检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程理论与实践 2020年第5期40卷 1113-1133页

作者：龚旭曹杰文凤华杨晓光厦门大学管理学院中国能源政策研究院厦门361005 中南大学商学院长沙410083 中国科学院数学与系统科学研究院管理、决策与信息系统重点实验室北京100190

近年来,基于高频交易数据的HAR族模型在对各类金融市场波动率的预测研究中展现出了良好的预测效果.本文在4个经典或前沿的HAR族模型的基础上,考虑杠杆效应和结构突变因素对波动率的预测作用,构建4个带杠杆效应和结构突变的HAR族模型.接... 详细信息

近年来,基于高频交易数据的HAR族模型在对各类金融市场波动率的预测研究中展现出了良好的预测效果.本文在4个经典或前沿的HAR族模型的基础上,考虑杠杆效应和结构突变因素对波动率的预测作用,构建4个带杠杆效应和结构突变的HAR族模型.接着,以上证综指和深证成指的5分钟高频交易数据为研究样本,对上述模型进行样本内和样本外分析,以此检验各成分对股市波动率的预测作用以及比较各模型的预测能力.实证结果显示:已实现波动率,连续波动率,下行波动率,上行波动率,杠杆效应和结构突变成分对股市波动率的预测作用较强,而跳跃波动率,符号跳跃方差对股市波动率的预测作用较弱;带杠杆效应和结构突变的HAR族模型对股市波动率的样本内拟合效果和样本外预测能力都明显优于相对应的不带杠杆和结构突变的HAR族模型,其中大多数情况下LHAR-CJ-SB模型展现出最高的拟合效果和预测精度.以上结果表明,杠杆效应和结构突变因素能有效提高HAR族模型的预测精度,所以在HAR族模型的构建中这两个因素不能被忽视.

关键词： HAR-RV模型杠杆效应结构突变 icss算法 MCS检验

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生猪价格波动特征及影响事件的混合分析模型与实证

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系统工程理论与实践 2011年第11期31卷 2033-2042页

作者：吴登生李建平汤铃邓若鸿杨晓光中国科学院科技政策与管理科学研究所北京100190 中国科学院研究生院北京100049 中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

探索生猪价格波动特征,特别是把握其内在波动规律、研究外部事件对其产生的影响,对于规避生猪养殖风险,促进生猪产业的健康发展有着重要意义.在分析生猪产业规律的基础上,提出了生猪价格波动特征及影响事件的混合分析模型.利用经验模态... 详细信息

探索生猪价格波动特征,特别是把握其内在波动规律、研究外部事件对其产生的影响,对于规避生猪养殖风险,促进生猪产业的健康发展有着重要意义.在分析生猪产业规律的基础上,提出了生猪价格波动特征及影响事件的混合分析模型.利用经验模态分解算法(EMD)对我国生猪价格进行多尺度特征分解,并对各个特征模态进行统计分析,把握生猪价格波动规律;采用ISCC、Chow检验等结构变点分析算法对各个特征模态进行结构变点检验,将结构变点检验结果与生猪产业重要外部事件进行对比,总结各类外部事件对生猪价格各模态特征的影响.采用全国畜牧总站等机构收集的2000年1月-2009年5月我国生猪价格数据作为样本进行实证分析,研究结果表明我国生猪价格主要由长期趋势模态、17个月为尺度的经济周期模态、51个月为尺度的养殖周期模态,以及短期自调周期模态等四个模态构成,其中长期趋势模态和经济周期模态为主要模态、生猪疫情、自然灾害、政府宏观调控等外部事件只对我国生猪价格的养殖周期模态与短期自调周期模态有影响,而对长期趋势模态、经济周期模态影响不大.

关键词：生猪价格波动特征结构变点经验模态分解 icss算法 Chow检验

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中国外汇市场人民币汇率收益率波动性突变点研究

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经济问题 2010年第8期 84-89页

作者：甘斌西安交通大学经济与金融学院西安710049

利用基于IT、k1、k2等统计量的icss算法对人民币对美元、欧元及日元的日汇率波动的结构性突变点进行了研究,发现利用k2统计量能够发现更为关键的突变点,验证了Sans等人的结论ü槐涞阌牍谕庵卮笫录嗥ヅ?得出了人民币汇... 详细信息

利用基于IT、k1、k2等统计量的icss算法对人民币对美元、欧元及日元的日汇率波动的结构性突变点进行了研究,发现利用k2统计量能够发现更为关键的突变点,验证了Sans等人的结论ü槐涞阌牍谕庵卮笫录嗥ヅ?得出了人民币汇率受国内重大事件影响较大的结论。研究发现考虑了突变点的GARCH模型有效地降低了标准GARCH模型估计各汇率收益序列时表现出的价高的波动持续性,能够过滤突发事件对汇率波动性的影响。

