基于双因子已实现GARCH模型的波动率预测研究

准确地预测金融市场的波动率对市场管理者和参与者而言都是至关重要的。本文在标准已实现GARCH模型基础上,将条件方差乘性分解为长期方差和短期方差两部分,分别构造包含杠杆函数的长期方差方程和短期方差方程,用以捕捉波动率的长记忆性和短期微观波动。运用上证综指和日经指数的日收盘价、已实现方差和已实现核波动此类高频数据进行实证分析,结果表明:与标准已实现GARCH模型相比,两指数的双因子已实现GARCH模型在样本内表现出更大的似然估计值;通过样本外误差函数分析和DM检验,双因子已实现GARCH模型也取得更好表现。     

道德风险影响下的保险最优投资研究

在考虑道德风险的情况下,以均值方差准则为目标研究保险人最优投资问题.假设保险盈余过程服从C-L模型,金融市场上存在一种无风险资产和一种风险资产可供投资,其中风险资产的价格过程服从几何布朗运动.在纯道德风险保险契约设计中,借鉴相关研究对努力水平和效用化努力成本的假设,量化道德风险对盈余过程的影响.在均值方差目标下,建立保险人最优投资问题的广义Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,给出保险人时间一致的均衡投资策略和价值函数.结果显示累计索赔比例参数越大,公司对最优努力水平越敏感,采取措施降低道德风险有利于公司收益提升;努力成本参数越大,公司会降低努力水平减少支出,避免损失.     

非线性均值方差模型的贝叶斯数据删除统计诊断

文章在非线性均值方差模型框架下基于K-L距离研究贝叶斯数据删除影响的统计诊断问题,通过应用Gibbs抽样和MH算法估计贝叶斯数据删除影响诊断统计量.随机模拟研究和红鳟鲑鱼数据的数值例子说明该诊断方法的可行性.     

基于小波Fisz变换的X射线脉冲星信号降噪研究

针对X射线脉冲星信号信噪比低,难以获取精确脉冲星信号相位的问题,提出了基于WaveletFisz变换的X射线脉冲星信号的估计方法.根据X射线脉冲星信号特性建立了信号模型,推导了Wavelet-Fisz变换理论,利用该变换将X射线脉冲星信号逼近于高斯分布,对变换后的信号数据进行估计.对大量RXTE的实测数据进行分析,结果表明在Wavelet-Fisz变换下能获得较好的估计性能,且耗时小,有利于X射线脉冲星导航的工程应用.     

基于脉冲响应函数的降水和气温与径流变化的关系研究

依据渭河流域下游水文代表站和气象代表站1960～2005年的径流、降水和气温资料,采用脉冲响应函数和方差分解法,对降水和气温与径流变化的关系进行研究.结果表明,降水对径流变化具有正向促进作用,径流对降水变化具有弱促进作用;气温对径流变化具有反向促进作用,径流对气温变化具有弱反向促进作用.径流的预测误差,主要来自于降水所做的贡献,其次是自身冲击和气温的扰动对其的贡献.     

光纤陀螺随机游走系数的分析研究

分析了产生随机游走误差的机理,分别采用有关标准和Allan方差进行了随机游走系数的分析和计算。结果表明:随机游走系数是衡量光纤陀螺噪声水平的重要指标,其值的大小体现了陀螺的极限精度。采用Allan方法表述光纤陀螺的静态指标,物理概念清晰,方法简便。     

时间序列期望和方差函数的半参数估计方法

以二阶差分序列为基础,针对相关系数平稳时间序列,给出了其期望函数与方差函数的半参数估计形式.核方法的运用使得无需假定非周期项的具体形式就能给出相应估计结果,避免了可能出现的假定错误.进一步,通过选取不同的判定函数,得到相应方差函数的估计结果,并对此类方法进行了理论上的总结.最后通过仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

我国五年期国债期货合约价格发现效率的实证研究

梳理了期货市场价格发现效率研究方法的发展历程,并从价格发现功能的存在性和价格发现的贡献度两个方面对我国五年期国债期货市场的价格发现效率进行了实证分析.结果显示,我国五年期国债期货市场已经具备了价格发现能力,并且MIS模型测度的价格发现贡献度达到98.27%,远远超过现货市场.结果表明,当前我国国债期货市场已经具备了较高的价格发现效率,在市场信息传递中发挥了重要作用,合约的设计基本实现了利率市场价格发现的功能.     

基于投资者情绪的市场均值-方差关系研究

本文应用带有GARCH效应的门限模型,研究了投资者情绪对市场均值-方差关系的影响。实证结果表明,市场均值-方差关系受投资者情绪的影响存在一个转变机制。当市场情绪落入低迷期,均值-方差的关系负相关;当投资者情绪进入到复苏期或高涨期时,两者关系是显著正相关,而且当期情绪的这种作用还会影响到下期的市场。同时发现股市政策性变化会引起情绪波动。     

不允许买空时的均值-下方风险投资组合选择——基于非参数估计方法

本文分别利用下半方差和下半偏差度量下方风险(Downside Risk),采用非参数估计方法研究了不允许买空时的均值-下方风险投资组合选择问题。首先,我们利用组合收益率密度函数的非参数核(kernel)估计得到了下方风险的计算公式,并把它们嵌入到均值-下方风险投资决策模型中。然后得到了模型最优解存在的充要条件,并给出了求解最优投资策略的Zoutendijk可行方向算法。最后,基于中国股票市场真实数据给出了一个数值算例,并比较了在两种不同下方风险度量下模型的差别。