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1.
运用时间序列分析的预测方法,对四大银行的股票日对数收益率序列进行拟合与预测分析,分别构建ARMA模型、GARCH模型以及ARMA-GARCH组合模型,通过模型比较,实证分析表明:在拟合效果上,ARMA-GARCH模型的拟合优度优于ARMA模型和GARCH模型;在预测效果上,ARMA模型的预测效果最优,ARMA-GARCH模型次之.  相似文献   
2.
ARMA-GARCH模型对上海铜期货市场收益率的建模与分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
萧楠 《运筹与管理》2006,15(5):128-132
本文首先对沪铜期货收益率序列的进行了分析,在单位根检验中克服了观察等价性的影响,并得到为该收益率服从ARIMA(0,1,1)-GARCH(1,1)模型.在此基础上,利用TARCH和EGARCH模型对收益率的杠杆效应进行了检验.  相似文献   
3.
利用时间序列模型对大众公用(600635)股票价格进行分析与预测.首先,通过对数据的初步分析,建立ARMA拟合模型;然后,通过模型检验发现模型残差中存在条件异方差性,通过加入GARCH项消除条件异方差性,得到了ARMAGARCH拟合模型;最后实证分析结果表明了模型的有效性与准确性.  相似文献   
4.
Although the quasi maximum likelihood estimator based on Gaussian density (Gaussian-QMLE) is widely used to estimate parameters in ARMA models with GARCH innovations (ARMA-GARCH models), it does not perform successfully when error distribution of ARMA-GARCH models is either skewed or leptokurtic. In order to circumvent such defects, Lee and Lee (submitted for publication) proposed the quasi maximum estimated-likelihood estimator using Gaussian mixture-based likelihood (NM-QELE) for GARCH models. In this paper, we adopt the NM-QELE method for estimating parameters in ARMA-GARCH models and demonstrate the validity of NM-QELE by verifying its consistency.  相似文献   
5.
在复杂多变的金融市场,人民币汇率的变化受多种因素的影响,而人民币汇率的变化又影响着经济生活的方方面面,人民币汇率及其变化特征受到人们的广泛关注,研究人民币汇率变化特征,正确分析与预测人民币汇率的走势,对于国家和各个经济主体制定金融政策和投资决策具有十分重要的意义,采用HP滤波法将汇率数据序列分解为趋势成分序列和波动成分序列,然后使用自回归和ARMA-GARCH模型分别进行拟合和预测,通过实证分析发现模型有着较好的预测效果,可以为金融产品的预测研究和制定金融政策提供参考。  相似文献   
6.
基于ARMA-GARCH模型,并结合均值回归效应,溢出效应和周内效应,本文研究了恒指隐含波动率指数(VHSI)能否被预测及预测是否有助于期权投资实践的问题.研究结果验证了香港股市具有均值回归的特性,标准普尔500指数对恒指隐含波动率指数有明显的溢出效应.此外,恒指隐含波动率指数呈现出周一上涨,周五下跌的特征,具有明显的周内效应.最后,本文运用ARMA-GARCH模型对恒指隐含波动率指数进行预测,并结合实际的市场数据做了期权交易模拟.结果显示,ARMA-GARCH模型比ARMA模型更适合对恒指隐含波动率进行建模;考虑了均值回归效应,溢出效应和周内效应之后,ARMAGARCH模型对恒指隐含波动率指数的预测能力显著提高,并且预测结果有助于期权交易获得较好的收益.  相似文献   
7.
本文首次关注时变市场风险度量指标——时变贝塔和单位市场风险收益率度量指标——时变特雷诺比率的周内效应,重点对中国股市行业指数的收益率、时变贝塔、时变特雷诺比率和交易量进行了周效应和周内各交易日效应研究,并比较研究了个股时变贝塔的周内效应。研究发现行业指数的收益率、时变特雷诺比率、交易量有明显的周效应;收益率和时变特雷诺比率有明显的周二和周四效应,但周一和周五效应并不明显,比如行业收益率基本上没有周一效应;上证指数收益率有明显的周四效应;行业指数交易量的各周内交易日效应比较显著;但行业指数的时变贝塔周效应并不显著;此外,个股的时变贝塔表现出不同于行业指数的特点,其周内效应相对比较明显.  相似文献   
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