关键词：人民币汇率 icss算法波动突变点 GARCH

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猪粮比价变化特征的混合分析模型及实证研究

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保险研究 2022年第5期 87-101页

作者：郑苏晋陈畅左明慧中央财经大学保险学院精算科学系中央财经大学保险学院

本文基于集成经验模态分解算法和迭代累积平方和算法相结合的混合分析模型,分解出不同时间尺度的猪粮比价分量序列,再分别进行结构变点检验并结合外部事件进行分析。结果表明,猪粮比价主要受短期自调周期、经济周期、中长期变动以及长... 详细信息

本文基于集成经验模态分解算法和迭代累积平方和算法相结合的混合分析模型,分解出不同时间尺度的猪粮比价分量序列,再分别进行结构变点检验并结合外部事件进行分析。结果表明,猪粮比价主要受短期自调周期、经济周期、中长期变动以及长期趋势项的影响,其中长期趋势模态和中长期变动模态影响最大;外部事件会对不同周期的模态造成影响,其中政府政策以及重大行业事件主要对猪粮比价的经济周期和中长期变动产生影响,而生猪疫情的影响在各个模态中均有体现。最后,本文针对如何稳定猪粮比价的波动从政府、行业协会和保险公司三个层面给出了建议。

关键词：猪粮比价 EEMD算法 icss算法

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中国股票市场波动性的结构性变换与重大事件

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生产力研究 2008年第4期 46-48页

作者：周晓辉童菲西安交通大学经济与金融学院陕西西安710061 中华女子学院北京100101

文章运用迭代累积平方和算法检测了我国股票市场的波动性出现结构性变换的情形。通过研究波动性的结构性变换附近的重大事件,我们发现政府对我国股票市场的规制是造成波动性发生结构性变换,尤其是使波动性突然大幅增加的主要原因。这个... 详细信息

文章运用迭代累积平方和算法检测了我国股票市场的波动性出现结构性变换的情形。通过研究波动性的结构性变换附近的重大事件,我们发现政府对我国股票市场的规制是造成波动性发生结构性变换,尤其是使波动性突然大幅增加的主要原因。这个结论有异于现有的文献。本文的研究在一定程度上表明,我国股票市场的确具有"政策市"的特征,这意味着进一步认识股票市场的规制和改进现有的规制实践是有必要的。

关键词：波动性结构性变换 icss算法中国股票市场

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异质信念、信用交易与股票波动性

异质信念、信用交易与股票波动性

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作者：程超合肥工业大学

学位级别：硕士

信用交易是资本市场发展到一定阶段的产物,我国自2010年3月31日开展的融资融券业务,对资本市场发展发挥着积极地作用,但在平抑市场波动性方面还有待商榷。市场交易发现投资者的异质信念和羊群行为在融资融券的协同作用下显著影响着市场... 详细信息

信用交易是资本市场发展到一定阶段的产物,我国自2010年3月31日开展的融资融券业务,对资本市场发展发挥着积极地作用,但在平抑市场波动性方面还有待商榷。市场交易发现投资者的异质信念和羊群行为在融资融券的协同作用下显著影响着市场波动。融资融券交易推出后在不同阶段是否对投资者的异质信念产生了影响,进而给股市的波动性带来新的变化这一问题已成为理论界研究的热点。采用icss算法对行情下进行划分后,在市场层面运用主成分分析法构建了衡量投资者异质信念的指标,分析了异质信念与信用交易、异质信念与羊群行为对股票波动性的影响;在个股层面分不同行情着重分析了异质信念与信用交易对股票波动性的影响。实证研究发现:第一,投资者异质信念是动态变化的;第二,就市场层面的分析:(1)在平稳期,股票波动性与异质信念不相关;(2)在上涨初期,融资交易使得该阶段投资者的异质信念减弱,股票波动性下降;(3)在泡沫期,异质信念扩大与融资交易协同影响并加大股票波动性。在暴跌期间,异质信念被弱化,投资者的羊群卖出行为在杠杆作用下显著提升股票波动性和下跌速率。第三,就个股层面的分析:(1)个股的融资交易与异质信念均会增加股票波动性,并且会引发股票暴跌风险,而融券交易通过卖空股票释放股价高估的压力和削减异质信念双重作用下来降低股票波动性。(2)不同行情下,融资交易与异质信念的协同作用是有差异的。在异常波动期,二者的协同作用会更加剧股票波动性。最后,基于实证研究的结果,本文提出了相应的政策建议。

关键词： icss算法异质信念羊群行为融资融券交易股票波动性

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基于EEMD模型的多尺度黄金价格波动特征分析及其预测研究

