人民币汇率预测——基于GARCH模型

自汇率制度改革以来，人民币汇率的走势一直受世人关注。运用合适的方法对汇率进行预测研究，具有重要意义。本文首先介绍了广义条件异方差自回归（GAKCH）模型，随后对人民币／美元的高频数据进行预检验，发现其存在自相关性和异方差性，之后建立汇率GAKCH模型，并进行汇率预测。     

基于马尔科夫区制转移模型的风险价值度量——对我国股市波动区制的识别与预警

应用SWARCH模型描述股票市场的波动性,可以刻画收益率序列剧烈的波动和波幅大小的转换,从而避免广义自回归条件异方差模型高估波动率聚集的持续性问题。本文通过对我国股票市场的实证研究,发现马尔科夫区制转移方差模型较SWARCH模型对我国股票市场的波动区制有更好的识别,对风险价值有更好的度量。马尔科夫区制转移方差模型对于我国股票市场暴涨暴跌的巨幅波动特性有很好的预警功能。     

基于GARCH模型的沪市波动性的实证研究

资产收益率的波动问题是现代金融投资研究的重要问题之一。自回归条件异方差（ARCH）族模型作为近年来兴起的理论模型,由于其在刻画金融时间序列波动特征方面的良好效果而受到广泛关注。文章采用1999年至今的上证指数收益率作为样本数据进行建模实证分析,分析上证指数收益率的特征,结果表明上证指数收益率具有明显的方差聚集性、波动性和尖峰厚尾特征。     

我国开放式基金市场收益率波动性研究

自从2001年首只开放式基金发行以来,我国开放式基金迅速发展,逐渐占据基金主体地位,但有关开放式基金市场收益率波动性研究的文献并不多。一般认为,自回归问题是时间序列数据所特有,而异方差性是横截面序列数据的特点,本文通过对2003年以来我国开放式基金市场收益率序列数据进行研究,发现我国开放式基金市场收益率序列不服从正态分布,具有明显的“尖峰厚尾”特征,并且收益率的波动存在明显的集聚性。运用GARCH（1,1）模型较好的描述了这一波动特征。     

沪深300指数的GARCH模型族仿真研究

应用GARCH模型族对沪深300指数进行实证研究,发现沪深300指数的波动存在明显的GARCH效应,股市波动存在持久性和弱杠杆效应;沪深300指数收益率条件方差是平稳系列,股市具有可预测性,用EGRACH-M（11,）模型能很好预测股市的波动。     

基于STAR模型的我国PPI指数描述性统计研究

本文研究了2000年1月到2010年12月我国的工业品出厂价格指数,结果显示,由于受到源自美国的国际金融危机的影响该指数在2008年7月出现了一个结构性断点。为了描述我国工业品出厂价格指数,本文对数据进行了线性测试并考虑用能够描述非线性特性的平滑移动自回归（STAR）模型来对数据进行描述,估计结果表明相比较线性自回归模型STAR模型的描述效果更好。     

ARIMA模型在陕西省城镇居民人均消费预测中的应用

陕西城镇居民人均消费支出是一组依赖于时间变化的随机变量,可用ARIMA模型予以近似描述。运用1980—2007年陕西城镇居民人均消费支出数据建立了ARIMA（4,1,4）模型,其预测结果通过了检验。预测结果为各级政府提出扩大城镇消费支出的政策提供了科学依据。     

贝叶斯分析方法在投资组合中的应用

传统的均值—方差模型在投资组合实践中的应用通常做法是将参数估计当成真实取值,但是这样却忽略了风险估计对投资决策的影响。因此,本文试图将贝叶斯分析方法引入均值—方差模型,用于估计参数。研究表明这种方法将有效地避免传统均值—方差模型对参数取值的敏感性,能够显著提高模型的稳定性。     

基于协整和向量误差修正模型的中国主要城市房价的联动效应研究

针对中国城市房屋销售价格是否存在关联的问题,我们综合运用协整检验、误差修正模型、向量误差修正模型、脉冲响应分析及方差分解等方法分析了自1999年1季度至2008年3季度间中国副省级以上城市房屋销售价格的关联。结果表明：（1）北京、天津、上海等直辖市房屋销售价格具有较强影响力,仍是主要调控对象;（2）沈阳,南京等城市房屋销售价格具有一定影响力,应当受到关注;（3）青岛是整个城市房价体系中最为活跃的城市,调控其房价对于稳定整个城市房价体系有显著作用。由此可见,抓住最具影响力的城市进行房价调控,能够更有效地对整个房价体系的波动进行控制,从而使房价保持在合理范围内,最终实现构建和谐社会的目标。     

