ARIMA模型在债券收益率中的应用

通过对债券即期收益率的分析,可以更加精确地知道债券收益率的变化情况.本文采用统计学家Box和Jenlins提出的ARIMA模型对我国债券收益率数据进行分析,得出ARIMA模型不但适合非平稳的时间序列,而且适合分析债券收益率,表明ARMA(1,1,1)膜型的效果是比较好的. 债券的收益率与多种因素有关,并且各因素之间又存在相互制约的关系,通过检验知道该债券的收益率是非平稳的时间序列,不能用自回归移动平均ARMA模型进行分析,本文用ARIMA模型进行分析,数据来源于聚源数据库中的债券到2008年2月18日的即期收益率数值,采用的分析软件为Eviews6.0.     

债券收益率计算模型的修正

笔者对现行的债券收益率计算模型进行了梳理,总结出两种通用模型,并考虑税金、交易成本、通货膨胀等因素对现行模型进行了修正,构建出新的模型。     

债券收益率计算模型的修正

笔者对现行的债券收益率计算模型进行了梳理,总结出两种通用模型,并考虑税金、交易成本、通货膨胀等因素对现行模型进行了修正,构建出新的模型.     

基于ARIMA模型的风电功率预测

风电功率的随机波动被认为是对电网带来不利影响的主要因素。研究风电功率的波动特性,对改善风电预测精度与克服风电接入对电网的不利影响都有重要意义。本文通过对30天的风电数据加总,求得15min级的风电功率数据,提出了基于ARIMA模型的风电功率的预测模型。通过对数据进行单步预测取得较好的预测结果,说明ARIMA(1,1,1)模型能够较好的拟合原始数据。给风电功率的预测提供了新的思路。     

ARIMA模型在我国农民增收预测中的应用

进入新世纪我国农村经济有了很大的发展，农民生活水平有了较大的提高。但上世纪80年代以来，我国农民人均纯收入增长幅度明显地不稳定，农民人均纯收入增幅由1980年19．04％上升到1994年的32．49％，然后又下降到2000年的1．95％，2000年以后农民的人均纯收入的增幅有了一定的提高，但总体来说还是比较缓慢，从2001年到2007年有增有减，最高增幅是2007年的15．43％，最低的是2002年的4．61％。农民增收困难已成为新世纪之初我国农业和农村工作中的突出问题。本文结合我国历史实际农民人均纯收入数据，利用时间序列预测模型预测我国农民改革开放以来的增长率，并做出趋势分析，从而为我国今后“三农”问题乃至整个经济社会发展全局问题的研究提供量化指标依据：     

基于ARIMA模型对旅游业顾客满意度定量分析

本文根据我国旅游研究院对全国游客满意度水平进行分季度的数据,建立ARIMA时间序列模型进行数据分析,并对全国满意度水平进行预测,为制定旅游政策,对旅游市场进行宏观调控提供理论依据。     

基于ARIMA模型和GARCH模型的美元指数波动性分析

美元指数在金融危机前后出现了耐人寻味的变化,其波动影响着国际经济、政治格局。本文运用自回归单整移动平均时间序列(ARIMA模型)和广义自回归条件异方差时间序列(GARCH模型)的方法分析美元指数,采集大量历史样本数据,对其波动特性进行实证研究。运用ARIMA模型对未来短期美元指数走向进行预测,表明美元指数的波动有一定的规律。同时,对美元指数建立用于描述大量金融时间序列的GARCH(1,1)模型,通过模型的定阶、检验、预测发现GARCH模型有较好的预测较长期整体走势的能力。     

基于ARIMA简单季节模型的河南省快递业务量预测

本文对发展迅速的快递行业进行研究,选取河南省月度快递业务量,考虑到月度快递业务量的趋势性、季节效应,通过建立ARIMA简单季节模型对快递业务量进行预测。结果表明,该模型预测效果较好。     

基于ARIMA模型的渭南市降水量趋势分析与预测

采用ARIMA模型对渭南市1953～2013年历史降水量趋势进行模拟,优选参数,建立降水量预测模型,对2014～2018年的降水趋势进行预测。经拟合结果分析可知ARIMA模型能够比较好地预测渭南市年降雨量变化趋势,渭南市近些年降雨量呈现略微下降的趋势,但随着预测期的延长,预测精度降低。建议在使用ARIMA模型预测年降雨量时,尽量保证数据序列足够的情况下,采用逐年实时校正的预测方法。     

