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基于SKT-ARFIMA-HYGARCH-VaR模型的股票型基金投资风格漂移风险测度研究 被引量：12
1
作者 许林 宋光辉 郭文伟 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2011年第5期10-20,共11页
投资风格漂移是把双刃剑,基金在获取短期超额收益的同时,其背后也折射出巨大的漂移风险。本文以2004年成立的8只开放式股票型基金为研究样本,在量化基金投资风格漂移收益及分析其序列呈尖峰、厚尾与有偏特征的基础上,通过引入skt分布来... 投资风格漂移是把双刃剑,基金在获取短期超额收益的同时,其背后也折射出巨大的漂移风险。本文以2004年成立的8只开放式股票型基金为研究样本,在量化基金投资风格漂移收益及分析其序列呈尖峰、厚尾与有偏特征的基础上,通过引入skt分布来刻画新生变量的分布,构建ARFIMA-HYGARCH-VaR模型来测度基金投资风格漂移风险值,并与skt分布下的RiskMetrics及GARCH族等5种VaR模型的风险测度能力做了比较实证分析,同时对各种VaR模型进行失败频率回测检验与动态分位数测试。研究结果表明:在不同显著性水平下,skt分布下的各种模型基本都有较好的风险测度能力,但ARFIMA-HYGARCH模型的VaR风险测度更加精确与稳定;Person吻合度检验也证实了skt分布能较好刻画投资风格漂移日收益序列的分布。本研究为控制较严重的投资风格漂移及规范基金产品创新设计与发行无疑具有重要的理论价值与现实意义。 展开更多
关键词 基金投资风格 投资风格漂移 风格漂移风险 SKT-ARFIMA-hygarch-VaR模型 模型回测检验
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基于双曲线记忆HYGARCH模型的动态风险VaR测度能力研究 被引量：15
2
作者 林宇 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2011年第6期15-24,共10页
本文针对金融市场的典型事实特征,运用自回归分数移动平均(Fractional Integrated Autoregressive Moving Average,ARFIMA)模型与双曲线记忆广义自回归条件异方差模型(Hyperbolic Memory Generalized Autoregressive Conditional Hetero... 本文针对金融市场的典型事实特征,运用自回归分数移动平均(Fractional Integrated Autoregressive Moving Average,ARFIMA)模型与双曲线记忆广义自回归条件异方差模型(Hyperbolic Memory Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity,HYGARCH)模型、分数协整非对称自回归条件异方差(Fractional Integrated Asymmetric Power Autoregressive Conditional Heteroscedasticity,FIAPARCH)模型和分数协整指数广义自回归条件异方差(Fractional Integrated Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity,FIEGARCH)模型结合,并运用有偏学生t分布(Skew Student t Distribution,SKST)来捕获金融收益分布形态,以此开展动态风险测度研究,进而运用返回测试(Back-Testing)中的似然比率测试(Likelihood Ratio Test,LRT)和动态分位数回归(Dynamic Quantile Regression,DQR)方法对风险模型的准确性与精度进行联合检验。通过实证研究,得到了一些非常有价值的实证结论:ARFIMA(1,d,1)-FIAPARCH(1,d,1)-SKST模型与ARFIMA(1,d,1)-HYGARCH(1,d,1)-SKST模型均表现出卓越的风险测度能力,但没有绝对优劣之分;ARFIMA(1,d,1)-FIEGARCH(1,d,1)-SKST模型在成熟市场的表现能力差强人意;本文引入的所有风险模型在中国大陆沪、深股市表现优越且没有实质性差异。 展开更多
关键词 金融市场 典型事实 hygarch 动态风险 测度
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我国股市收益的双长记忆性检验——基于VaR估计的ARFIMA-HYGARcH-skt模型 被引量：15
3
作者 曹广喜 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2009年第1期167-174,共8页