基于风险基金的资本资产定价模型

本文提出并证明了基于风险基金的CAPM模型。基于风险基金的CAPM模型描述了资产的收益与风险之间的线性关系 ,其中资产的风险定义为资产收益率与风险基金收益率的协方差除以风险基金收益率的方差。作为应用例子 ,本文使用基于风险基金的CAPM模型证明了著名的CCAPM模型。     

ARCH模型族对上证综指收益波动的实证分析

金融时间序列的波动呈现聚类现象,即方差随时间的变化而变化,而传统的金融计量经济学模型对它的描述较为简单。本文运用ARCH模型族对2005年7月21日人民币汇率改革至2009年10月20日上证综指日收益率序列进行了实证研究,对模型结果分析并提出了相应的建议。     

安徽省金融结构与产业结构互动关系的实证分析

改善区域金融结构,提升产业结构竞争力,是中国区域经济发展与金融体制改革面临的重要难题。本文以安徽省的产业结构和金融结构为研究对象,建立向量自回归（VAR）模型,运用脉冲响应函数和方差分解方法,探讨了安徽省产业结构和金融结构之间的互动关系,以期找到促进安徽省经济发展的合适的产业和金融政策。     

人民币汇率预测——基于GARCH模型的实证研究

自汇率制度改革以来,人民币汇率的走势一直受世人关注。运用合适的方法对汇率进行预测研究,具有重要意义。本文首先介绍了广义条件异方差自回归(GARCH)模型,随后对人民币/美元的高频数据进行预检验,发现其存在自相关性和异方差性,之后建立汇率GARCH模型,并进行汇率预测。     

Markowitz均值-方差模型与RAROC模型在中国证券市场的实证研究

从Markowitz均值-方差的基本模型入手,分析其缺陷并引入其修正模型和在此基础上改进的RORAC模型。两个模型采取了不同的风险衡量度量方法。在MATLAB环境下运用遗传算法求解在同一收益水平下的两个模型风险水平。对深圳证券交易所数据的实证研究,证实修正后的Markowitz模型的风险控制能力强于RORAC模型的VAR风险控制方法。     

人民币汇率预测——基于GARCH模型的实证研究

自汇率制度改革以来,人民币汇率的走势一直受世人关注.运用合适的方法对汇率进行预测研究,具有重要意义.本文首先介绍了广义条件异方差自回归(GARCH)模型,随后对人民币/美元的高频数据进行预检验,发现其存在自相关性和异方差性,之后建立汇率GARCH模型,并进行汇率预测.     

中国期货市场自回归条件异方差效应实证研究

金融市场价格波动常出现群集性 ,自回归条件异方差类模型是描述这种特性最好的工具。自回归条件异方差类模型不仅能有效地揭示市场价格波动的特性 ,还能揭示市场投资者的风险偏好。对发达期货市场的研究表明这些市场价格的波动存在显著的自回归条件异方差效应 ,中国期货市场应该也不例外。     

QFII制度对中国股市的影响及其原因

一、模型选择 本文选择GARCH模型,GARCH模型的基本思想是:对于收益率的时间序列Rt,其变化规律由模型Rt=xβ εt描述.标准的GARCH(p,q)模型意味着在信息集Ωt-1的条件下,误差项εt的条件方差Var[εt/Ωt-1]符合下式:     

带有模糊收益的均值-方差-偏度投资组合选择模型

许多经验性的研究表明投资组合收益通常是非对称的,当均值和方差相同时,投资者喜欢非对称度较大的投资组合收益.为了衡量模糊投资组合收益的非对称性,偏度这一概念被定义为此文的三阶中心矩.作为对模糊均值-方差模型的扩展,我们提出均值-方差-偏度模型并考虑其相应的变化.为了求解这个模型,我们设计了带有模糊模拟的遗传算法.最后,给出几个数值例子来说明这个模型的思想以及这一算法的有效性.     

新疆居民消费、固定资产投资变动对经济增长影响的实证研究——基于动态VAR模型的解释

本文选用新疆1979年～2009年的数据,基于VAR模型运用协整检验、脉冲响应分析、方差分解等方法描述居民消费、固定资产投资与经济增长三者之间的关系,根据结果,提出了相应的政策建议.     

股指期货套期保值理论及模型的演进与实证研究

将对股指期货套期保值策略进行比较全面的理论和实证研究。首先,概述了股指期货套期保值的相关理论,综述了套期保值的关键环节是最优套期保值比率的确定的相关的模型;其次,运用协整等分析方法,采用最小二乘回归模型（OLS）、向量自回归模型（VAR）、误差修正模型（ECM）、广义自回归条件异方差模型（GARCH）,分别对中国沪深300股指期货最优套期保值比率进行了实证研究,并对各模型的套期保值绩效做出了评价,得出ECM模型是最优的,是最适合中国沪深300股指期货的套期保值率估计模型。