基于MCMC抽样的金融贝叶斯半参数GARCH模型研究

GARCH模型是研究金融资产收益的重要模型,然而现有参数GARCH模型依然不能有效刻画金融资产收益偏态厚尾特性且存在模型设定风险。本文在非参数分布和GARCH模型基础上,建立半参数GARCH模型以提高模型的有效性;同时在贝叶斯框架内发展有效MCMC抽样解决模型的参数估计难问题,并利用DIC4研究模型比较问题;最后通过模拟研究和实证研究考察MCMC抽样的有效性,检验半参数GARCH模型在刻画金融资产收益特性和风险价值预测方面的实际效果。     

基于非参数GARCH模型的中国股市波动性预测

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。     

基于MCMC的贝叶斯变结构金融时序GARCH模型研究

针对变结构GARCH模型没有解析形式的条件后验分布的问题。借助辅助变量把没有具体解析形式的后验分布转化为一系列完全条件分布,实现了变结构GARCH模型参数的贝叶斯估计。中国外汇市场波动性的实证研究,表明了辅助变量-Gibbs抽样有效的解决了贝叶斯变结构GARCH模型中的高维数值计算问题,并发现其波动持续性是由时间序列的状态转移引起的。     

基于阶段划分的股市信息冲击的非对称性分析

基于AR-EGARCH-M模型,对1991-2013年上证指数收益率序列的信息冲击非对称性进行分析.首先以年为单位分析了信息冲击的非对称性特征,根据非对称性效应的表现将其划分为6个阶段进一步分析.分析结果显示:A股市场表现出信息不对称性,信息冲击的正负杠杆效应交替出现,但是随着时间的推移,这种不对称性在明显减小.这表明中国股票市场的投机成分不断减少、投资者不断趋于理性,市场有效性水平提高.     

超额商誉对企业非效率投资的影响研究——基于风险承担和融资约束的视角

为探究超额商誉对企业非效率投资的影响，本文基于风险承担与融资约束双视角，选取2007～2018年我国A股上市公司数据为样本，实证检验了超额商誉与非效率投资的关系及其影响机制。研究表明：超额商誉对企业非效率投资、过度投资和投资不足显著正向影响；进一步分析表明，风险承担在超额商誉与过度投资中存在部分中介作用，即超额商誉会加剧企业风险承担进而加剧其过度投资；融资约束在超额商誉与投资不足中发挥部分中介作用，即超额商誉会加剧企业融资约束进而加剧其投资不足；企业社会责任信息披露能抑制超额商誉与过度投资间正相关关系。研究结论丰富和拓展了超额商誉的经济后果、传导路径和治理措施，也为企业优化投资效率提供了靶向指导。     

印花税调整政策对股票市场效率的影响分析

本文立足于市场效率的视角探索印花税调整政策对我国股票市场的影响,通过基于随机游走的弱式效率分析方法考察印花税政策调整公告前后市场的效率特征,建立包含时间开关变量的GARCH模型探究政策公告前后市场效率结构的变化,运用带有滑动窗的方差比检验方法进一步分析市场效率的演进路径。结果显示,印花税调整政策公告会引起市场效率结构的显著改变,政策调整公告后的短期内会出现显著的市场效率提升,然而公告前却会出现市场效率的较大降低.     

基于GARCH模型的期望损失ES非参数核估计

风险度量ES最新的非参数估计方法,不依赖于分布假设,但不能动态反应金融时间序列的风险.针对金融时间序列的波动,结合GARCH模型进行期望损失ES的非参数核估计,得到随市场波动而动态变化的ES预测.通过数值模拟和对近两年的上证指数实证分析验证了该方法能准确而有效的反映市场风险.     

基于GARCH族模型商业银行外汇风险管理的VaR方法研究

面对日趋加大的汇率波动性,商业银行外汇资产面临的风险也越来越大,风险的计量与预测在管理外汇风险中的作用也越来越重要.引入参数法下的GARCH模型对外汇市场存在的风险进行计量分析,并以此为基础运用VaR方法进一步计算外汇资产的风险补偿金,以达到预测和控制外汇风险目的.     

