检索结果-内蒙古大学图书馆

投资与创业 2022年第10期33卷 66-68页

作者：王京京河北金融学院

随着股票市场的发展壮大，如何促使股票市场更加稳定发展，有效保障投资者的利益显得尤为重要。因此，如何更加准确地预测股票市场逐渐成为近些年学者研究的重点。本文采用arma-arch模型，选取沪深300指数的月度收盘价作为标的，对其股... 详细信息

随着股票市场的发展壮大，如何促使股票市场更加稳定发展，有效保障投资者的利益显得尤为重要。因此，如何更加准确地预测股票市场逐渐成为近些年学者研究的重点。本文采用arma-arch模型，选取沪深300指数的月度收盘价作为标的，对其股票价格波动进行预测。

关键词：股票预测 arma模型 arma-arch模型

来源：评论

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基于arma-arch模型的西安房价实证分析

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山东社会科学 2013年第S1期 232-233页

作者：智慧王悦帆西安建筑科技大学华清学院中联西北工程设计研究院

本文选取西安市房价指数作为研究对象。首先通过建立arma模型,分析模型对房价指数波动变化。进而在此基础上加入arch效应,通过对arch效应的检验和调整,使模型通过检验,且能更好的反映实际。通过对两种模型的建立,可以看到在对模型加入A... 详细信息

本文选取西安市房价指数作为研究对象。首先通过建立arma模型,分析模型对房价指数波动变化。进而在此基础上加入arch效应,通过对arch效应的检验和调整,使模型通过检验,且能更好的反映实际。通过对两种模型的建立,可以看到在对模型加入arch效应后模型的拟合优度更高。利用arma-arch模型对房价指数进行预测达到很好的效果。

关键词：房价指数 DF单位根检验 arma模型 arma-arch模型

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投资者风险偏好水平模糊化处理的最优投资组合分析

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金融理论与实践 2015年第4期 88-92页

作者：陈战波贺楦栋孟雪井湖北经济学院统计学院湖北武汉430205 福州大学经济与管理学院福建福州350108

通过对马克维茨的投资组合理论的规划目标和约束进行了改进,在模型分析中加入了风险偏好系数,利用风险偏好系数的不同赋值,观察投资组合结果随系数的变化程度,最后将风险偏好系数模糊化为保守、谨慎、较谨慎、较激进、激进五个区间。针... 详细信息

通过对马克维茨的投资组合理论的规划目标和约束进行了改进,在模型分析中加入了风险偏好系数,利用风险偏好系数的不同赋值,观察投资组合结果随系数的变化程度,最后将风险偏好系数模糊化为保守、谨慎、较谨慎、较激进、激进五个区间。针对不同的股市行情,采取不同的模糊区间进行分析,中选取了"较谨慎"区间为例进行求解,得出了在该风险偏好水平下的最优投资组合,给出了一种新的最优投资组合方法。

关键词：股票市场风险偏好 arma-arch模型投资组合

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股指期货对股票指数波动性影响的实证研究 ——基于沪深300股指期货与沪深300股指的分析

股指期货对股票指数波动性影响的实证研究 ——基于沪深300股指期...

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作者：崔新亮辽宁大学

学位级别：硕士

股指期货合约是适应投资者规避剧烈的市场波动风险需要而产生的。股指期货市场的存在满足了投资者对股指走势进行合理预期、保值增值的需求，改变了证券市场单边市的现状，对完善资本市场运行体制、预防金融风险具有重大的影响。2010年4... 详细信息

股指期货合约是适应投资者规避剧烈的市场波动风险需要而产生的。股指期货市场的存在满足了投资者对股指走势进行合理预期、保值增值的需求，改变了证券市场单边市的现状，对完善资本市场运行体制、预防金融风险具有重大的影响。2010年4月16日，我国顺应证券市场成熟和深入发展需要，推出了第一个真正意义上的股指期货产品--沪深300股指期货合约。这对促进我国证券市场的完善和发展有着重大的影响。现如今股指期货推出已满两年时间，股指期货市场和股票指数市场的紧密联系不断加强，市场交易的活跃度不断增加，股票指数发现和套期保值功能不断显著，股指期货发展已驶入平稳运行的快车道。关于股指期货对股票指数市场影响的讨论一直是不少政府部门管理人员和学者热议的话题。有的学者对该金融衍生品的发展持反对态度，理由是股指期货的存在和发展增加了股票指数市场的波动性，加大了股指的不稳定风险。1987年10月纽约股指的暴跌及对全球股指的震荡就是有力的佐证；而恰恰相反，有的学者对股指期货对股市的影响持正面积极的态度，因为股指期货能够有效预期未来股市走势，便于投资者对股市进行套期保值，从而避免了股指市场的大波动和大震荡。面对学者们对股指期货波动性影响截然相反的态度，有必要客观地澄清股指期货对股票指数市场的实际影响。本文在借鉴学者们研究股指期货的波动性影响所使用方法的基础上，从理论和实证两方面探究股票指数期货与股票指数的信息传递机制与波动性影响，对证明证券市场的有效性和合理性有重要的意义。本文在研究股指期货对股票指数波动性影响上使用了定性分析和定量分析相结合的方法，来研究股指期货短期波动、长期波动对股票指数市场的影响。使用arch模型等方法对短期内股指期货对股票指数的的波动做了分析，使用HP滤波法、VAR模型、脉冲响应、方差分析等方法对股指期货的长期性波动做了深入探讨。得出了短期内股指期货对股票指数市场波动性增强，长期对股票指数市场波动性不明显的结论。并在此基础上提出了一些针对性的策略建议，期望能从政策法规和制度建设上完善我国的金融衍生品市场。

