论ARCH模型在金融风险估计中的应用

本文的写作目的是应用ARCH来对条件异方差进行估计,进而解决风险价值量中方差估计的困难.在对条件异方差进行估计时运用了上证指教2007年5月8号到2007年7月6日共计43个交易日的数据,对条件异方差估计出来以后代入到风险价值量模型中就可以求出风险价值量系数VaR.这就是本文写作的大概思路.本文主要由三个部分组成:第一部分是介绍风险价值量模型.介绍了风险价值量模型的由来和含义,以及其模型在金融风险估计中的价值意义.第二部分是本文的主要部分,即运用ARCH模型的过程.第三部分简要的介绍了ARCH模型在金融风险分析中的重要意义.第四部分是结论.     

上证综合指数波动研究——基于ARCH模型

证券市场的波动性与证券市场的不确定性及风险紧密相连;同时波动率也是套利定价模型、资本资产定价模型的核心变量。探索证券市场波动特征是市场投资者和理论研究者主要关心的问题之一。为了更好帮助正确认识我国证券市场的波动特征,有效规避市场风险,本文在借鉴国内外诸多研究成果的基础上,通过对我国上证综指的日收益率波动性的实证研究,来检验我国证券市场的波动特征并探索其产生的影响。通过陈述本文的研究背景、方法及目的,介绍本文研究思路和框架。再对2000年1月1日到2015年8月1日期间3768个上证指数日收盘价样本做ARCH效应分析和检验,得出上证指数收益率可以使用ARCH模型的结论。从而观察到上证指数日收益率序列具有聚类特征、尖峰厚尾和长记忆的特征。     

上证指数收益率波动的实证分析：基于ARCH族模型

股价指数的收益率序列具有时变波动性、厚尾特征、波动性群集等特点,传统的计量分析无法刻画这些特点。文章利用ARCH族模型,选取2003年1月20日～2013年12月12日上证指数每日收益率共2621个数据对其波动进行定量与定性的分析,结果显示,上证指数日收益率存在高阶的ARCH效应,杠杆效应,波动集聚性特征,条件方差对日收益率有很强的影响,其中EGARCH模型在反映股市波动性方面优于其他模型。     

银行汇率风险管理与时间序列模型研究——以ARCH模型评估资产组合收益的概率分布函数为基础

金融时间序列模型在金融理论和金融实务的应用日益广泛,然而却一直忽略了时间轴上的异方差问题,本文从ARCH模型出发,以外汇汇率风险管理为对象,对其可行性进行了相关研究,并针对外汇风险管理提出了相关改进建议。     

中国猪肉价格波动分析:基于ARCH类模型

基于2000年1月至2011年12月集贸市场月度猪肉价格数据,利用GARCH、GARCH-M、TARCH和EGARCH等ARCH类模型对我国猪肉价格的波动、波动的非对称性进行分析。研究结果显示,猪肉价格波动表现出明显的集簇性与非对称性,价格上涨信息引起的波动大于下跌信息引起的波动,而猪肉市场没有存在高风险高回报的特点。于此提出,应充分利用价格波动的集簇性对未来猪肉价格的波动进行预测,建立、完善猪肉价格预警系统;应对能引起猪肉价格上涨的因素给予特别的关注,采取适当的措施稳定猪肉价格;推进金融化工具,不断完善猪肉市场。     

深证综指收益率波动集群性的实证分析

本文以深圳股市为研究对象,选取深证综合指数2000.1.4—2008.6.17共2036个交易日的数据,对收益率的波动情况进行统计分析,结果表明收益率分布表现出非正态性并存在波动集群性的特征,随后利用自回归条件异方差(ARCH)类模型,对收益率序列的波动进行了拟合,结果表明,广义自回归条件异方差(GARCH)模型对收益率波动的集群性具有较好的拟合效果。     

基于ARCH模型对上证指数收益率波动的实证研究

ARCH模型是为动态非线性股票定价的一种模型,广泛地应用于金融领域的时间序列分析。本文简要介绍了ARCH模型基本形式,并将在我国股市分析中应用ARCH模型,以上证指数日收益率作为变量,探究其波动性,并进行实证研究。研究结果表明:上海证券市场每日收益率具明显波动集群性特征,滞后期收益率对当前收益率的影响存在时滞性。已有研究表明我国证券市场的风险性和波动幅度均高于国外成熟金融市场。本文旨在从实证结果得出上海股市的波动特征,为我国金融市场进一步发展提供参考建议。     