债券到期收益率简便计算公式的改进

在对计算到期收益率(YTM)简便计算公式进行的数学推导基础上,将式中购买价格与面值的平均值作为考虑资金时间价值的投资额,改为用两者的加权平均值作为考虑资金时间价值的投资额,从而给出了一个改进的简便计算公式。通过实例对两种简便计算公式进行了比较,结果表明,改进后的简便计算公式误差更小。     

ARIMA模型在石油价格预测中的应用

首先分析了影响石油价格的各种因素,并以布伦特原油在国际油品市场的普氏现货报价为依据,建立ARIMA预测模型,最后以2005年下半年油价走势为例,说明如何将定性分析与定量分析相结合,对石油价格的未来走势进行分析和判断。对相关企业的科学决策有一定的借鉴意义。     

ARIMA模型在我国纺织品服装出口额预测中的应用

本文对我国1985-2012年纺织品服装出口额进行分析,运用Box-Jenkins方法建立ARIMA（2,2,2）模型,检验结果表明该模型有较好的预测效果,可为我国纺织品服装行业制定对外经济发展目标提供参考。     

结构时间序列模型在经济预测方面的应用研究

本文开发了一种新的经济时间序列预测方法——利用结构时间序列模型进行预测。在结构时间序列模型中由经济指标分解得到的趋势、循环、季节及不规则因素是不可观测的变量，不能利用传统的回归分析方法求解模型，因此，本文采用状态空间方法来求解结构时间序列模型。本文通过ARIMA模型来研究经济时间序列的结构，在此基础上建立了不同形式的结构时间序列模型，并利用结构时间序列模型对我国社会消费品零售总额、狭义货币供给量(M1)和国内生产总值(GDP)等经济时间序列进行了预测。实证研究表明，结构时间序列模型具有良好的预测效果。从而为经济时间序列预测提供了一种新的有效方法。     

运用Excel计算债券到期收益率

本文以01三峡债为例,具体介绍了Excel财务函数以及单变量求解在债券到期收益率度量中的应用,展示了Excel在实务操作中计算灵活、快捷的优势。     

我国债券收益率曲线变动与宏观经济指标相关性研究

文章从国内外分析了债券收益率曲线相关理论,运用统计分析方法发现国债收益率曲线与宏观经济发展具有高度关联性和前瞻性,国债收益率曲线隐含了宏观经济变量一定的预期性信息,运用主成分分析法、脉冲响应函数两种模型,实证研究发现国债收益率曲线通过改变融资成本和市场预期影响宏观经济变量,且国债收益率曲线可以提前3至6月预测宏观经济发展.     

基于ARIMA模型的产业集群稳定性研究

通过统计分析产业集群月产出量数列平稳性,运用时间序列分析方法,建立产业集群ARIMA模型,预测在某一时间点的产业集群产出情况,为生态园产业链稳定性建设提供理论依据。通过实际数据研究,运用EViews软件,验证产业集群ARIMA模型可行性。为解决产业集群稳定性预测中外部扰动因素对稳定性的影响,提供了理论途径。为产业集群建设稳定持续的发展提供了科学有效的理论方法。     

物价指数与债券内部收益率的理论和实证分析

本文以附息国债为例,研讨债券内部收益率与物价指数的关系,推导出考虑物价因素的债券投资价值分析的理论模型,对债券内部收益率与物价指数、利率的关系作了实证分析。 一、理论模型 1.债券投资价值分析的基本原理 在1996年以前,我国发行的债券都是到期一次还本付息的。因此,一般都用计算到期收益率来作定量分析,与定期储蓄存款没有什么区别。即任何时点的债券价格都是由未来利息的现值加上债券到期的面值的现值构成。用公式表述为:     

ARIMA模型在汽车销量预测中的应用及SAS实现

<正>2011年1月10日下午,中国汽车工业协会(以下简称"中汽协")在北京公布了2010年汽车产销数据。数据显示,2010年12月,汽车销量达到186万辆,打破历年12月销量记录。2010年全年,汽车产销量双双超过1800万辆,再创新高,稳居全球产销第一。产销量的不断增加也使汽车产业成为我国工业的支柱产业之一。     

财务数量模型估算封闭式基金收益率应用探析

近期，由于具有非常高的折价率，封闭式基金受到了越来越多的价值型投资机构的关注。对于金融市场的投资者而占，需要计算出封闭式基金的到期收益率作为投资的依据，以方便和其他投资品种进行对比。然而现行的一些计算方法有的没有考虑不同基金到期期限的不同、有的对于不同基金提升净值的能力不作估计、有的没有考虑复利的因素，计算原理上的缺陷导致这些方法难以准确计算出各个基金品种的收益率。考虑到目前研究中存在的不足，本文提出应用财务模型来计算封闭式基金的到期收益率。