含的信息,构建了带隐含波动率的混频CARR (CARR-MIDAS-IV)模型对极差波动率进行建模和预测。CARR-MIDAS-IV模型通过引入MIDAS结构能够捕获条件极差的长期趋势过程(长期记忆特征)。而且,CARRMIDAS-IV模型同时考虑了极值信息以及隐含波动率包含的关于未来波动率的信息(前瞻信息)对波动率建模和预测。采用恒生指数和标普500指数及其隐含波动率数据进行的实证研究表明,充分考虑条件极差的长记忆性(MIDAS结构)以及隐含波动率包含的信息对于极差波动率建模和预测具有重要作用。总体而言,本文构建的CARR-MIDAS-IV模型相比其他许多竞争模型具有更为优越的数据拟合效果以及波动率预测能力。特别地,CARR-MIDAS-IV模型对于中、高波动期波动率的预测具有较强的稳健性。     

我国原油价格与外国原油价格的波动溢出效应——基于DCC-MGARCH模型分析

本文利用扩展的4维(E)DCC-MGARCH(1,1)模型,分析了四个原油市场(Brent、WTI、Dubai、China)之间的相互波动溢出效应。研究表明,Brent、WTI原油市场对我国市场均有显著的单向波动溢出效应,WTI原油市场比Brent原油市场对我国原油市场的波动溢出效应更明显。我国和美国原油市场波动都是暂时的,而Brent原油市场波动性是持久的。我国原油市场对Dubai原油市场有单向的波动溢出效应。结果还显示,Brent与WTI原油市场有双向波动溢出效应,Brent的波动溢出效应小于WTI波动溢出效应。     

中国黄金期货市场波动特征及模型预测研究

选取上海期货交易所黄金期货价格指数日内10分钟高频收益数据,构造了经调整的已实现极差波动率估计序列,利用6类GARCH模型建模分析,描述了黄金期货价格指数的波动特征.运用多种损失函数比较了GARCH类模型样本外波动率预测精度的优劣,并在此基础上,采用一种渐进正态分布检验法评估了GARCH类模型的预测效果.结果显示,黄金期货已实现极差波动率估计序列具有尖峰厚尾、集聚性、持续性等特征.对于黄金期货市场,ACD-GARCH模型具有相对最好的波动率预测能力.     

随机场的潜周期模型及其参数估计 *

潜周期模型是二维随机场的重要模型之一 ,在二维信号处理 ,二维时空序列的预测中常有应用 .给出了二维随机场的潜周期模型的估计方法 ,论证所给估计量的强相合性 .     

基于模糊GJR-GARCH模型的波动率估计

基于模糊数学和模糊时间序列分析理论,在模糊GARCH与GJR-GARCH模型的基础上建立模糊GJR-GARCH模型,并用遗传算法估计了该模型的参数。实证发现沪深两市的收益波动率具有明显的非对称性,相对于普通的GARCH、GJR-GARCH和模糊GARCH模型,模糊GJR-GARCH模型能更好的处理收益率的波动群聚性、时变性和非对称性,具有更好的估计精度。     

人民币汇率弹性调整对我国汇市与股市关系的影响——基于长记忆VAR-(BEKK)MVGARCH模型

针对金融时间序列的长记忆和尖峰肥尾特征,建立残差服从t分布的长记忆VAR-(BEKK)MVGARCH模型,并基于2005汇改后的人民币/美元汇率和上证综指日数据,实证分析了人民币汇率弹性调整对我国汇市和股市关系的影响,结果表明:我国汇市和股市的均值溢出效应虽不是很显著,但存在显著的汇市对股市的单向波动溢出效应,且这种波动溢出效应具有动态起伏性.人民币汇率弹性政策调整虽然没有改变我国汇市和股市间相关性较弱的总体特征,但具有短期冲击影响。人民币汇率弹性的收窄增强了我国股市对汇市的均值溢出效应,减弱了我国汇市对股市的短期波动溢出效应,而人民币汇率弹性的增加则促进了我国汇市和股市的双向波动溢出。     

我国股指期货与现货市场的波动溢出效应研究——基于HAR-CAW模型

沪深300股指期货与现货波动溢出问题的研究对于风险管理具有重要的理论和现实意义。本文旨在基于高频数据,利用异质金融市场驱动的HAR-CAW模型研究我国股指期货和现货市场之间及其自身的短期、中期和长期波动溢出问题。研究结果表明,沪深300股指期货与现货市场之间整体上存在着双向波动溢出效应,但是溢出效应不对称,期货对现货的溢出效应占主导地位;在相互间各期溢出研究上,两市场间的各期溢出表现各不相同;在自身溢出效应上,各期整体而言现货市场存在溢出,而期货市场不存在。     

基于价格极差的GARCH模型

本文利用资产价格的极差序列,基于常规GARCH模型的框架,构造了一类关于波动率的新模型,即GARCH-R模型以及能够表达波动率变化非对称性特性的AGARCH-R模型。利用上证综合指数日收益率及相应的高频数据,通过比较不同模型对波动率以及VAR的预测效果,揭示了这种包含了极差信息的新的模型比传统的GARCH类模型的预测效果具有显著的优势。     

