基于时间序列模型的中国GDP增长预测分析

作为度量一个国家或地区所有常住单位在一定时期之内所生产和所提供的最终产品或服务的重要总量指标,如果能够对GDP做出正确的预测,必然可以有效引导宏观经济健康发展,为高层管理部门提供决策依据。选用适合短期预测的ARIMA模型对中国1952～2010年的GDP进行计量建模分析,预测结果认为未来五年中国的经济增长仍将处于一个水平较高的上升通道。     

时间序列模型在金融产品价格预测的效果分析

金融市场的波动率对资产定价、组合投资以及风险管理无论是在理论上还是在实践上都是非常重要的。本文选取两种不同的时间序列模型——实际波动率和 GARCH模型,对不同的金融产品价格进行预测并分析比较各自的效果。     

时间序列模型在金融产品价格预测的效果分析

金融市场的波动率对资产定价、组合投资以及风险管理无论是在理论上还是在实践上都是非常重要的。本文选取两种不同的时间序列模型——实际波动率和GARCH模型,对不同的金融产品价格进行预测并分析比较各自的效果。     

利率互换交易策略分析

2007年,利率互换交易无论是交易量还是交易结构上都获得了长足的发展,2007年12月基于Shibor的交易量首次超过长期以来一直居于首位的FR007。该文对2007年末到2008年初这段时间内互换曲线的形变、互换利差变化以及互换交易策略等方面进行了较为详尽的分析和总结,对利率互换的研究和交易有一定的借鉴意义。     

基于B-S公式与时间序列模型对期权价格的预测

国内的期权市场发展迅猛,目前不仅规模庞大、活跃度高,而且价格波动较大,因此期权价格的预测对于投资者和市场的稳定发展极其重要。本文利用Black-Scholes公式(最常用的期权定价公式)和时间序列模型相结合的方法对期权价格进行预测,以50ETF的沽2018年6月2.90期权的实际数据作为实验数据,对该方法进行了验证,结果显示该方法的短期预测效果非常好。     

人民币利率互换合约估值模型的探讨

人民币利率互换交易是一项新生事物，在国内外部缺乏对其合约估值的实践研究。由于中国债券市场的特殊情况，也不能照搬国外的模型进行估值。文章从金融工程“现金流复制”的基本思想出发，提出了一种新型的估值模型——“票患风险调整的盯住到期收益率法”，结合实例探讨了其中的票患调整、风险调整及基础利率因子处理等问题，并给出了连续估值的结果。     

基于ARIMA模型的湖北省CPI时间序列分析及预测

金融危机后,伴随着世界经济的快速增长,通货膨胀问题越来越严重,物价上涨厉害。本文利用湖北省2008年9月至2011年这4年(32个月)的月度数据,对湖北省CPI序列建立求和自回归移动平均(ARIMA)模型。结果表明,疏系数模型ARIMA((1,3,10),1,(2,3))是描述湖北省CPI变化趋势较优的时间序列模型。本文利用此模型对2011年5、6、7月的湖北省CPI指标进行了预测并提出了相应的建议。     

基于ARIMA模型的湖北省CPI时间序列分析及预测

金融危机后,伴随着世界经济的快速增长,通货膨胀问题越来越严重,物价上涨厉害。本文利用湖北省2008年9月至2011年这4年(32个月)的月度数据,对湖北省CPI序列建立求和自回归移动平均(ARIMA)模型。结果表明,疏系数模型ARIMA((1,3,10),1,(2,3))是描述湖北省CPI变化趋势较优的时间序列模型。本文利用此模型对2011年5、6、7月的湖北省CPI指标进行了预测并提出了相应的建议。     

利率互换交易及其定价分析

利率互换作为重要的金融衍生工具,在套期保值、规避风险等方面发挥着独特作用,在国际金融市场上占据重要地位。虽然利率互换在我国开展的时间并不长,但却是发展最为迅速的金融衍生产品之一,引起了越来越多市场成员的关注,这就有必要对利率互换及其定价进行系统研究。本文具体分析了利率互换的含义、市场状况、市场上对利率互换的需求以及利率互换的定价方法。     

人民币利率互换期权及其定价模型探析

自2005年推出债券远期以来,我国银行间利率衍生品市场在交易产品创新、参与主体培育和制度建设等方面取得了较大的发展。在利率市场化改革深人推进、市场利率波动性加大的背景下,进一步推进利率衍生品创新,有利于完善产品系列,更好满足市场主体管理利率风险的需求。文章介绍了利率互换期权的作用及定价模型,以期为同业开展该产品运用及定价方式研究提供参考。     

量化模型在利率互换定价中的实证研究——基于利率互换和国开债价差的统计套利模型

量化交易以定量方法建立各种数学模型,试图通过分析数据找出市场的规律并形成策略,以获取相应的超额收益。本文基于对人民币利率互换和国开债价差的统计回归,构建统计回归套利的量化模型策略,为人民币利率互换的定价提供参考,并进一步分析了模型优化改进的方向。     

湖北省CPI时间序列分析及预测

本文利用湖北省2002-2009年这8年96个月的月度数据,建立求和自回归移动平均模型(ARIMA)对2010年1-4月的湖北CPI进行了预测,结果表明,ARIMA(1,1,0)是描述我省CPI变化趋势相对较优的时间序列模型。     

居民消费价格指数的时间序列模型分析

居民消费价格指数能够反映价格变动趋势和程度,反映通货膨胀水平,在现代社会经济中占有极为重要的地位,也越来越受到社会的重视和关注.研究居民消费价格指数的发展变化特征和未来短期内的发展趋势,把握居民消费价格指数发展变化的动态特征,有利于有针对性的制定政策措施,维持物价稳定,促进经济的健康发展和社会稳定.本文通过对国家统计局公布的过去20年居民消费价格指数的已有数据,利用时间序列的方法建立ARIMA模型进行分析,从中选出预测精度相对较高的模型,并对我国未来一段时间内的居民消费价格指数水平进行了预测.     

时间与空间的互换

人们对事物的认识是渐进的,这种渐进是由单一视角向多维视角的过渡。事件是单一的,事件所存在与发展的时间和空间却是多元的。单纯看一个事件或一个时点或一个地点,是为点状思维,必然是一孔之见;取事件、时间、空     

时间与空间的互换

人们对事物的认识是渐进的,这种渐进是由单一视角向多维视角的过渡。事件是单一的,事件所存在与发展的时间和空间却是多元的。单纯看一个事件或一个时点或一个地点,是为点状思维,必然是一孔之见;取事件、时间、空间任意两者之间关联,是为线性思维,充其量扩展为平面思维,仍难免失之偏颇：只有将事件、时间和空间综合分析,才构成立体思维。     

基于时间序列的山东省人均GDP分析与预测

人均国内生产总值综合考虑了一个地区经济总量和人口基数,能够较好地反映一个地区经济增长和居民经济生活水平。本文以1978—2013年的山东省人均GDP数据为样本,用时间序列分析方法建立自回归预测模型。根据预测,山东省“十二五”期间人均GDP呈现出先慢后快的增长特点,可能原因是前期受金融危机影响较大,后期影响逐渐减弱。政府应保持宏观经济政策连续性稳定性,不断扩大开放,实施创新驱动,加快转方式调结构促升级,深化国民收入分配体制改革,实现经济持续健康发展和社会和谐稳定。