经济时间序列波动率的度量与ARCH

尽管金融经济学家很早就知道经济时间序列的波动率有簇聚效应,并且边际分布具有尖峰形态,但却一直没有建立能够反映这种特点的时间序列模型。恩格尔在20世纪80年代早期开始了波动率模型的研究,成功地突破了传统的时间序列统计分析方法,开创性地建立了随时间变化的波动率模型一自相关条件异方差(ARCH)模型,从而有力地推动了金融经济学的发展。本文介绍了ARCH模型的产生背景、模型结构及其对金融经济学的学术价值。     

基于股指波动率的股市压力指数构建

金融危机的爆发,使得对系统性风险的有效监测成为当前宏观审慎管理部门迫切需要解决的问题.目前对系统性风险的监测主要有两类,一类是利用宏观经济数据进行分析监测,一类是利用金融市场与实体经济之间的关系,通过监测金融市场间接监测系统性风险.运用IMF及部分央行的理论方法,利用GARCH模型估计我国股票市场的波动性,辅之以股票市场涨跌情况,构建我国股票市场的市场压力指数,并进行简单的检验,市场压力指数较为灵敏、有效.     

中美股市波动特征比较研究:基于ARCH类模型的实证分析

本文利用ARCH类模型对沪深300指数和道琼斯工业指数2005年4月8日到2010年3月22日的指数数据进行实证检验,研究表明:第一,中美股票市场都存在明显的集聚效应;第二,中美股票市场都存在明显的风险溢价效应,美国股市的风险补偿高于中国股市;第三,美国股票市场有明显的杠杆效应,然而中国股市杠杆效应不如美国明显;第四,美国股票市场对中国股票市场存在较为显著的单向溢出效应。     

基于ARCH模型对上证A股指数收益波动性的实证研究

<正>一、模型及其扩展形式(一)ARCH模型Engle提出的自回归条件异方差模型,简称ARCH模型。其主要思想是:扰动项ut的条件方差依赖于它的前期值ut-1大小。ARCH(p)模型形式为:Var(u1)=σ2t=α0+α1u2t-1+α2u2t-2+…+αpu2t-p其中ut服从均值为0,方差为σ2t的条件正态分布。这时由于ut是随机的,u2t     

ARCH类模型在我国股票市场上的应用研究

本文利用ARCH类模型对我国深市综合指数的波动进行拟合,结果表明:EARCH模型对我国股市有较好的拟合效果。     

我国深沪股票市场波动的对比分析

金融市场的波动是现代金融学研究的核心问题．而ARCH类模型已经成为国际上最常用的研究金融资产波动的模型。它的一个最大特点就是突破了传统方法中收益与风险线性关系的假定．反应了方差的时变特点。随着ARCH类模型的不断应用，它本身的形式也不断得以发展。出现了非对称的ARCH模型和成分ARCH模型。我国学者近年来也利用ARCH类模型做了许多的研究。陈泽中等（2000）使用GARCH模型指出了我国深市比沪市波动剧烈。王玉荣（2002）使用了ARCH类模型模拟了我国股市收益率波动状况．指出了中国股市波动存在聚类性和非对称性。陈浪南等（2002）也对我国股票市场波动的非对称性做了研究。李丽莎（2004）使用了三种ARCH模型再次描述了我国股票市场收益率波动状况。朱孔来（2005）运用TARCH模型进一步分析了日收益率波动的条件异方差性和非对称性。在上述的研究中．部分文献所采用的时问段过短．这对于最终结论是有一定的影响的．尤其是对于EGARCH模型的使用影响很大。同时部分文献所采用的数据没有经过平稳性的检验．因为早期的中国股市达不到弱式有效。价格指数通不过平稳性的检验。本文使用2000年深沪市的价格指数日收盘序列，都可以通过平稳性的检验．同时，本文还检验了常用的几类ARCH模型．得出了EGARCH可以较好的模拟我国股市波动状况的结论。     

