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长记忆ARFIMA-GARCH模型的状态空间模型估计(英文)
1
作者 王立洪 顾承祖 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2011年第6期642-656,共15页
本文考虑了ARFIMA-GARCH类模型的状态空间表示.ARFIMA-GARCH这类模型结合了长记忆时间序列和条件异方差过程.虽然ARFIMA-GARCH模型的状态空间表示是无穷维的,但是基于这种表示法的精确极大似然估计可以在样本长度的迭代计算中得到.本文... 本文考虑了ARFIMA-GARCH类模型的状态空间表示.ARFIMA-GARCH这类模型结合了长记忆时间序列和条件异方差过程.虽然ARFIMA-GARCH模型的状态空间表示是无穷维的,但是基于这种表示法的精确极大似然估计可以在样本长度的迭代计算中得到.本文提出了基于模型的截断的自回归展开式的似然函数近似估计,进而得到了模型参数的拟似然估计.利用状态空间表示的便利,本文的估计方法被应用到了缺失数据的情形.最后,我们还将本文的方法应用于模拟计算(缺失数据和非缺失数据)和实际数据分析. 展开更多
关键词 arfima-garch模型 极大似然估计 缺失数据 状态空间表示
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基于ARFIMA-GARCH模型的混成检验
2
作者 玄海燕 史永侠 +1 位作者 张玉春 徐广业 《数学杂志》 北大核心 2017年第3期474-480,共7页
本文研究了ARFIMA-GARCH模型的混成检验问题.基于拟极大指数似然估计,给出了平方残差自相关函数的渐近性,进而建立了基于平方残差自相关函数的混成检验统计量.通过实例分析,表明可利用基于平方残差自相关函数的混成检验统计量来诊断检... 本文研究了ARFIMA-GARCH模型的混成检验问题.基于拟极大指数似然估计,给出了平方残差自相关函数的渐近性,进而建立了基于平方残差自相关函数的混成检验统计量.通过实例分析,表明可利用基于平方残差自相关函数的混成检验统计量来诊断检验由拟极大指数似然估计方法拟合的ARFIMA-GARCH模型. 展开更多
关键词 arfima-garch模型 混成检验 拟极大指数似然估计
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基于ARFIMA-GARCH模型族的黄金价格预测分析
3
作者 陈鹏 李星野 《电子商务》 2018年第5期42-44,共3页
本文针对黄金价格的长记忆性进行实证研究,利用Hurst指数来证实黄金价格中确实存在显著的长记忆性。以此对黄金价格的收益率进行分数差分后,再建立ARFIMA-GARCH模型族,从而反映了黄金收益率序列的波动聚集性。通过对不同模型的误差绝对... 本文针对黄金价格的长记忆性进行实证研究,利用Hurst指数来证实黄金价格中确实存在显著的长记忆性。以此对黄金价格的收益率进行分数差分后,再建立ARFIMA-GARCH模型族,从而反映了黄金收益率序列的波动聚集性。通过对不同模型的误差绝对值对比,选取出最能体现黄金价格序列动态特征的模型。实证结果表明,该类模型能够很好的反映黄金价格的波动规律,能够给投资者提供决策意见。 展开更多
关键词 长记忆性 HURST指数 arfima-garch模型族
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深证成指收益率分析及预测——基于ARFIMA-GARCH模型
4
作者 玄海燕 史永侠 +1 位作者 张运虎 杨娜娜 《现代商业》 2015年第32期162-163,共2页
以2000年1月4日到2003年11月7日深证成指日收盘价数据为基础,通过对其收益率序列的长记忆性以及异方差性进行检验,建立ARFIMA-GARCH模型,并且将模型对深证成指的预测结果与实际情况进行对比。结果表明,利用ARFIMA-GARCH模型可以较好地... 以2000年1月4日到2003年11月7日深证成指日收盘价数据为基础,通过对其收益率序列的长记忆性以及异方差性进行检验,建立ARFIMA-GARCH模型,并且将模型对深证成指的预测结果与实际情况进行对比。结果表明,利用ARFIMA-GARCH模型可以较好地分析深证成指日收益率序列的变化特征,从而可以为政府及相关部门提供决策意见。 展开更多
关键词 深圳成指 长记忆性 arfima-garch模型 预测
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基于Gibbs抽样方法ARFIMA-GARCH模型的贝叶斯估计 被引量：3
5
作者 范金宇 熊健 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2014年第5期802-809,共8页
近年来,ARMA、GARCH模型的研究一直是金融统计方向研究的热点。但是少有人研究ARFIMA-GARCH模型。因此本文提出ARFuNA(p,d,q)-GARcH(r,s)模型,该模型对r=O,s=O时退化为ARMA类模型,对p=O,q=O,d=O时就退化为GARCH模型,它囊括了时间序列的... 近年来,ARMA、GARCH模型的研究一直是金融统计方向研究的热点。但是少有人研究ARFIMA-GARCH模型。因此本文提出ARFuNA(p,d,q)-GARcH(r,s)模型,该模型对r=O,s=O时退化为ARMA类模型,对p=O,q=O,d=O时就退化为GARCH模型,它囊括了时间序列的各种情形的。由于理论和实证表明对各种ARMA、GARCH类模型基于常用分布的似然函数得到的模型估计精度不高,故本文提出了基于贝叶斯方估计的MCMC方法来估计模型参数。这样就充分利用了样本信息和模型参数先验信息,因而具有更小的方差,能得到更精确的估计结果。最后本文以上证综合指数五分钟数据来进行仿真分析,建立了基于MCMC模拟方法的贝叶斯估计的ARFIMA(p,d,q)-GARCH(r,s)模型。数据分析中采用典型的Gibs抽样,基于MCMC模拟1500次,舍弃前100次,得到ARFIMA(1,d,1).GARCH(1,1)各参数的贝叶斯估计,并与传统EVIEWS估计得到的参数相比,发现贝叶斯估计更精确。 展开更多
关键词 GIBBS抽样 arfima-garch模型 贝叶斯估计 MCMC
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沪深股市的相关结构分析与投资组合风险度量——基于ARFIMA-GARCH-Copula模型 被引量：11
6
