关于copula函数的两种半参数估计方法的比较

本文以沪深300股指期货与上证指数的日收益率序列作为建模对象,通过两种基于经验分布的半参数估计copula参数的方法对两序列进行了相关性分析.结果表明,通过QQ、K-S拟合检验以及欧式距离,这两种方法所估计的Gumbel-copula模型均能更好地描述沪深300股指期货与上证指数的相关关系.     

GARCH模型族在沪深300中的比较研究

利用GARCH、EGARCH和GJR带正态分布和t分布的GARCH模型族对沪深300指数日收益率进行了统计拟合比较分析,得到了收益率序列尖峰厚尾性和异方差性等主要概率特征,并对GARCH、EGARCH和GJR带正态分布和t分布的GARCH模型族的预测效率进行了比较分析,发现基于学生t分布的GARCH(1,1)模型是最优的拟合模型,可以较好地提供沪深300指数未来两日的波动率预测。     

基于协整的沪深300股指期货跨期套利研究

套利的方法众多,,其中一种方法就是根据协整理论,本文利用沪深300股指期货的多个时闻段高频交易数据建立基于协整的沪深300股指期货跨期套利模型和交易策略,通过检验交易策略模拟运行,对股指期货的跨期套利进行研究.     

中国股指期货推出对A股波动影响分析

基于发展较成熟的恒生指数日收益率波动情况,引入股指期货推出前后的虚拟变量,建立ARCH和GARCH模型,检验股指期货推出对股指波动的影响,有利于揭示股指期货的波动性规律,降低市场系统性风险。实证研究结果表明,GARCH（2,1）模型拟合效果最佳;股指期货的推出,不但没有增加股指的波动性,反而对其波动性有所降低,但这种影响从数值来看非常小。     

非参数估计下的股指期货升贴水波动研究

文章选取了2016—2017年沪深300指数和其股指期货主力合约的日收盘价数据,建立了股指期货升贴水的非参数估计模型,通过研究得出股指期货的升贴水服从正态分布,并和股指收益率一样有着明显的"厚尾"现象。随着时间的推进,股指期货的上市的确起到了稳定市场的作用,股指期货升贴水套利的理论年化收益率显著高于同期市场"无风险收益率"金融产品的收益。在市场突发情况引起的股指剧烈波动时,择机合理地利用股指期货进行对冲、套利还是有利于降低资产波动风险的。     

基于因子偏离度的GBDT多因子选股模型

为了避免股票市场中因子之间复杂非线性关系引起的多因子选股模型过拟合现象,基于因子偏离度对股票因子数据进行分析,筛选影响股票收益率的有效因子,通过梯度提升树对股票影响因子的权值进行不断调整和分析,建立一个DEV-GBDT量化选股模型,再根据基于因子偏离度的GBDT多因子选股模型的预测结果进行模拟交易,以沪深300指数成分...     

上海铝期货收益率及波动特性研究

通过对沪铝期货收益率序列实证模拟检验,指出了关于期货价格收益及波动特性研究中存在的一些问题.同时利用ARIMA(0,1,1)- GARCH(1,1)模型、TGARCH和EGARCH模型对收益率序列的波动性和杠杆效应进行了检验,发现收益率序列波动率是持久的,市场风险很大,而且沪铝期货市场上存在着显著的杠杆效应.     

基于EGARCH模型的我国股指期货的非对称性研究

股指期货合约是为了适应投资者规避市场波动风险需要而产生的.我国从2010年4月开始正式交易股指期货,无论是利用它进行市场投资,还是进行对冲和套期保值,一个不得不面对的问题就是怎样科学对它的波动性进行预测.运用EGARCH模型对沪深300股指期货的杠杆效应进行了实证分析,结果发现,股指期货的日收益率存在着明显的杠杆效应,收益率对波动强度的影响具有非对称性.     

股指期货与现货指数的关联性分析——基于VAR模型

以沪深300现货指数与沪深300股指指数作为研究对象,基于协整检验、Granger因果关系检验、向量自回归动态系统模型等方法研究了两者的关联性问题与相互影响等问题.结果表明沪深300股指期货与沪深300现货指数之间存在长期的均衡关系,存在着内生的关联性,并且期现货市场有着较强的价格发现功能.     

基于可公度的股指时间窗口预测研究——以沪深300为例

可公度性表示自然界事物之间的一种秩序。基于可公度信息预测理论和沪深300股指历史数据,推算出其时间窗口三元可公度式,结论显示沪深300的浪底时间窗口序列具有良好的可公度性质．可公度法在股指时间窗口预测具备适用性。     

基于沪深300股指期货套期保值比率及其绩效的实证研究

针对计算沪深300股指期货的最优套期保值比率问题,选取沪深300股指期货与现货数据,构建OLS、ECM、GARCH、ECM-GARCH、EGARCH和二元GARCH等6个模型.在对样本数据进行描述性统计分析、平稳性检验、协整检验和ARCH检验后,使用Eviews8.0构建回归模型,对这一问题加以研究,发现二元GARCH模型的套保效率最高,ECM的套保成本最低,然后以最小方差为选择标准,综合考虑套保成本与绩效,发现基于ECM-GARCH模型计算效果最好,并根据研究结果提出投资者要根据自身风险偏好、市场波动和现货期货的相关性等情况选择合适的模型建议.     