基于GARCH模型的上证股价波动中的实证研究

一、引言随着社会主义市场经济的不断发展、完善和经济体制改革的不断深化,我国股票市场及其交易业务获得了长足发展。股票市场已成为我国资本市场中最活跃的、也是发展最快的市场,它的健康运行对我国整个金融体系稳定乃至国民经济的平稳发展起着越来越重要的作用。股票市场在优化资源配置、促进产业结构调整方面起着越来越重要的作用。因此,对股票市场进行深入研究,探寻其发展的内在规     

中国股市收益的GARCH模型与实证分析

GARCH模型引入观测数据方差自相关假设,有力地刻划和解释了金融数据的异方差特性.本文介绍了GARCH模型及其特点,并利用这一模型对上证A股指数和深证成指进行实证分析.     

中国股市收益的GARCH模型与实证分析

GARCH模型引入观测数据方差自相关假设,有力地刻划和解释了金融数据的异方差特性。本文介绍了GARCH模型及其特点,并利用这一模型对上证A股指数和深证成指进行实证分析。     

人民币汇率预期：基于ARCH族模型的实证分析

人民币汇率升值预期持续强化,观察其变化的重要指标主要是境外人民币无本金交割远期汇率(CNYNDF)。本文建立CNYNDF的高频日汇率随机游走模型,运用ARCH族模型检验该模型的残差后发现,其时间序列数据具有"尖峰厚尾性"和集群性特征。在信息不对称的条件下,市场对人民币升值和贬值存在不同程度的反应,2002年以来,市场预期人民币升值,市场信息具有杠杆作用。2005年7月21日人民币汇率形成机制改革以来,境内人民币即期汇率和远期汇率开始受CNYNDF报价引导,逐步形成稳定的Granger因果关系。为取得人民币汇率定价的主动权,中国需加快外汇交易的微观制度建设,加强汇率与利率改革的协调性,为规避汇率风险创造市场条件。     

基于ARCH类模型的VaR方法在外汇风险计量中的应用

本文将残差项服从t分布的ARCH类模型应用于我国外汇风险的计量。通过美元/人民币汇率日波动率VaR值的实证分析发现:(1)ARCH类模型预测得到的VaR值都能很好地拟合美元/人民币汇率日波动率的实际情况,美元/人民币汇率存在明显的ARCH效应;(2)基于ARCH类模型预测的VaR值其计算精度基本上都超过了J.P.Morgan公司RiskMetrics所采用的EWMA模型,这验证了本文选取ARCH类模型以及考虑残差项服从t分布的合理性;(3)ARCH类模型中以TARCH-M(1,1)模型计算结果最为理想。本研究可为金融机构、监管部门以及外汇投资者规避外汇风险提供决策依据和理论参考。     

豆油和棕榈油的模型套利实证分析

随着期货新品种的不断上市和期货市场规模的不断扩大,期货市场上的套利交易机会不断涌现,参与套利的交易者也越来越多。如何确定套利的交易方向和进出场时机,一直是套利交易者需要解决的主要问题。以大连商品交易所的豆油和棕榈油合约为例,借助计量经济学的协整分析、误差修正模型和广义自回归条件异方差模型,建立豆油和棕榈油的套利模型,可以为豆油和棕榈油的套利交易提供参考。     

基于ARCH类模型的VaR方法在外汇风险计量中的应用北大核心CSSCISSCI

本文将残差项服从t分布的ARCH类模型应用于我国外汇风险的计量。通过美元/人民币汇率日波动率VaR值的实证分析发现:(1)ARCH类模型预测得到的VaR值都能很好地拟合美元/人民币汇率日波动率的实际情况,美元/人民币汇率存在明显的ARCH效应;(2)基于ARCH类模型预测的VaR值其计算精度基本上都超过了J.P.Morgan公司RiskMetrics所采用的EWMA模型,这验证了本文选取ARCH类模型以及考虑残差项服从t分布的合理性;(3)ARCH类模型中以TARCH-M(1,1)模型计算结果最为理想。本研究可为金融机构、监管部门以及外汇投资者规避外汇风险提供决策依据和理论参考。