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1.
基于GARCH模型族的中国股市波动性预测   总被引:19,自引:0,他引:19  
收益与风险历来都是投资者与研究者所关注的问题 .本文选取 GA RCH、TGARCH和 EGARCH模型来拟合中国股市的波动性 .实证分析结果表明 ,中国股市的波动具有显著的波动聚类性与持续性 ;由 E-GARCH模型所预测的上证 30指数、上证综合指数和深证成份指数未来一天的波动要明显优于 GARCH和TGARCH模型的对应值 ,而对香港恒生指数 ,三种模型的预测结果无显著的差异 .  相似文献
2.
ARCH类模型研究及其在沪市A股中的应用   总被引:15,自引:2,他引:13  
陈健 《数理统计与管理》2003,22(3):10-13,26
本文主要介绍ARCH(Autoregressive Conditional heteroskedasticity)模型、GARCH模型和EGARCH模型,分析这些模型的特点和适用范围,并在模型中引入t分布取代正态分布假设,最后利用这些模型对上征指数进行了实证分析。  相似文献
3.
基于GED—GARCH模型的中国原油价格波动特征研究   总被引:14,自引:0,他引:14  
本文采用中国大庆原油价格日平均交易数据,建立了基于GED分布的GARCH(1,1)、GARCH-M(1,1)和TGARCH(1,1)三个模型,描述了中国原油价格与国际接轨以来的波动特征。实证结果表明,与国际油价类似,中国原油价格的波动也存在显著的GARCH效应,但其波动冲击的半衰期要比国际油价短,为5天。而且,中国原油收益率受到预期风险的负向影响,表明中国原油市场并非完全市场化运作,当然这种负向影响程度较小,约为8%。另外,中国原油价格的波动存在显著的杠杆效应,相同幅度的油价下跌比油价上涨对未来油价的波动具有更大的影响,前者是后者的1.7倍左右。最后,基于GED分布的GARCH模型比基于正态分布的GARCH模型能够更好地描述中国原油价格的波动特征,并且具有较好的预测能力。  相似文献
4.
极值理论在风险度量中的应用--基于上证180指数   总被引:10,自引:0,他引:10  
精确度量风险是金融风险管理的关键问题。本引入广义帕雷托分布代替传统的正态分布等,精确描述金融收益的厚尾特征。并将基于广义帕雷托分布的VaR模型和其它模型方法,如GARCH(1,1)、GARCH(1,1)-t、历史模拟法、方差-协方差方法,进行比较分析。实证研究表明,基于广义帕雷托分布的VaR模型比传统的模型方法更适合厚尾分布高分位点的预测,并且其预测结果比较稳定。这使得基于广义帕雷托分布的VaR模型成为VaR度量方法中最稳健的方法之一。  相似文献
5.
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
6.
GARCH模型在股票市场风险计量中的应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
本文以上证综指的日收益率为研究对象,运用GARCH模型簇分析上海股市日收益率波动的条件异方差性,计算每天的V aR值.实证研究表明,GARCH模型的V aR计算方法对我国股市风险的管理有较好的效果.  相似文献
7.
多元Copula-GARCH模型及其在金融风险分析上的应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
针对传统风险分析模型的不足,结合Copula技术和GARCH模型,提出了多元Copula-GARCH模型。指出该模型不仅可以捕捉金融市场间的非线性相关性,还可以得到更灵活的多元分布进而用于资产投资组合VaR分析。在详细探讨了基于Copula技术的资产投资组合的MonteCarlo仿真技术的基础上,运用具有不同边缘分布的多元Copula-GARCH模型,对上海股市进行了研究,结果证实了所提模型和方法的可行性和有效性。  相似文献
8.
中国证券市场股指波动的条件异方差特性分析   总被引:6,自引:0,他引:6  
股指的波动具有持续性、集聚性 ,如何进行判别 ?本文用 Garch模型理论探讨沪深股指的这种条件异方差特征 ,进一步分析波动是否影响股指未来变化 ,以及股市对利好、利空的消息是否存在不对称的反映。同时 ,比较不同类型的股指的共性及差异 ,并对上述现象作了解释和说明。  相似文献
9.
中国股市风险特征分析   总被引:6,自引:1,他引:5  
本文采用GARCH类非线性时间序列模型对沪,深股票的动态风险特性进行数量分析,并利用因子模型探计中国股市风险的共同特征。  相似文献
10.
上海股市波动的周日效应检验   总被引:5,自引:1,他引:4  
与以往日历异常现象的研究大多集中在股市收益率上不同,本文对上海股市波动的周日效应进行实证研究,无条件波动的修正Levene检验和条件波动的GARCH模型被应用。结果显示上海股市存在显著的星期一高波动现象,利用混合分布模型对此现象进行了解释,周末信息的积累对星期一交易的影响可能是其高波动的原因。  相似文献
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