股市波动性预测模型改进研究

本文从参数估计准则和收益率波动性的定量表达这两方面来探讨股市收益的波动性预测改进方法,并由此提出了以收益率偏差绝对值为代替偏差平方并利用非线性最小二乘法来估计参数的(A)GARCH-NLS模型。最后,我们以国泰君安指数、上证综指以及深证成指1998 1 5-2002 9 25的每日收盘价格为样本来考察各种合理替代所产生的模型对股市波动性的预测性能影响。结果发现,(A)GARCH-NLS模型对股市波动性的预测精确度有了较显著的提高。     

随机序列的适时预报方法——新息预报方法

<正> 人们在进行科学研究和科学实验的过程中,常常得到一系列的量测数据,由于这些数据带有一定的随机性,并往往依时间次序排列,因此常称之为随机时间序列,或简称为随机序列.如何充分利用随机序列的信息,分析研究客观事物本身的内在规律,并进一步预测未来,这往往是非常重要的.因此,首先需要从这串数据出发,建立合理的数学模型.关于这一方面,BOX给出了用ARMA(p,q)模型来描述平稳时间序列的方法和具体的     

盘点 专家预言：亦真亦幻难把握

人人都知道，买股票就是买它的未来，所以，从股市诞生的那一刻起，人们便通过各种手段预测，并在预测的指导下进行投资。期间，有成功也有失败，但是，预测的声音始终没有停止过。凯恩斯是20世纪最伟大的经济学家之一，他靠在股市上的精明测算，1936年时把财富增长到50万英镑。但在1938年的熊市中，他错误的预测导致投资失败，资产损失了62％。之后，凯恩斯痛定思痛，总结出著名的空中楼阁定律：股票市场上的投资者，不是根据自己的需要，而根据他人行为来作出的决定，是空中楼阁。A股市场在那段疯狂的日子，各路专家像明星走穴一样在各种场合都热衷于预测，“唱多者”被“粉丝”们簇拥着；“唱空者”被甩在一个阴暗的角落，显得孤独而无助，甚至被骂声淹没。当股市被推向高高的悬崖，又重重地摔下来的时候，很多专家的预测已被事实否定。据相关机构统计，专家的预测有80％都是错的。我们回头看看，众多专家是如何预测的。     

基于物理泡沫破裂模型的股市风险预测

股市泡沫是投资者关注的重要问题之一,如果能够通过计算得到准确的"股灾"时间,投资者就能在股市中做出更加正确的判断和操作,这对股票投资的风险管理是非常有意义的.股市泡沫与物理学上的气泡有很多相似之处,为此以气泡破裂模型为基础,将波动因素融入模型后建立股市泡沫破裂的数学模型.然后利用最小二乘和遗传算法求解出模型中的关键参数,从而得到模型的具体数学形式.利用该模型,对三段时间的上证指数进行了实证分析,得到预测的泡沫破裂(巨幅下跌)时间与真实的破裂时间误差较小,并且预测的破灭时间更容易出现在实际破裂时间的右侧,这说明泡沫的实际破裂时间以更大概率地比预测的要早.利用该模型又对近期的(2014年1月1至2015年6月10)上证指数进行预测,发现预测的破裂时间与真实的破裂时间基本一致,这说明该模型对刻画股市风险有较好的效果.     

灰色GM(1,1)预测在病虫测报上的应用

前言 灰色预测是从过去或当今的信息预测未来信息,这些信息对未来事件预测可能是不充分的,称之为“灰色”。病虫发生受气候、天敌等生态条件及本身条件的制约,而且现有信息与未来信息的关系是不十分明确的,从而是“灰色”的,近年来,我们运用灰色预测对麦蚜、粘虫、玉米螟进行了预报,取得了较好的效果。 农业生态系统是由若干子系统组成,子系统相互独立又相互依存,病虫本身是一个子系统,受其它因素影响较大,每年发生差异较大,一般不成平稳序列。直接用GM(1,1,)建模,拟合率较差,所以,我们必须对历年数据进行处理,由于数据处理方法不同,可分为…     

基于双AR(p)模型的股价分析及其实证研究

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.     

基于随机矩阵理论决定多元GARCH模型最佳维度研究

基于随机矩阵理论(RMT)的降维技术能够通过去除噪声和只保留有用“信息”,而对相关矩阵估计中用来描述相关的主成分或因子的最佳使用数量做出确定.本文认为利用RMT对相关矩阵估计的降维操作来实现RMT对多元GARCH模型的有效降维是可能的.为说明基于RMT的降维技术用于多元GARCH模型的有效性,本文建立了两类将基于RMT的相关矩阵估计和波动率结合在一起的多元GARCH模型:滑动相关多元GARCH模型(SC-GARCH模型)和改进的O-GARCH模型(IO-GARCH模型).理论分析表明,这两类模型具有降维的相关结构,易于估计,并且利用RMT能确定出它们的理论最佳维度.实证研究中,本文建立了上海证券市场100只股票收益率的两类多元GARCH模型,并在马克维茨证券组合理论的框架下,考察了它们的协方差矩阵预测效果.结果表明这两类模型的预测效果很好.通过两类模型各个维度预测效果的比较可以看出.RMT能够为多元GARCH的降维提供有效的依据并且较准确地确定多元GARCH模型的最佳维度.理论和实证分析结果表明,基于RMT的降维技术是解决多元GARCH模型“维数灾祸”问题的有效手段.     

