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安徽财经大学中级计量经济学课件第二章第二节 ARCH和GARCH模型。
GARCH模型在金融时间序列建模中有广泛的应用，其参数的估计精度和模型的诊断检验一直是人们关注的两大问题.本文针对平稳GARCH模型，构建了新的两步NGQMELE，在残差的二阶矩有限情况下建立了两步NGQMELE的相合性和渐进正态性.另外，针对该估计提出了基于残差绝对值及平方值的自相关函数的拟合优度检验统计量Q（M），Q2（M），并分别在二阶矩有限和四阶矩有限的情况下证明了它们的渐进性质.数值模拟...
保险公司系统性风险溢出效应研究——基于DCC-GARCH-CoVaR模型
系统性风险 溢出效应 CoVaR模型 风险溢出
2018/11/20
本文选取2007年1月9日 ~ 2015年6月30日每日股价指数数据，运用扩展的CoVaR模型测度我国保险公司系统性风险溢出效应。研究表明，我国保险公司间、保险公司和保险业间及保险机构和其他金融机构间存在显著的双向风险溢出，并呈现出非对称性，不同保险机构的风险溢出存在较大差异。2007 ~ 2009年、2014年年底 ~ 2015年6月期间风险溢出效应明显强于样本期其他时间段。监管部门应该通过强化...
通过引入自回归项，改进了以往国内研究所使用的GARCH-GED模型，建立了AR-GARCH-GED模型，使用1990年12月19日 ~ 2015年7月15日期间将近25年的上证指数日数据研究其周内效应，得出了上证指数较之前研究更为显著的周内效应。为了进一步考察显著的周内效应是否仅仅是一个数据挖掘的纯机会主义行为，对该模型进行滑动窗口回归发现，周内效应显著的比例仅在13% ~ 25%之间。基于该研究...
中山大学岭南学院高级计量经济学课件（II：Time series）CH3 ARCH and GARCH
中山大学岭南学院 高级计量经济学 课件（II：Time series） CH3 ARCH and GARCH
2017/6/14
中山大学岭南学院高级计量经济学课件（II：Time series）CH3 ARCH and GARCH。
上证50ETF期权的问世开启了中国股票期权的时代，中国股票期权市场发展潜力巨大，未来的几年将会迅速发展壮大，投资者可以通过购买股票期权进行风险规避或投机获利。为提高股票期权定价的精确性，可以从无风险利率的计算方法、运用GARCH模型进行股票收益率的预测以及引入股票分红三个方面对Black-Scholes股票期权定价模型进行修正，并将GARCH模型预测的股票价格波动率代入Black-Scholes股...
在非线性视域下Bai-Perron 多重结构突变检验的基础上，可采用GARCH 族模型对中国沪深股市的波动性和“杠杆效应”问题进行重新研究①。研究认为，第一，沪深股市在样本期内分别发生了2次和1次结构突变，沪市突变时点为2005年2月1日和2007年10月16日，深市突变时点为2007 年10月31日；第二，无论沪市还是深市，就其自身而言，波动性和“杠杆效应”在结构突变前后均表现出巨大的差异性，但...
在套期保值的研究中,GARCH模型被普遍使用。但是近来许多实证研究证明了GARCH模型存在一定的缺陷,即波动率的高持续性,这影响了对于资产价格序列描述的准确性,在套期保值策略的制定时就需要考虑到波动率对状态的依赖性。因此,本文将区制转移应用到套期保值模型构建中,将MRS模型与GARCH模型相结合,建立了MRS-DCC模型,以期消除GARCH模型带来的波动率的高持续性,并用于估算铜期货市场的套期保值...
汇率机制和股权分置改革加强了我国汇市与股市一体化程度, 近期人民币升值压力不断演化和几大经济危机爆发进一步增强了两个市场间的关联性。本文采用小波多分辨分析与多元BEKK-GARCH(1, 1)模型相结合方式研究了国内汇市与股市之间的波动溢出关系, 实证结果不仅表明两大市场存在显著的波动溢出效应, 还发现在不同交易周期下存在着不同的波动溢出效应, 短期来看股市向汇市有单向传递效应, 随周期变长发展为...
市场流动性与市场预期的动态相关结构研究——基于ARMA-GJR-GARCH-Copula模型分析
市场流动性 市场预期 时变信息熵 ARMA-GJR-GARCH-Copula 动态相关结构
2016/2/29
本文在兼顾"时间尺度"和"价格尺度"双重因素下构建了标准化的市场流动性测度,并利用时变信息熵方法提出了一类市场预期的新指标。将ARMA-GJR-GARCH模型与时变Copula模型相结合分析了市场流动性与市场预期之间的动态相关结构。利用2009年1月~2014年9月中国股市日度数据进行实证分析,结果表明:市场流动性和市场预期存在较明显的持续性和负向"杠杆效应",通过LL、AIC和BIC三种准则比较...
基于最小控制GARCH模型的噪声估计算法
噪声估计 GARCH模型 MCRA算法 语音增强
2017/1/3
MCRA(Minima-Controlled Recursive Averaging)方法是经典的噪声估计算法,然而在语音段MCRA方法存在不能对噪声功率谱进行有效更新的问题.针对这一问题,本文利用广义自回归条件异方差(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型在时频域对噪声信号建模,在MCRA算法原理的基础...
基于GARCH和VAR模型的股指期货最优套保比计算
最优套保比确 股指期货 GARCH模型 VAR模型
2015/6/8
为了便于投资者投资，本文计算了投资者利用股指期货进行套期保值时应选取的最优合约份数，也就是股指期货的最优套保比。通过选用沪深两市A股300股指现货作为持有头寸、沪深300股指期货为套保工具，选取2012年4月19日至2014年1月13日的股指现货和期货的收益率序列，采用主流的GARCH模型和VAR模型，在可变的样本区间下计算了股指期货的最优套保比。较之国内文献忽略时变特征的做法，本文采用的方法较为...
A closed-form estimator for the multivariate GARCH(1,1) model
Multivariate GARCH(1,1) VARMA Temporal Aggregation Es-timation
2013/4/27
We provide a closed-form estimator based on the VARMA representation for the unrestricted multivariate GARCH(1,1). We show that all parameters can be derived using basic linear algebra tools. We show ...
Weighted bootstrap in GARCH models
asymptotic distribution bootstrap confidence region,GARCH model quasi maximum likelihood
2012/11/22
GARCH models are useful tools in the investigation of phenomena, where volatility changes are prominent features, like most financial data. The parameter estimation via quasi maximum likelihood (QMLE)...
Volatility Analysis of Web News and Public Attitude by GARCH Model
Web News Public Attitude Volatility Analysis GARCH Model
2013/2/20
GARCH (Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity) model proposed by Professor Engle is successful to analyze the volatility of stock price. In this paper GARCH model is used to analyz...