作者 吴玉宝 汪金菊 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2016年第2期220-225,共6页
金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性,还具有长记忆性。基于此,本文建立ARFIMAGARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR,利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R/S分析... 金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性,还具有长记忆性。基于此,本文建立ARFIMAGARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR,利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R/S分析法检验各个资产收益率的长记忆性,经过分数阶差分后选用GARCH模型建模得到边缘分布。然后选择Copula函数来刻画两资产之间的相关结构,建立联合分布模型。进而采用Monte Carlo方法模拟产生各资产的收益率序列,计算出投资组合的风险值VaR。实证研究表明:沪深股市具有长记忆性,且两者具有对称的尾部相关性;Kupiec检验说明ARFIMA-GARCH-Copula模型较之于GARCHCopula模型能更准确地度量投资组合风险。 展开更多
关键词 ARFIMA GARCH COPULA函数 VaR风险值 Kupiec检验
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基于ARFIMA-GARCH模型的黄金价格分析及预测 被引量：4
7
作者 叶静 赵凯 +1 位作者 王传稳 刘文源 《青岛大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第4期10-14,共5页
通过对上海黄金交易所现货黄金Au99.95品种2007年1月4日到2014年2月28日共1736个交易日的收盘价格的研究,发现上海黄金交易所黄金收益率序列具有长期记忆性,其残差具有明显的波动集聚性。利用时间序列的相关理论,并通过EVIEWS6.0及MATLA... 通过对上海黄金交易所现货黄金Au99.95品种2007年1月4日到2014年2月28日共1736个交易日的收盘价格的研究,发现上海黄金交易所黄金收益率序列具有长期记忆性,其残差具有明显的波动集聚性。利用时间序列的相关理论,并通过EVIEWS6.0及MATLAB软件对序列进行分析,建立ARFIMA-GARCH模型,此模型反映了黄金收益率序列的长记忆性和波动集聚性,并对黄金收益率序列进行预测。结果显示,预测结果与实际价格拟合度高,预测误差较小。该模型可以更加准确地描述黄金价格序列的动态特征,通过此模型可以使黄金投资者和生产者更加了解黄金价格序列的特点。 展开更多
关键词 黄金价格 长记忆性 ARFIMA—GARCH模型 预测
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随机分形与金融波动的市场机制 被引量：7
8
作者 樊智 张世英 《系统工程》 CSCD 北大核心 2003年第1期38-42,共5页
简要回顾有效市场理论并指出其缺陷 ,将随机分形和分数布朗运动引入金融波动的研究中 ,阐述随机分形市场的经济涵义和波动机制。指出金融波动的异方差性 ,将分数维时间序列建模和异方差建模相结合 ,提出 ARFIMA- GARCH模型 ,并给出实证... 简要回顾有效市场理论并指出其缺陷 ,将随机分形和分数布朗运动引入金融波动的研究中 ,阐述随机分形市场的经济涵义和波动机制。指出金融波动的异方差性 ,将分数维时间序列建模和异方差建模相结合 ,提出 ARFIMA- GARCH模型 ,并给出实证研究。 展开更多
关键词 随机分形 金融波动 市场机制 异方差 arfima-garch
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基于分形分析的国际金价波动长记忆性识别与预测研究 被引量：3
9
作者 杨楠 柳预才 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2013年第5期931-940,共10页
本文对国际金价波动的长记忆性进行研究,通过R/S,MRS,V/S等方法计算Hurst指数,证实了金价波动存在着显著的长记忆性。以此为基础借助分数差分,构建ARFIMA、FIGARCH、ARFIMA-GARCH等基于分形分析的长记忆性预测模型,实证结果表明该类模... 本文对国际金价波动的长记忆性进行研究,通过R/S,MRS,V/S等方法计算Hurst指数,证实了金价波动存在着显著的长记忆性。以此为基础借助分数差分,构建ARFIMA、FIGARCH、ARFIMA-GARCH等基于分形分析的长记忆性预测模型,实证结果表明该类模型很好地刻画了国际金价的内在波动规律,具有较强的预测功能。 展开更多
关键词 长记忆性 HURST指数 ARFIMA—GARCH模型
原文传递
基于广义已实现测度的中国股市波动预测与VaR度量 被引量：3
10
作者 白娟娟 师荣蓉 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2021年第3期653-666,共14页
基于上证综合指数和深证成份指数,文章将广义已实现测度引入ARFIMA-Realized GARCH模型,同时考虑已实现方差、已实现极差、已实现双幂次变差和已实现极差双幂次变差,比较不同已实现测度下模型的波动率预测能力和VaR度量效果.实证结果表... 基于上证综合指数和深证成份指数,文章将广义已实现测度引入ARFIMA-Realized GARCH模型,同时考虑已实现方差、已实现极差、已实现双幂次变差和已实现极差双幂次变差,比较不同已实现测度下模型的波动率预测能力和VaR度量效果.实证结果表明:ARFIMA-Realized GARCH模型能够充分捕获波动率的非对称性、长记忆性和持续性等特征;采用已实现方差的ARFIMA-Realized GARCH模型具有最优的波动率预测能力;已实现平均绝对离差能够改进模型的拟合效果,并且引入已实现风险值显著提高了ARFIMA-Realized GARCH模型的VaR预测精度. 展开更多
关键词 ARFIMA-Realized GARCH模型 已实现测度 波动率预测 VAR度量
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