上海股市波动的预测方式和模型

探讨基于 SV类模型的上海股市波动的预测方式和模型问题 .比较了 SV( stochastic volatility)类模型 (包括基本 SV模型和 ASV模型 )在两种不同方式下的预测效果 ,并将基本 SV类模型的预测效果与 ASV模型 ,以及其他常用模型做了比较 .结果表明 :SV类模型在两种预测方式下的预测效果存在一定的差异 ;基本 SV模型对于上海股市具有较强的预测能力 ;ASV模型的预测效果不理想 .     

改进的函数系数自回归建模方法对上海股市实证分析

函数系数自回归模型(FAR)是一类更具有适应性的模型。本文利用函数系数自回归模型对上海股市日收益率进行建模及短期预测,改进现有建模对带宽、模型的依赖变量以及阶数确定方法。并与上海股市日收益率的自回归模型结果进行了比较,结果表明改进的函数系数模型具有很好的预测能力。     

中国股市周期性研究及其价格监控

对股市周期性和股市价格的监控和预警的研究有利于给予投资者相关的信息.为了探究股票市场的周期性,引入带虚拟变量的ARMA-TGARCH-M模型来研究中国股市的周期性.为了对股票市场进行监控和预警,利用基于ARMA-TGARCH-M模型的残差控制图来实现对股票市场的监控和预警.实证结果发现:中国股市存在着显著的正的周一和周二效应,这主要是由于周一和周二在消化周末所发布的信息导致的.通过残差控制图对超过控制限的点进行分析发现基于ARMA-TGARCH-M模型的控制图能够很好地捕捉到股票市场的不受控状态.     

Estimation of the measure of the image of the ball

Under study is the class of ring Q-homeomorphisms with respect to the p-module. We establish a criterion for a function to belong to the class and solve a problem that stems from M. A. Lavrentiev [1] on the estimation of the measure of the image of the ball under these mappings. We also address the asymptotic behavior of these mappings at a point.     

On the distributions of the ratios of the extreme roots to the trace of the Wishart matrix

In this paper, the authors cosider the derivation of the exact distributions of the ratios of the extreme roots to the trace of the Wishart matrix. Also, exact percentage points of these distributions are given and their applications are discussed.     

On the rational approximation of the sum of the reciprocals of the Fermat numbers

Let $\mathcal{G}(z):=\sum_{n\geqslant0} z^{2^{n}}(1-z^{2^{n}})^{-1}$ denote the generating function of the ruler function, and $\mathcal {F}(z):=\sum_{n\geqslant} z^{2^{n}}(1+z^{2^{n}})^{-1}$ ; note that the special value $\mathcal{F}(1/2)$ is the sum of the reciprocals of the Fermat numbers $F_{n}:=2^{2^{n}}+1$ . The functions $\mathcal{F}(z)$ and $\mathcal{G}(z)$ as well as their special values have been studied by Mahler, Golomb, Schwarz, and Duverney; it is known that the numbers $\mathcal {F}(\alpha)$ and $\mathcal{G}(\alpha)$ are transcendental for all algebraic numbers α which satisfy 0<α<1. For a sequence u, denote the Hankel matrix $H_{n}^{p}(\mathbf {u}):=(u({p+i+j-2}))_{1\leqslant i,j\leqslant n}$ . Let α be a real number. The irrationality exponent μ(α) is defined as the supremum of the set of real numbers μ such that the inequality |α?p/q|<q ^?μ has infinitely many solutions (p,q)∈?×?. In this paper, we first prove that the determinants of $H_{n}^{1}(\mathbf {g})$ and $H_{n}^{1}(\mathbf{f})$ are nonzero for every n?1. We then use this result to prove that for b?2 the irrationality exponents $\mu(\mathcal{F}(1/b))$ and $\mu(\mathcal{G}(1/b))$ are equal to 2; in particular, the irrationality exponent of the sum of the reciprocals of the Fermat numbers is 2.     

Refinement of the asymptotics of the power of the quantile test

One investigates the asymptotic properties of the quantile test, similar to the properties of the Pearson's chi-square test of fit.Translated from Zapiski Nauchnykh Seminarov Leningradskogo Otdeleniya Matematicheskogo Instituta im. V. A. Steklova AN SSSR, Vol. 153, pp. 5–15, 1986.The author is grateful to D. M. Chibisov for useful remarks.     

On the approximation of positive operators and the behaviour of the spectra of the approximants

LetT be a positive linear operator on the Banach latticeE and let (S _n ) be a sequence of bounded linear operators onE which converge strongly toT. Our main results are concerned with the question under which additional assumptions onS _n andT the peripheral spectra (S _n ) ofS _n converge to the peripheral spectrum (T) ofT. We are able to treat even the more general case of discretely convergent sequences of operators.