基于EEMD模型的多尺度黄金价格波动特征分析及其预测研究

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作者：杨鑫长沙理工大学

学位级别：硕士

黄金具有货币、金融、商品等属性,被广泛运用于各个领域。正因为其复杂的属性,不仅经济环境对黄金价格的波动产生巨大影响,而且地缘政治、货币市场、股票市场、石油市场等因素也会影响到黄金价格。因此,如何有效地预测黄金价格就成为了... 详细信息

黄金具有货币、金融、商品等属性,被广泛运用于各个领域。正因为其复杂的属性,不仅经济环境对黄金价格的波动产生巨大影响,而且地缘政治、货币市场、股票市场、石油市场等因素也会影响到黄金价格。因此,如何有效地预测黄金价格就成为了一个比较重要的课题。本文首先对有关黄金市场的理论进行系统梳理。然后在以往研究中使用的预测模型进行回顾,评析各个预测方法的优势与劣势。由于黄金价格序列是非线性和非平稳的,传统的经济学模型假定数据是线性的,难以捕捉到黄金价格序列中的非线性模式,从而不能精确预测到黄金价格。据此,本文提出了基于EEMD(集合经验模态分解方法)分解黄金价格的分析方法,利用此方法对国际黄金历史价格分解为若干不同频率的价格分量,分别提取出长期价格、中期价格以及短期波动价格。结合icss与Chow方法对三个事件价格进行结构变点检验,并运用外部事件与变点检验结果进行对比,以此分析外部事件对黄金价格波动特征的影响。研究发现,市场波动项的周期为4.3个月,可以认为是黄金价格在短期内都有一个自我调整的功能,能够对一般市场事件诸如“迪拜事件”以及“塞浦路斯事件”发生进行调整,其持续时间约为三个月：重大事件项的周期为40.8个月,可以认为是一些未预料突发的事件诸如战争和经济危机等能对黄金价格有着较大影响,并会持续很长一段时间；长期趋势项表示黄金价格的长期趋势。最后,采用支持向量机模型对黄金价格分解并提取出市场波动价格、重大事件价格和趋势价格进行预测,并通过使用粒子群算法优化四种不同核函数的支持向量机,发现运用粒子群算法RBF核函数支持向量机对黄金市场价格预测取得了较好的预测效果,重大事件项和长期趋势项的预测精度要比短期波动项的要高。采用移动窗口方法获取提前5步的预测值与提前1步值来考察样本的预测能力相比,提前5步的预测精度是要比提前1步的预测精度是要差。

关键词：经验模态分解黄金价格 icss算法支持向量机预测

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通信政策事件对通信板块股指收益率的影响研究

通信政策事件对通信板块股指收益率的影响研究

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作者：吕东明哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着我国通信行业不断突破技术领域壁垒和相关政策在通信领域的陆续实施,通信行业迎来利好营商环境,逐步走上中国创造的发展之路。通信行业作为我国的主导产业之一,如今进入高速发展期,对国民经济具有重要贡献意义。截至2020年上半年,... 详细信息

随着我国通信行业不断突破技术领域壁垒和相关政策在通信领域的陆续实施,通信行业迎来利好营商环境,逐步走上中国创造的发展之路。通信行业作为我国的主导产业之一,如今进入高速发展期,对国民经济具有重要贡献意义。截至2020年上半年,通信行业各类上市公司数量为108家,已在我国股市中占较大比重。因此,围绕通信行业股市波动的研究逐渐引起人们的关注。本文将聚焦通信行业,通过研究我国通信政策事件的发生对通信类上市企业股票价格的影响,来进一步探究通信行业政策对我国通信行业股市波动的影响状况。首先,以我国通信行业重大政策事件对申万通信行业股市影响为研究背景,本文以传统金融学理论和信息传递理论为理论基础,围绕市场有效性、信号传递理论、收益率影响因素等对通信行业政策事件对通信行业股票市场的影响进行理论分析,综合考虑宏观市场、通信行业、通信类企业特征因素等,进一步探讨通信政策事件对通信行业股票市场的具体影响机制。其次,以申万通信及其子行业股票指数为研究对象,选取沪深300指数和申万通信指数作为研究样本,通过构建icss模型,确定出影响我国通信行业股市的关键通信政策事件。第三,运用事件研究法,对各个关键通信政策事件对通信行业股市的影响进行实证检验,探讨各个关键通信政策事件对我国通信行业股市的影响幅度。第四,对各个关键通信政策事件运用脉冲响应函数进行分析,确定关键通信政策事件对我国通信行业股市影响幅度及持续时间;除此之外,通过建立多元回归模型,从市场、行业、企业特征等层面探讨政策效应的影响因素。实证结果显示,通信行业政策事件的发生对通信行业及其子行业股市的波动产生一定影响,但并没有产生巨大的冲击,没有造成通信行业股市产生剧烈波动;宏观市场因素、行业特点和企业特征因素等不同程度影响通信行业上市企业的累计超额收益率。最后,提出利于政府促进通信行业发展、通信企业完善自身建设和股票投资者投资的对策建议。建议政府等有关部门制定持续与灵活有效结合的通信行业法律及政策,在规范管理的同时,注重资本市场与现代通信行业的有效对接;鼓励通信行业企业提升自身综合竞争力;引导投资者培养投资理念和不断提升专业技能。