针对股市收益分布的"尖峰肥尾"特征,引入了偏t分布作为新息分布。基于VaR方法,从风险估计的角度,利用ARFIMA(2,d_1,0)-HYGARCH(1,d_2,1)-skt模型对1996年12月17日至2007年7月5日期间的沪深股市收益进行了实证分析.实证结果显... 针对股市收益分布的"尖峰肥尾"特征,引入了偏t分布作为新息分布。基于VaR方法,从风险估计的角度,利用ARFIMA(2,d_1,0)-HYGARCH(1,d_2,1)-skt模型对1996年12月17日至2007年7月5日期间的沪深股市收益进行了实证分析.实证结果显示:沪深股市具有显著的双长记忆特征;上海股市的日收益率和波动率的长记忆性均比深圳股市强;ARFIMA(2,d_1,0)- HYGARCH(1,d_2,1)-skt模型对我国股市收益具有较强的风险估计和预测能力。 展开更多
关键词 双长记忆性 ARFIMA hygarch VAR
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基于SKT-ARFIMA-HYGARCH模型的开放式基金投资风格漂移收益及其波动分形研究 被引量：4
4
作者 许林 宋光辉 郭文伟 《统计与信息论坛》 CSSCI 2011年第3期56-62,共7页
以往大量文献研究表明基金经常发生风格漂移现象,但资本市场呈分形特征违背了有效市场假说,对传统的实证研究方法提出了巨大挑战。以2005年上半年成立的5只开放式基金为研究样本,利用3个信息准则确定ARFIMA(1,d1,1)-HYGARCH(1,d2,0)为... 以往大量文献研究表明基金经常发生风格漂移现象,但资本市场呈分形特征违背了有效市场假说,对传统的实证研究方法提出了巨大挑战。以2005年上半年成立的5只开放式基金为研究样本,利用3个信息准则确定ARFIMA(1,d1,1)-HYGARCH(1,d2,0)为最优模型,引入SKT分布结合该模型来探索研究基金投资风格漂移所带来的收益及波动过程的分形特征。实证结果表明:该模型能够较好刻画投资风格漂移日收益序列的双长记忆性分形特征,其波动过程均存在显著的长记忆性,但收益过程存在长、短记忆性不统一现象,这进一步说明基金投资风格经常发生无序漂移现象,也折射出其背后存在着巨大的漂移风险隐患。最后,Person吻合度检验证实了SKT分布能较好地拟合基金投资风格漂移日收益序列的分布。 展开更多
关键词 投资风格漂移 双长记忆性 SKT-ARFIMA-hygarch模型 分形 开放式基金
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中国通胀水平及其不确定性双长记忆统计特征研究——基于ARFIMA-HYGARCH-t模型
5
作者 潘群星 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2017年第6期64-70,共7页
基于ARFIMA-HYGARCH-t模型对1985年1月至2015年12月间中国月度通货膨胀的均值过程和波动过程进行统计检验,发现通货膨胀水平及其不确定性表现出"双长记忆"行为。在此行为下,利用VAR模型、ARFIMA-HYGARCH-M-t模型及ARFIMA-GJR-... 基于ARFIMA-HYGARCH-t模型对1985年1月至2015年12月间中国月度通货膨胀的均值过程和波动过程进行统计检验,发现通货膨胀水平及其不确定性表现出"双长记忆"行为。在此行为下,利用VAR模型、ARFIMA-HYGARCH-M-t模型及ARFIMA-GJR-t模型检验通货膨胀水平与其不确定性之间的影响关系、影响方向与影响程度,结论支持Friedman-Ball假说;通货膨胀水平正向冲击引发的不确定性程度强于负向冲击引发的不确定性程度。经济政策操作时既要考虑维持通货膨胀的稳定性,也要考虑政策期限结构的长期性。 展开更多
关键词 双长记忆特征 ARFIMA-hygarch模型 Friedman-Ball假说 Cukierman-Meltzer假说
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基于ARFIMA-HYGARCH-M-VaR模型的亚洲汇率市场均值和波动过程的双长期记忆性测度研究 被引量：3
6
作者 石泽龙 程岩 《经济数学》 2013年第1期67-73,共7页
作为金融传导机制的一个重要成分,汇率在金融危机的传播中发挥着重要作用.因此本文以亚洲汇率市场的汇率作为研究样本,通过引入skt分布来刻画残差的分布,构建了ARFIMA-HYGARCH-M-VaR模型来测度汇率风险值,并与skt分布下的GARCH及FIGARC... 作为金融传导机制的一个重要成分,汇率在金融危机的传播中发挥着重要作用.因此本文以亚洲汇率市场的汇率作为研究样本,通过引入skt分布来刻画残差的分布,构建了ARFIMA-HYGARCH-M-VaR模型来测度汇率风险值,并与skt分布下的GARCH及FIGARCH模型的VaR进行失败率回测检验与动态分位数测试.研究结果表明:在不同显著性水平下,skt分布下的各种模型基本都有较好的风险测度能力,且ARFIMA-HYGARCH-M模型的VaR风险测度更加精确与稳定.本研究为我国及亚洲其他国家汇率市场的风险测度与风险管理提供了一定的理论借鉴和方法基础. 展开更多
关键词 亚洲汇率市场 skt—ARFIMA—hygarch—M FIGARCH模型 模型回测检验
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双长记忆GARCH族模型的预测能力比较研究——基于沪深股市数据的实证分析 被引量：15
7
