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基于C-GARCH模型的货币政策对股市流动性的非对称效应研究 被引量：1
1
作者 苏刚 《中国管理信息化》 2015年第18期146-147,共2页
本文选用存款准备金率和一年期银行存款利率的变动来表征我国货币政策的调整,同时从4个不同的角度选取指标度量我国股票市场的流动性大小,利用C-GARCH模型通过引入作为外生变量的货币政策变动,检验我国货币政策对股市流动性的非对称效... 本文选用存款准备金率和一年期银行存款利率的变动来表征我国货币政策的调整,同时从4个不同的角度选取指标度量我国股票市场的流动性大小,利用C-GARCH模型通过引入作为外生变量的货币政策变动,检验我国货币政策对股市流动性的非对称效应。实证结果表明,我国货币政策对股市流动性存在显著的非对称效应,且负向货币冲击对股市流动性的影响明显强于正向货币冲击的影响。 展开更多
关键词 货币政策 股市 流动性 c-garch 非对称效应
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基于分类信息GARCH模型的高频数据波动率研究
2
作者 潘海峰 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2013年第4期30-34,共5页
提出了基于分类信息的C-GARCH模型和S-GARCH模型,并结合传统未考虑分类信息下的GARCH模型,以上证综指五分钟数据为样本,对波动率进行了实证分析;研究结果表明:分类信息GARCH模型优于未考虑分类信息的模型,最优模型为C-GARCH模型,其次为S... 提出了基于分类信息的C-GARCH模型和S-GARCH模型,并结合传统未考虑分类信息下的GARCH模型,以上证综指五分钟数据为样本,对波动率进行了实证分析;研究结果表明:分类信息GARCH模型优于未考虑分类信息的模型,最优模型为C-GARCH模型,其次为S-GARCH模型;好消息和坏消息对高频数据方差的影响程度相对较小,但却提高了描述精度;好消息与方差波动负相关,坏消息与方差波动正相关;坏消息对波动率的影响比好消息大,具有非对称性。 展开更多
关键词 分类信息 高频数据 c-garch S-GARCH
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人民币汇率的双成分混合波动率模型 被引量：4
3
作者 姚远 刘振清 +1 位作者 翟佳 曹弋 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第11期91-105,共15页
汇率波动性预测在金融和计算领域一直受到广泛关注,然而由于缺乏可以捕捉汇率波动动态变化的预测模型,高频汇率的波动率预测至今没有得到彻底的研究.文章提出了基于神经网络的双成分混合汇率波动率模型,该模型利用低通Hodrick-Prescott... 汇率波动性预测在金融和计算领域一直受到广泛关注,然而由于缺乏可以捕捉汇率波动动态变化的预测模型,高频汇率的波动率预测至今没有得到彻底的研究.文章提出了基于神经网络的双成分混合汇率波动率模型,该模型利用低通Hodrick-Prescott滤波器将已实现波动率分解为长期分量和短期分量,使用自回归神经网络模拟长期分量,一阶自回归过程模拟短期分量,通过实证分析确定自回归神经网络参数(10个隐神经元和四阶滞后输入神经元),以6种主要高频率汇率(英镑/人民币,美元/人民币,澳元/人民币,欧元/人民币,日元/人民币,和瑞士法郎/人民币),在5 h(d)、20 h(d)、100 h(d)、200 h(d)、360 h(d)和500 h(d)的预测区间构建1 h和1 d已实现波动率,并与双成分GARCH模型、EGARCH模型、四阶滞后自回归神经网络模型3个基准模型进行对比,分析模型的预测性能,实验评估表明,提出的混合预测模型在所有预测的范围内均显著地优于传统人民币汇率波动模型. 展开更多
关键词 已实现波动率 汇率 人工神经网络 成分GARCH H P滤波器
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基于多元时间序列模型对碳交易风险的管理与控制
4
作者 刘家保 刘梦雅 +2 位作者 包启鹏 汪田田 刘一同 《嘉应学院学报》 2017年第5期5-8,共4页
首先建立以购买力风险等为度量指标的基于一次指数平滑法和同期平均增长率方法的预测模型;其次,以北京地区为例,对比不同指标的真实数据和预测数据;再次利用模糊C均值聚类分析七个城市的碳交易类型计算风险识别的各个指标,得出碳交易的... 首先建立以购买力风险等为度量指标的基于一次指数平滑法和同期平均增长率方法的预测模型;其次,以北京地区为例,对比不同指标的真实数据和预测数据;再次利用模糊C均值聚类分析七个城市的碳交易类型计算风险识别的各个指标,得出碳交易的主要类别是B类:购买力风险中等,市场风险和流动性风险较低;最后提出了碳交易市场风险管控的措施. 展开更多
关键词 碳交易 一次指数平滑优化 同期平均增长率 模糊C均值聚类
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我国消费行业间风险度量及相依性研究 被引量：3
5
作者 李世君 唐国强 杜诗雪 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期422-429,共8页
对食品加工制造、饮料制造、服装家纺、白色家电、汽车整车行业板块指数进行风险度量及相依性研究,构建ARMA-GARCH-偏t模型,求得95%、99%置信水平下的VaR序列检验风险度量效果,采用C-Vine Copula与D-Vine Copula模型对由经验累积分布函... 对食品加工制造、饮料制造、服装家纺、白色家电、汽车整车行业板块指数进行风险度量及相依性研究,构建ARMA-GARCH-偏t模型,求得95%、99%置信水平下的VaR序列检验风险度量效果,采用C-Vine Copula与D-Vine Copula模型对由经验累积分布函数转化的99%置信水平下的VaR序列进行相依性研究,结果表明:ARMA-GARCH-偏t模型风险度量效果较好;C-Vine Copula表明服装家纺为风险传递的中心行业;D-Vine Copula表明饮料制造与汽车整车行业相关性最弱,D-Vine Copula模型更能体现行业间的风险相依关系。 展开更多
关键词 ARMA-GARCH-偏t模型 C-Vine Copula D-Vine Copula 风险度量 相依性
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