关键词： HP滤波法 arma-arch模型脉冲响应分析

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Copula相依结构下沪深股指波动及动态VaR计量

引用

华东师范大学学报（哲学社会科学版） 2011年第6期43卷 123-130,153-154页

作者：占梦雅许伟华东师范大学金融与统计学院/国际金融与风险管理研究中心上海200241

采用带三类不同噪音的arma-arch模型拟合沪深股指收益率分布,并通过随机模拟的方式进行拟合优度检验,结果显示,基于分形高斯噪音的arma-arch模型能够较好刻画沪深股指收益率波动的长相依性、厚尾性及波动性聚类特征。进一步通过两类不同... 详细信息

采用带三类不同噪音的arma-arch模型拟合沪深股指收益率分布,并通过随机模拟的方式进行拟合优度检验,结果显示,基于分形高斯噪音的arma-arch模型能够较好刻画沪深股指收益率波动的长相依性、厚尾性及波动性聚类特征。进一步通过两类不同Copula-arma-arch模型处理沪深股指相依性,并通过随机模拟进行拟合优度检验,模拟结果显示,基于分形高斯噪音的Student’st Copula-arma-arch模型能够较好刻画沪深股指收益率波动的VaR风险。

关键词： Copula arma-arch模型分形高斯沪深股指收益率动态VaR

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西安市房地产价格的影响因素研究及预测

西安市房地产价格的影响因素研究及预测

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作者：智慧西安建筑科技大学

学位级别：硕士

房地产业是国民经济体系中的基础性、先导性行业,房地产市场的发展也逐步完善。作为资本密集型、关联度高的产业,其发展状况的好坏与否,关系到国民经济的发展。另外,其作为国民产业的基础,又是人民生活的必需品,还被作为财富和资产的形... 详细信息

房地产业是国民经济体系中的基础性、先导性行业,房地产市场的发展也逐步完善。作为资本密集型、关联度高的产业,其发展状况的好坏与否,关系到国民经济的发展。另外,其作为国民产业的基础,又是人民生活的必需品,还被作为财富和资产的形式被用来投资和增值。近年来,我国房地产价格上涨趋势已经超过了人们的消费能力和购买能力。房地产价格的快速增长,在影响城市居民正常的生活质量的基础上,也成为我国国民经济持续稳定发展的阻碍,房地产价格的问题也成为人们普遍重视的经济问题和社会问题。本文通过研究西安市房地产价格的形成和影响因素,为房地产价格的波动给予一定的解释。影响房地产价格的因素很多,如：土地价格因素、人们需求因素、区域经济因素、利率因素、个人投资因素等,还有政府的宏观调控也是影响房地产价格的一个重要因素,所以说正确而全面的理解城市房地产价格的相关因素是进行生产生活决策的关键。本文从实际出发,选取西安市这一中等发达城市为背景,对影响西安市房地产价格的各个因素进行研究。首先从房地产价格的相关理论出发,对房地产价格的相关因素进行了系统分析；然后采用时间序列定性分析对西安市近年来房地产价格的变动情况进行分析,进而通过建立多元回归模型,分析我国房地产价格持续上涨的原因,并应用arma-arch模型对未来房地产价格走势进行了预测,发现房地产价格上涨势头还是较为明显。本文重点对这一热点问题进行了实证分析,以期达到理性建议的结果。

关键词：房屋销售价格指数 Granger检验 arma-arch模型

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基于数据挖掘的金融时间序列预测分析与研究

基于数据挖掘的金融时间序列预测分析与研究

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作者：裴双喜大连海事大学

学位级别：硕士

随着计算机科学、人工智能和数理统计的有机融合,数据挖掘技术得到了突飞猛进的发展,这就极大地促进了金融时序数据挖掘技术的发展。数据挖掘是从大规模的数据中抽取非平凡的、隐含的、未知的、有潜在使用价值的信息的过程。时间序列分... 详细信息

随着计算机科学、人工智能和数理统计的有机融合,数据挖掘技术得到了突飞猛进的发展,这就极大地促进了金融时序数据挖掘技术的发展。数据挖掘是从大规模的数据中抽取非平凡的、隐含的、未知的、有潜在使用价值的信息的过程。时间序列分析作为数理统计学的一个分支,自20世纪60年代起就已经得到了广泛的研究。但是,随着分析任务的日益复杂,这些传统的方法无法用于发现数据中更复杂、更隐蔽的各种规律。基于上述原因,本文将数据挖掘和金融时间序列结合在一起进行研究。论文重点集中在以下几个方面进行了研究: (1)金融时序数据的预处理技术,其中包括原始数据标准化,空缺数据处理,噪声剔除,数据集成,并重点介绍了小波理论在时序数据降噪中的应用。 (2)金融时间序列的计量经济学arma模型和arch模型,以及相关的衍生扩展模型,并且介绍了arma模型和arch模型参数的确定和检验方法。最后在此基础上以上证指数为例子,进行了arma—arch模型的建模分析,实验结果表明arma—arch模型具有很好的短期预测效果。 (3)本文最后具体挖掘和分析一下我国金融市场最近几年的日历效应。实验结果发现2001年以后我国证券市场日历效应(月份效应,星期效应,假日效应)表现非常明显,但具体表现异于国内外学者早期的研究结果。最后,总结本文的工作和不足之处,指出以后的研究发展方向。

关键词：数据挖掘金融时间序列小波降噪 arma-arch模型日历效应

来源：评论

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