作者 曹广喜 曹杰 徐龙炳 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2012年第2期41-49,共9页
GARCH族模型在金融风险的度量中有着广泛的应用。在考虑股市收益率和波动率序列双长记忆性的基础上,基于上证综合指数和深圳成份指数的日收盘价序列,从证券投资风险量化的角度,引入受险值VaR和相对正确符号指标PCS作为模型预测误差衡量... GARCH族模型在金融风险的度量中有着广泛的应用。在考虑股市收益率和波动率序列双长记忆性的基础上,基于上证综合指数和深圳成份指数的日收盘价序列,从证券投资风险量化的角度,引入受险值VaR和相对正确符号指标PCS作为模型预测误差衡量指标,比较分析了双长记忆GARCH族模型在不同分布假设情况下的的拟合与预测精度。结果显示:偏t分布能较好描述沪深股市的厚尾特征;在较小的VaR水平下ARFIMA(2,d_1,0)-FIAPARCH(1,d_2,1)-skt模型对股市波动风险具有较强的预测能力,而ARFIMA(2,d_1,0)-HYGARCH(1,d_2,1)-skt对股市的涨跌趋势具有较强的预测能力。 展开更多
关键词 VAR 长记忆 ARFIMA FIAPARCH hygarch
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中国股市风格溢价双长记忆性研究 被引量：1
8
作者 郭文伟 《商业研究》 CSSCI 北大核心 2013年第10期115-121,共7页
利用中国股市风格资产在日、周、月和季频率上的数据(2000-2013),本文引入偏t分布作为新息分布来描述中国股市规模溢价和价值溢价分布存在的"尖峰厚尾"特征,根据最小化信息准则构建ARFIMA-YHGARCH-skt模型,以刻画中国股市风... 利用中国股市风格资产在日、周、月和季频率上的数据(2000-2013),本文引入偏t分布作为新息分布来描述中国股市规模溢价和价值溢价分布存在的"尖峰厚尾"特征,根据最小化信息准则构建ARFIMA-YHGARCH-skt模型,以刻画中国股市风格溢价序列收益过程和波动过程的双长记忆性。研究表明中国股市并不存在显著的规模溢价,只存在显著的价值溢价:在收益过程方面,规模溢价具有收益长记忆性,但并不显著;而价值溢价在日、月和季度频率上的序列具有显著的收益长记忆性;在波动过程方面,规模溢价和价值溢价均在日、周频率上的序列具有显著的波动长记忆性。 展开更多
关键词 规模溢价 价值溢价 双长记忆 ARFIMA—hygarch模型
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基于已实现极差的上证综指波动长记忆性识别与风险度量研究
9
作者 周文浩 王沁 +1 位作者 张红梅 汪玲 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期142-150,共9页
基于上证综指的高频信息,计算了已实现极差.针对已实现极差,进行R/S检验和单位根检验,发现已实现极差具有长记忆性.考虑到杠杆效应、异方差性和长记忆性,构建了基于已实现极差的ARFIMA-M-FIGARCH模型、ARFIMA-M-FIEGARCH模型和ARFIMA-M-... 基于上证综指的高频信息,计算了已实现极差.针对已实现极差,进行R/S检验和单位根检验,发现已实现极差具有长记忆性.考虑到杠杆效应、异方差性和长记忆性,构建了基于已实现极差的ARFIMA-M-FIGARCH模型、ARFIMA-M-FIEGARCH模型和ARFIMA-M-HYGARCH模型,进行了拟合优度检验、VaR的失败率检验以及VaR的动态分位数检验,结果表明,基于已实现极差的ARFIMA-M-HYGARCH模型拟合效果最优,刻画了上证综指的双长记忆特征、杠杆效应和尖峰厚尾的特征,能更好地度量极端情况下的在险价值VaR. 展开更多
关键词 已实现极差 双长记忆 R/S检验 ARFIMA-M-hygarch模型 在险价值
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中国期货市场高频波动率的长记忆性 被引量：17
10
作者 庞淑娟 刘向丽 汪寿阳 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2011年第6期1039-1044,共6页
利用GPH方法对中国期货市场收益率的高频数据进行检验,实证结果表明:期货市场高频收益率数据的波动性具有长记忆性特征.然后应用一类描述金融市场波动性过程的长记忆性特征的分整自回归条件异方差FIGARCH模型和HYGARCH模型,研究了中国... 利用GPH方法对中国期货市场收益率的高频数据进行检验,实证结果表明:期货市场高频收益率数据的波动性具有长记忆性特征.然后应用一类描述金融市场波动性过程的长记忆性特征的分整自回归条件异方差FIGARCH模型和HYGARCH模型,研究了中国期货市场高频数据波动性过程,实证结果表明长记忆的GARCH类模型在预测期货市场高频数据波动率比较合适.且相比较而言,HYGARCH模型比FIGARCH模型更加适用于期货市场. 展开更多
关键词 高频 GPH 长记忆性 FIGARCH hygarch
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