人民币汇率波动规律研究——基于GARCH模型

利用GARCH类模型对2007年1月1日至2010年4月30日的人民币/美元的日汇率序列的波动特性进行了计量检验,检验结果表明在此期间汇率序列的波动存在显著的条件异方差性和波动性过程的非对称性,且还具有波动的集群性特征。     

GARCH族模型的预测能力比较:一种半参数方法

半参数GARCH模型无须设定条件分布的具体形式。本文首先将一种效率较高、易于实施的半参数方法——估计函数方法应用于10类常见的GARCH结构,并给出证据,显示该方法能显著提高GARCH族模型的波动率预测绩效。然后,应用估计函数方法,较为全面地比较各类GARCH结构的预测能力。为给出统计意义下的结果,并减少数据窥察问题,研究中分别使用OLS和SPA检验法进行绩效评价。结果发现,与其他GARCH类结构相比,EGARCH和APARCH模型能够较好地描述股市收益率的波动过程。     

基于GARCH模型的金融市场波动性分析与预测

以上证指数2004年1月2日至2014年12月28日交易日收盘价格的实际数据为样本,采取两种不同的波动率定义方式分别建立上证指数波动率的GARCH模型,并对两种波动率进行预测对比分析,实证研究结果表明以标准差定义的波动率建立GARCH(1,1)模型进行未来波动率预测的拟合效果较好。     

基于动态VaR模型的我国银行间拆借市场风险度量研究

本文介绍了一种基于GARCH和非参数法的动态VaR模型——L_VaR模型,用来度量市场风险与流动性风险两者综合风险的大小。并通过采样我国银行间隔夜拆借的高频交易数据,以及SAS软件的数据处理分析发现,GARCH（1,1）模型能较好地拟合隔夜拆借利率的波动情况,而非参数估计法（Boot- strap）能较准确地估计拆借市场流动性的波动水平。实证结果表明。基于动态VaR模型对于市场风险与流动性风险两者综合风险的短期预测效果较为理想。     

基于AEPD分布和ALD分布的VaR模型

本文以成熟市场和新兴市场的六个主要的市场指数为例,将更精确反映金融资产收益率典型事实的AEPD分布和ALD分布运用于股票市场VaR的度量。并与其它常见的非参、半参和参数法VaR模型进行全面比较。实证表明,对于参数法模型,误差项服从ALD分布和正态分布的GARCH族模型分别当且仅当在度量低分位数和高分位数水平下的VaR值时表现优异;而误差项服从AEPD分布的GARCH族模型在度量各种分位数水平下的VaR值时均取得不错的效果。另外对于CAViaR模型,它们在度量VaR时与参数法中表现最好的AR-GJR-GARCH-AEPD(ALD)两个模型效果相当。     

基于GARCH模型的股票收益率分析及预测

GARCH模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法,它是最常用、最便捷的异方差序列拟合模型。资产收益率是金融数据分析常用的指标,比价格序列更易处理且更有研究意义。本文采用R语言,对2009年1月6日—2019年5月20日沪深300指数的日收盘价进行预处理,将其转化为平稳的收益率序列,检验其ARCH效应,建立GARCH模型以及标准化残差分析,最后对收益率和股票价格进行预测,预测的结果能为投资者进行决策提供一定的参考。     

基于GARCH族模型的黄金价格收益率及波动性研究

文章应用GARCH族模型对黄金现货价格的收益率及波动性进行实证研究,实证结果表明黄金价格日收益率具有"尖峰厚尾"和"波动聚类"的特征。通过TGARCH及EGARCH模型发现我国黄金市场存在非对称性现象,正的冲击对黄金价格波动影响更大。     

GARCH族模型在中国股市中的应用——上证综合指数波动性研究

以1997年1月1日至2009年5月6日的上证综合指数的日度收盘数据为样本,运用带学生-t分布的GARCH族模型对其进行实证分析,检验了在这一段时间内我国股票市场的波动情况以及波动的杠杆效应,分析结果表明了上证指数对数收益率服从非正态分布,具有尖峰厚尾和明显的ARCH效应,并且股票的收益率具有明显的风险溢价和杠杆效应。     

股市收益波动的非对称性研究

随着我国股票市场的逐步发展及证券市场监管体制的逐步完善,股票市场收益波动所呈现的非对称性效应是否会发生逆转引人关注。本文运用不同的GARCH类条件异方差模型(EGARCH、TARCH、PARCH以及非对称CARCH模型),选取1998年1月5日至2006年11月6日上证综指的日收盘价格指数数据,分析和验证了股票收益波动的非对称性效应。结果表明,上海股市股票收益波动仍然具有非对称性,即利空消息对收益波动的冲击效应大于同等程度的利好消息,从而验证了非对称效应的不可逆转性。     

修正的KMV模型在上市公司信用风险度量中的应用分析

针对传统KMV模型在我国目前的市场环境下的不适用情况,本文采用GARCH（1,1）模型对公司资产价值的波动率进行了预测,以此来计算违约距离,并对ST公司和非ST公司的信用风险的识别进行了实证分析,发现基于GARCH（1,1）模型的修正的KMV模型在我国目前的市场环境中具有一定的适用性。     

