搜索到1599篇“ 广义自回归条件异方差“的相关文章
- 若干广义自回归条件异方差模型的统计推断
- 在实际生活中，金融时间序列数据是一类研究者非常感兴趣的数据，如金融资产收益率，期权与资产定价，股票指数等等.在分析这类数据时，传统的线性方法往往不能准确的刻画出数据的特点和规律.例如，股票收益率数据经常表现出波动性的特点...
- 张童巍
- 关键词：时间序列数据统计推断参数估计数值模拟
- 文献传递
- 广义自回归条件异方差模型加速模拟定价理论被引量：1
- 2019年
- 研究了广义自回归条件异方差(GARCH)模型下方差衍生产品的加速模拟定价理论.基于Black-Scholes模型下的产品价格解析解以及对两类标的过程的矩分析,提出了一种GARCH模型下高效控制变量加速技术,并给出最优控制变量的选取方法.数值计算结果表明,提出的控制变量加速模拟方法可以有效地减小Monte Carlo模拟误差,提高计算效率.该算法可以方便地解决GARCH随机波动率模型下其他复杂产品的计算问题,如亚式期权、篮子期权、上封顶方差互换、Corridor方差互换以及Gamma方差互换等计算问题.
- 马俊美卓金武张建陈渌
- 关键词：GARCH随机波动率
- 广义自回归条件异方差模型(GARCH)在我国股票市场中的实证研究
- 2019年
- 国家政策的推出对于股市的波动造成何种影响,是在研究我国股市波动性时需要关注的一个重要问题.本文结合我国股票市场的实际发展,选取“融资融券”业务这一重要政策,并提取政策提出前后股票市场中的有关数据,对数据进行GARCH类模型拟合,结合所得模型分析该政策提出前后股市的波动性变化.
- 李泽光孙楚
- 关键词：股票市场GARCH
- 非对称非线性平滑转换的广义自回归条件异方差算法的碳价格均值回归检验被引量：2
- 2019年
- 本文利用非对称非线性平滑转换的广义自回归条件异方差(ANST–GARCH)算法对欧盟碳排放权价格均值回归特征进行了检验,研究表明:1)在欧盟碳交易市场3个阶段的发展进程中,第Ⅰ阶段欧盟排放权配额(EUA)价格序列变动服从均值回避,第Ⅱ, Ⅲ阶段均具有非对称均值回归特征; 2)经过风险调整后的欧盟碳配额价格序列仍然具有非对称性均值回归特征,负的均值回归速度和幅度明显大于正的均值回归速度和振幅; 3)均值回归与投资者对信息的过度反应有关,与时变理性预期无关.具体而言,第Ⅰ阶段拒绝过度反应假设,接受时变理性预期假设;第Ⅱ,Ⅲ阶段接受过度反应假设,拒绝时变理性预期假设.
- 杨星李斌李斌米君龙
- 广义自回归条件异方差模型的分位点回归估计
- 本文主要通过对金融时间序列拟合GARCH(1,1)模型来达到研究与预测的目的,该类时间序列通常具有波动集群的特征,模型中误差项服从分布还常具有重尾分布(如t分布等)的特征,与正态分布差异较大。因此,需要采用合适的方法估计...
- 凌俍操
- 关键词：渐近正态性GARCH(1,1)模型重尾分布分位点回归
- 文献传递
- 引入半参数的广义自回归条件异方差模型下的产业收益率预测被引量：1
- 2018年
- 文章对GARCH模型进行拓展,通过半参数化处理以提高模型的预测精度。使用OLS检验和SPA检验两种方法对半参数化后的广义自回归条件异方差模型的预测能力进行验证。半参数化GARCH模型具有形式简洁、易于操作及预测精度高等优点。以冰雪文化产业园的收益率为研究对象,采用半参数化GARCH模型进行实证检验,结果表明我国冰雪文化产业园的收益率总体偏低,冰雪文化产业的发展还处于发展阶段,预计到2032年我国冰雪文化产业园的收益率可达86.27%,是今后需要重点扶持的产业之一。
- 白鹤松曲振涛
- 关键词：半参数GARCH模型SPA检验
- 基于广义自回归条件异方差遗传算法下短期电力负荷预测被引量：1
- 2017年
- 负荷预测一直以来都备受关注,它对电力系统的规划、运行和调度都是重要的依据。传统的遗传算法具有的初始值选择盲目、收敛不稳定的缺陷,而负荷走向本身就具有很强的实时性和极大的不确定性,因此预测结果的准确性很容易受到影响。本文提出了这样一种方法:将广义自回归条件异方差(GARCH)模型和遗传算法(GA,Genetic Algorithm)相结合,先利用GARCH模型做出时间序列的初始预测,再用遗传算法分析进行多次综合迭代。理论分析及仿真结果表明,本文提供的预测方案显著的提高了预测的精度。
- 辜信梅李福兴
- 关键词：负荷预测广义自回归条件异方差遗传算法
- 基于广义自回归条件异方差偏度峰度模型的风电功率预测方法被引量：37
- 2017年
- 通过对风电功率时间序列条件偏度、条件峰度时变性的分析,提出一种基于广义自回归条件异方差偏度峰度模型的风电功率预测新方法。针对风电时间序列高阶条件矩时变性的检验问题,提出链式检验新方法。结合模型参数估计,提出一种实用化参数约束处理方法,提升了参数估计效率。基于江苏某风电场的实际数据,分析该风电时间序列的时变条件矩,并使用修正Gram–Charlier级数的拟极大似然估计获取GARCHSK模型参数。风电功率预测结果表明所提方法的可行性和有效性。
- 陈昊高山王玉荣张建忠
- 关键词：风电功率预测
- 城市轨道交通断面客流不确定性分析的广义自回归条件异方差改进模型
- 2017年
- 对比分析指出,城市轨道交通线路断面客流量变化与道路交通断面客流量变化具有相似性,但城市轨道交通线路断面客流时间序列具备特有的尖峰厚尾特性,其变化的敏感程度依赖时空条件,常用于道路领域的广义自回归条件异方差(GARCH)模型无法直接用于城市轨道交通领域。基于此,引入广义误差分布(GED)虚变量,构建改进的GARCH模型,并基于成都地铁1号线下行断面客流时间序列数据,借助EViews和Matlab软件对改进前后的模型效果进行实证对比分析。结果表明,改进后的虚变量GARCH模型比原始的GARCH模型具有更好的适用性。
- 吴婷蒋阳升丁笑郑世琦
- 关键词：城市轨道交通不确定性GARCH模型
- 基于厚尾均值广义自回归条件异方差族模型的短期风电功率预测被引量：54
- 2016年
- 风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类型的厚尾GARCH-M模型。该类模型能够捕捉风电功率时间序列波动性与其条件均值的直接关系,并能够有效刻画具有高峰度特征的实际风电功率序列的厚尾效应,使风电预测准确度提高。结合江苏地区风电场风电功率实际数据,对所提厚尾GARCH-M模型进行了参数估计,论证了存在于风电时间序列中的GARCH-M效应和厚尾效应,给出了风电功率均值和条件方差的预测方案。算例分析结果验证了所提方法的可行性和有效性,表明了考虑厚尾特征的GARCH-M族模型短期预测效果满意。
- 陈昊万秋兰王玉荣
- 关键词：风电功率预测