沪深300指数与股指期货的相关性研究

通过ADF单位根检验、协整检验、G ranger因果关系检验、脉冲响应函数、方差分解等5种方法来检验沪深300股指期货合约IF 1203与对应现货指数收益率之间的相关性,从而揭示两者之间的运行机理,具有重要的理论意义和现实指导意义。     

新冠疫情前后中国三大股指收益率联动性变化

为克服VAR、SVAR模型拟合优度较低的问题，选取中国股市三大股指(上海证券交易所综合股价指数、深圳证券交易所成份股股价指数及创业板指数)的日收益率平稳时间序列进行研究；选取中国新冠疫情大爆发期间的2020年1月20日作为分界点，分段研究疫情前后股市收益率的联动性变化。研究发现：在99%的置信度上，中国三大股指日收益率之间仅有当期影响；通过Chow突变点检验发现，疫情前后中国三大股指日收益率联动性发生了显著的变化，表明疫情对中国资本市场的影响是显著的、持续的；疫情发生后，上海证券交易所综合股价指数、深圳证券交易所成份股股价指数对其他两个指数的影响均加强，但创业板指数对上海证券交易所综合股价指数、深圳证券交易所成份股股价指数的影响减弱。     

基于完整似然最短信息长度准则的高斯混合模型聚类(英文)

针对数据真实的概率分布不符合事先假设的高斯混合模型的情形,提出了一种鲁棒的基于高斯混合模型的聚类方法.首先,提出了一种新的模型选择准则,即完整似然最短信息长度准则.该准则不仅能衡量模型对数据的拟合优度,还能度量该模型对数据分组的性能.然后,将该准则作为聚类的代价函数,提出了一种新的期望最大化算法来估计模型参数.与标准的期望最大化算法相比,新算法能较好地避免不理想的局部最优解.实验结果表明:当数据概率分布模型不符合假设的高斯混合模型时,所提方法可克服现有的基于高斯混合模型聚类方法过拟合的缺点,鲁棒地得到准确的聚类结果.     

多元分布拟合优度检验研究进展

探讨多元概率分布的构造理论与多元概率分布拟合优度的各种检验方法,指出拟合优度检验在多元数据分析中的重要作用.阐述基于单位球的多元概率分布拟合优度检验的独特的理论意义,探讨回归模型有效性检验的研究路径,强调小样本理论与大样本理论在统计模型检验中的综合应用.     

用马尔可夫调制的泊松过程近似多分形突发流量研究

研究了用马尔可夫调制的泊松过程(MMPP)对Internet多分形流量突发行为进行近似建模的能力. MMPP可用于描述适当时间尺度范围内流量的变化以及相关性, 而且它可作为排队系统输入过程得到分析结果. 描述了刻画突发流量行为的重要统计量, 在此基础上给出了一个基于矩的MMPP参数估计方法. 除了对MMPP进行拟合优度检测以外, 本文通过将MMPP的样本过程和实际流量记录输入到排队系统模型中比较其输出结果来研究MMPP对排队性能的预测能力. 数值和仿真实验表明, MMPP能够较好地用于对多分形流量近似建模, 即可以准确地预测网络结点的排队性能.     

AR-GARCH模型在股票市场的应用

本文介绍了AR-GARCH模型,以及当前国内外的研究情况,并利用此模型对从2003年1月7日到2010年11月19日的上证指数进行实证分析.结果表明,在股票价格序列中普遍存在的尖峰厚尾现象在上证指数中同样存在,还有明显的异方差性,并且AR-GARCH模型可以很好的拟合股指收益率波动情况.     

中国创业板市场收益率波动性的贝叶斯分析

采用随机波动（SV）模型,实证研究我国创业板市场收益率的波动性.通过基于Gibbs抽样的贝叶斯分析方法,较好地估计了模型参数.基于创业板市场数据的实证结果表明,带杠杆效应的SV-L模型相比基本的SV-N模型能更好地描述股票市场收益率的波动性.     

新能源行业收益率波动的动态特征分析

股票市场上收益率的波动随着时间的不同会有很大的变化,与传统计量方法相比, ARCH模型能够更好的刻画这种变化的特点。文章以新能源行业为例,选取该行业具有代表性的27支股票从2008年11月12日~2014年12月12日共1457个日收益率数据,运用ARCH模型族对其波动性进行定量与定性的分析。结果显示,新能源行业日收益率具有明显的高阶ARCH效应、波动聚集性、尖峰厚尾、杠杆效应和信息不对称的特点,且条件异方差的波动显著地影响日收益率,其中EGARCH模型在反映该行业日收益率波动性方面优于其他模型。     

随机波动率模型分析与应用

本文首先分析了金融时间序列中常用的随机波动率模型结构,介绍了马尔可夫链蒙特卡洛MCMC方法并采用基于MCMC模拟的贝叶斯分析对随机波动率模型的参数进行估计了,其次应用该模型对世界黄金价格指数时间序列的走势与波动进行分析,实证结果表明SV模型能较好的拟合金价走势并作出预测。