修正的KMV模型在上市公司信用风险度量中的应用分析

针对传统KMV模型在我国目前的市场环境下的不适用情况,本文采用GARCH(1,1)模型对公司资产价值的波动率进行了预测,以此来计算违约距离,并对ST公司和非ST公司的信用风险的识别进行了实证分析,发现基于GARCH(1,1)模型的修正的KMV模型在我国目前的市场环境中具有一定的适用性。     

基于CARR-EVT整体方法的动态日VaR和CVaR模型研究

本文同时使用日VaR和CVaR模型可实现对市场风险的双重监控,其估计一直是风险管理的重点。科技的发展使获得高频数据成为可能,由于其包含丰富波动信息,学者们开始利用它来研究日VaR和CVaR的估计问题。本文通过整合基于高频数据的CARR模型和非参数的极值理论EVT,实现对日VaR和CVaR的动态估计。上证和深圳综指的实证结果表明,与基于日度数据GARCH类模型和未与极值理论整合的CARR模型的VaR和CVaR相比,本文方法极大提高了估计的准确性,同时所得估计具有不受新息分布影响的稳健性。     

基于GARCH模型的A股市场波动研究与危机预警——以中国石化为例

本文以中国石化公司2012年1月至2017年10月30日的股票交易数据为研究对象,采用GARCH模型对中国石化股价的波动特性进行了研究,并结合Var值对其风险进行了预警。     

随机影响变截距面板GARCH(1,1)模型及其应用

本文提出了具有随机影响的变截距面板GARCH(1,1)模型,应用基于面板数据的拉格朗日乘数(LM)法对该过程的GARCH效应进行检验,并给出模型参数的最大似然估计(MLE),最后对我国5个区域的外商直接投资(FDI)构建了面板数据条件异方差模型,分析了外商直接投资的波动性及其意义,得到比固定影响模型更好的结论。     

基于银行间7天回购定盘利率波动性的实证分析

本文旨在用离散化的CIR模型对7天回购定盘利率动态变化进行回归分析,并引入GARCH模型对离散化的CIR模型进行修正。分析结果显示7天回购定盘利率存在明显的GARCH效应,利用GARCH模型能较好的刻画7天回购定盘利率的动态变化。     

国际棉花期权与期货套保模型选择

为改变期权领域德尔塔套保的单一模式,本文将二元GARCH 模型和Copula GARCH模型引入国际棉花期权与期货的套保。研究发现：二元GARCH（或Copula GARCH）模型在最大均值方差比原则下效果不好,但在最小VaR原则下,无论是从方差角度还是均值、夏普比角度看都有效,因此,二元GARCH（或Copula GARCH） 最小VaR 模型可以作为德尔塔套保之外的一种可行方法。相比较套保比、均值和夏普比方面,德尔塔更具优势,方差方面Copula GARCH更有优势,二元GARCH介于二者之间。因此,在运用国际棉花期权进行套保时,可以在风险较大时采用Copula GARCH 最小VaR套保模型,风险适中时选择二元GARCH 最小VaR模型,风险小时采用德尔塔套保模型,灵活应对,力求在规避风险的同时谋求收益最大化。同时,在套保比动态调整中要重点关注期权的虚实变化和换月时点。     

基于MRS-GARCH模型的我国沪深股市指数实证研究

针对传统GARCH模型不能解释股票市场变结构特征的缺陷,结合马尔可夫状态转换模型和标准GARCH模型,提出MRS-GARCH模型,并给出模型的参数估计方法。本文利用沪深300指数的数据对所给模型和方法进行了实证分析,证明MRS-GARCH模型与标准GARCH模型相比,能够更好地描述数据的特征,具有极好的拟合效果,验证了股票市场存在伪持续性的理论。     

基于Swarm的股票市场建模与GARCH效应研究

波动性是金融研究的基础议题之一,文章在多主体模型的基础上对它进行了研究。首先,在Lux模型基础上增加观望者类型,建立改进模型,并在Swarm平台上进行仿真,产生与真实股价走势相似的价格时间序列,随后研究了模型收益率的GARCH效应,发现当市场处于周期形态时,收益GARCH效应显著,当市场处于泡沫均衡态时,收益GARCH效应并不显著。     

基于GARCH类模型的权证时变VaR值估计

由于权证收益率分布具有尖峰厚尾和非对称性的特征，其市场风险的估算运用GARCH类模型比较合适。本文选取包钢JTB1的日收盘价格序列为样本，分别用EGARCH、TGARCH模型估计样本期间内日VaR值，并进行了比较。结果表明，EGARCH模型较好地预测了损失结果，而TGARCH模型则低估了风险。因此，基于EGARCH模型对VaR值的计算能更好地反映权证收益率的波动特征和准确预计损失，可以为权证的风险管理提供较为可靠的风险度量工具。     

基矛MRS—GARCH模型的我国沪深股市指数实证研究

针对传统GARCH模型不能解释股票市场变结构特征的缺陷，结合马尔可夫状态转换模型和标准GARCH模型，提出MRS-GARCH模型，并给出模型的参数估计方法。本文利用沪深300指数的数据对所给模型和方法进行了实证分析，证明MRS-GARCH模型与标准GARCH模型相比，能够更好地描述数据的特征，具有极好的拟合效果，验证了股票市场存在伪持续性的理论。