基于GARCH模型的人民币汇率波动规律研究

自人民币汇率体制改革以来,汇率波动日趋复杂.鉴于GARCH模型能够较好地拟合汇率时间序列的尖峰厚尾特征,本文采集了2003～2007年之间的1069个美元兑人民币汇率日值,应用GARCH模型进行分析,证实了我国外汇市场确实存在ARCH效应,且GARCH模型能够较好地拟合汇改后的人民币汇率数据.     

基于GARCH模型的人民币汇率波段动态特征研究

依据人民币兑美元汇率的长期走势所示性态,对人民币汇率时序数据分段建立GARCH模型,实证检验了人民币汇率的波段动态特征.结果表明,人民币汇率时序数据不服从正态分布,波动具有明显的集聚性,序列前段波动长记忆性明显,中后期波动尖峰厚尾特性更加显著,依据分析,央行应采取适当的调控措施和平稳的汇改政策抑制人民币汇率过度波动.     

基于组合评价的长三角城市基础设施投资绩效研究

城市基础设施投资绩效的合理评价是进行科学投资决策的重要依据。为了对长三角25个城市基础设施投资绩效进行客观、合理的评价,建立了基础设施投资绩效评价指标体系,选取2009年截面数据采用组合评价法进行综合评价。该方法首先使用超效率DEA、熵权TOPSIS、因子分析三种方法得出各自结果下的排名,在验证了各评价方法具有一致性的前提下采用模糊Borda综合评价法得出各城市的最终排名。组合评价方法弥补了单一方法的不足,有助于得到更客观合理的评价结果,为有关城市和部门把握基础设施投资绩效和未来决策提供参考。     

基于GARCH模型的短期汇率预测

研究人民币对美元的汇率预测,通过对2010年7月1日至2013年11月30的周汇率平均值进行数据分析,发现其基本符合时间序列分析中的GARCH模型,因此采用该模型进行预测,预测结果比较成功。预测表明人民币呈现升值的趋势.     

基于GARCH-M模型的湖南省CPI波动的实证研究

居民消费物价指数的波动聚集性问题是物价研究中的一个重要课题．文章根据湖南省1994年1月到2012年5月的居民消费物价指数月度数据,运用时间序列的GARCH模型对其建立模型,较好的拟合了湖南省居民消费物价指数,并得出湖南省居民消费物价指数存在波动聚集性,它对外部冲击反应比较慢,具有时滞性．     

基于GARCH模型的中美汇率实证分析

汇率制度改革后,加强人民币汇率风险管理已成为摆在各大经济主体面前的重大课题.基于2010年1月1日至2012年5月10日的美元对人民币日汇率值,利用广义条件异方差自回归(GARCH)模型,对中美汇率日数据进行处理与检验,得到了残差存在异方差性.在此基础上建立了汇率GARCH模型,实证分析表明精确性高.     

基于GARCH类模型和SV类模型的沪深两市波动性研究

以CSMAR数据库2007年2月27日至2008年5月14日共297个交易日的上证综指和深证综指的收盘价数据为研究对象,通过比较5类GARCH模型和两类SV模型对上证综指和深证综指样本内(2007年2月27日至2008年2月27日)收益率波动特征的描述能力以及样本外(2008年2月28日至2008年5月14日)收益率波动的预测能力,得出GARCH类模型相比SV类模型更适合描述中国证券市场的波动性.     

基于Hilbert-Huang变换的金融收益政策风险因子识别方法

针对政策可能对金融收益产生风险问题,提出了基于Hilbert-Huang变换方法的政策风险因子识别检测方法。通过经验模态分解,Hilbert-Huang频谱分析得到金融时间序列的时域和频域特征,通过与量化处理后的政策进行匹配得到政策产生的异常波动情况,从而实现对政策因子风险的识别与处理。研究结果对于探究宏观政策对金融收益的影响具有重要参考意义。最后以国家房地产调控政策与地产指数为算例,发现本研究提出的方法识别精度高,具有非常好的应用前景。