关键词：通信政策事件通信行业股市 icss算法事件研究法多元回归分析

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期货市场高频数据的长记忆性研究 ——以沪深300股指期货为例

期货市场高频数据的长记忆性研究 ——以沪深300股指期货为例

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作者：袁彩萍南京理工大学

学位级别：硕士

沪深300股指期货,是以沪深300股票指数作为标的的一个金融衍生产品,它能够较全面地反映出A股市场的特征。其次,作为对沪深300股指的补充,股指期货市场能够比较准确的反映A股市场价格变化规律及其未来变动趋势。在资产价格波动研究范畴内... 详细信息

沪深300股指期货,是以沪深300股票指数作为标的的一个金融衍生产品,它能够较全面地反映出A股市场的特征。其次,作为对沪深300股指的补充,股指期货市场能够比较准确的反映A股市场价格变化规律及其未来变动趋势。在资产价格波动研究范畴内,对于长记忆性的研究打破了传统的有效市场理论的假定,为资产定价及风险管理带来了一个全新的研究视角。本文将从长记忆性入手,对我国沪深300股指期货高频数据进行实证分析,以期能够反映其真实特性。本文阐述了长记忆性的定义以及机理,接着从有效市场假说着手,引入了分形市场假说及理论。随后,着重介绍长记忆性的两种检验方法。接着,分别运用修正R/S法和V/S法对沪深300股指期货的收益序列进行长记忆存在性的检验。然后,运用icss算法对收益序列进行分解,通过寻找突变点的方式考察引起长记忆的可能因素,并考察分解后的收益序列中是否存在短期记忆。结论表明,沪深300股指期货在修正R/S法及V/S法检验下,均显示出了明显的长记忆性,其中V/S检验对长记忆性的检验更加明显。运用icss算法,在收益序列进行分解时,共寻找出8处突变点,并对分解后的序列进行长记忆检验,得出序列分解后,长记忆消失,同时,长记忆性部分无法用结构转换来解释。

关键词：沪深300股指期货长记忆性 icss算法

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中国股市股指收益结构性变点与波动性建模

中国股市股指收益结构性变点与波动性建模

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作者：孙小冬山西财经大学

学位级别：硕士

中国股市仅有20年历史,由于市场机制不完善、法制建设滞后以及投资者心理不成熟等原因,它易受外界因素影响而呈现较大波动。因此,对其波动的深入研究显得尤为重要,不少学者针对股票指数收益率进行波动性建模。波动性建模的发展主要经历... 详细信息

中国股市仅有20年历史,由于市场机制不完善、法制建设滞后以及投资者心理不成熟等原因,它易受外界因素影响而呈现较大波动。因此,对其波动的深入研究显得尤为重要,不少学者针对股票指数收益率进行波动性建模。波动性建模的发展主要经历了三个阶段:早期的同方差假设下的传统计量模型,后来的自回归条件异方差(ARCH)模型和随机波动(SV)模型,以及新近发展针对高频数据的非参数模型。目前应用最广的仍是(G)ARCH类模型,但在实际应用中还可以与时间序列结构性变点结合在一起考虑。在此基础上,本文使用带结构性变点虚拟变量的GARCH类模型对自1996年12月16日至2010年5月31日上证指数、深证成指收益序列进行拟合。内容主要从两个方面展开:一是使用icss算法检测样本期间两个指数收益序列的方差结构性变点,该算法的实质是利用一系列迭代残差构造合适的统计量,事先模拟其分布及临界值,之后对序列作假设检验,从而检测出符合要求的变点。另一方面是把这些结构性变点作为虚拟变量加入GARCH类模型重新拟合,然后比较不同情况下的拟合优度及预测精度,选出最优模型。这里需要考虑的因素还有风险溢价、非对称效应以及扰动项分布等。对样本序列进行实证检验的结果表明,中国股市中部分重大事件使股指收益序列方差形成了结构性变化,考虑这些结构性变点,并将其作为虚拟变量加入EGARCH(1,1)模型的拟合效果相对较好。其中,假定扰动项t分布下的拟合优度最高,但GED分布假设下预测精度更好。这样,进一步的研究便可对资产收益风险价值等作更为精确的度量。

关键词：结构性变点 icss算法波动性建模虚拟变量 EGARCH模型

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