国内外股市波动溢出效应——基于多元GARCH模型的实证研究

通过对多个股票市场间波动溢出效应的研究,可以了解波动风险在市场间的传导路径和方向,以及在股市因外部冲击动荡前做出短期预测。本文以美国、日本、香港和我国沪市作为研究对象,采用多元GARCH模型对国内外股市波动溢出关系进行了研究。结果表明:只有香港股市对沪市具有显著的波动溢出,美、日股市对沪市的波动溢出则不显著,但由于美、日股市波动均对香港股市具有传染效应,它们可以借助对香港股市波动的影响间接地引起我国沪市的波动。所以,对我国沪市外部波动风险的把握在短期上应主要关注香港股市波动,其次还必须关注日本和美国股市的波动,尤其是美国股市的波动。     

完全离散复合二项风险模型破产概率的一个新求法

本文主要利用过程的马尔可夫性对完全离散复合二项风险模型进行研究,首先得到了赔付间断时间序列和赔付时刻赢余的有限维联合密度,然后根据这一结论,得到了新的破产概率公式以及有限时间内的生存概率公式,并在当初始资本u=0,c=1,赔付随机变量服从赌徒分布即P(Yi=2)=1,i=1,2,3,…的情况下,得到了有限时间内的生存概率.     

基于ICA-SV模型的金融市场协同波动溢出分析及实证研究

对于动态投资组合与风险管理来说,测定波动溢出效应是非常重要的.已有的文献证明SV模型比GARCH模型能够更好地刻画金融市场的波动,使用SV模型研究两个金融市场间波动溢出的文献并不多见,而使用SV模型研究多个金融市场对一个金融市场协同波动溢出的文献则更为少见.本文以独立成分表示金融市场波动的协同指标,提出了独立成分SV模型(ICA-SV),并研究了多个金融市场对一个金融市场的协同波动溢出,实证结果验证了ICA-SV模型在分析金融市场协同波动溢出是可行的.     

变点分析与极值指标和SV-t-GPD模型在原油极端风险测度中的应用

引入VaR和ES的极值理论对BRENT原油现货市场的价格风险进行研究,运用变点理论对传统Hill估计方法的阈值选择进行了改进,定量选取阈值,相应降低了因主观判断失误引致的阈值选取误差。针对GPD模型要求金融时序服从独立同分布条件,引入两种方法来消除超阈值的局部相关性:一是结合GPD模型与极值指标;二是基于BRENT收益率序列采用SV-t模型进行过滤处理,建立起度量BRENT市场波动风险的动态VaR和ES模型。实证结果表明:针对BRENT市场极端风险,结合变点分析和极值指标构建的改进型阈值定量模型在风险测度方面具有有效性和精确性。相应地,构建的动态SV-t-GPD模型在测度BRENT极端风险方面具有稳健性。     

融合Bass模型和三阶段过程模型的续集电影需求扩散研究

续集电影与母电影之间存在品牌溢出效应但不存在替代效应。现有多代扩散模型主要考虑替代效应,难以适用于续集电影。构建了一个融合Bass模型和三阶段过程模型的续集电影需求扩散模型,以预测续集电影的市场潜量和上映期间每日需求量。以2011年至2016年国内上映的续集电影相关数据对模型进行了验证,并与Marshall模型和SBM进行了比较。结果表明1)母电影品牌溢出效应、两代电影特征差距和市场扩张显著影响续集电影的市场潜量;2)电影需求过程存在显著的季节性波动;3)所建模型在拟合优度和预测精度方面均优于两个对比模型。所建模型一方面更适用于预测续集电影的需求扩散,另一方面研究对象拓展至不存在替代效应的多代短生命周期体验品,考虑了多代产品品牌溢出效应,是对已有多代扩散模型的补充。     

半参数门限广义非对称随机波动模型研究

为了能够同时刻画和描述金融资产收益序列的偏态、厚尾以及序列的门限效应、非对称杠杆效应等特性,提出把门限广义非对称随机波动模型与非参数Dirichlet过程混合模型有机结合,构建了半参数门限广义非对称随机波动模型,并对模型进行了贝叶斯分析.实证研究中,利用上海黄金价格收益率序列数据进行建模分析,结果表明:半参数门限广义非对称随机波动模型能够有效地刻画上海黄金价格收益率序列波动率的动态特征.     

上海股票市场和国际主要股票市场之间波动溢出效应的实证研究

使用BEKK—二元GARCH(1,1)模型,对于我国股票市场和国际主要股票市场之间的波动溢出效应进行了实证研究.分析结果表明,上证综指和标准普尔500指数、日经225指数之间存在单向波动溢出效应,而上证综指和香港恒生指数之间存在双向波动溢出效应,上证综指和新加坡海峡时报指数之间不存在波动溢出效应.     

沪铜期货与现货市场的价格发现与波动溢出效应

运用了Granger因果检验、脉冲响应函数、VEC模型以及BEKK模型,对沪铜期货与现货市场的价格发现与波动溢出效应进行实证分析.实证结果表明:期货价格与现货价格存在着长期均衡关系和Granger双向引导关系,在价格发现中,期货市场占主导地位,且比现货市场有着更强的信息效应;期货市场与现货市场各自的波动持久性均显著,而两者间的交叉波动效应相对较小,但是现货市场来自期货市场的波动溢出效应大于期货市场来自现货市场的波动溢出效应.