检索结果-南通市图书馆

系统科学与数学 2021年第9期41卷 2444-2459页

作者：吴鑫育刘天宇安徽财经大学金融学院蚌埠233030

研究表明,金融资产收益率的波动率具有时变性、聚集性和非对称性等复杂的特征.此外,波动率还具有很强的持续性,而且这种持续性具有时变特征.与此同时,随着计算机及电子信息技术的快速发展,高频数据越来越容易获得,充分利用高频数据可以... 详细信息

研究表明,金融资产收益率的波动率具有时变性、聚集性和非对称性等复杂的特征.此外,波动率还具有很强的持续性,而且这种持续性具有时变特征.与此同时,随着计算机及电子信息技术的快速发展,高频数据越来越容易获得,充分利用高频数据可以提高波动率估计的准确性.Hansen和Huang采用高频数据构建了已实现EGARCH(Regarch)模型,研究发现其比传统GARCH模型和egarch模型具有更好的数据拟合效果.但是,Regarch模型仍然没有考虑波动率持续性的时变特征.文章在Regarch模型的基础上,引入随时间变化的GARCH系数,采用混频数据抽样(mixed-data sampling,MIDAS)方法,将其与解释变量(已实现波动率)联系起来,构建了具有时变波动率持续性的Regarch(TVP-Regarch-MIDAS)模型.采用上证综合指数数据进行实证研究,结果表明:上证综合指数的波动率具有很高的持续性,而且这种持续性展现明显的时变特征,具体而言,上证综合指数的波动率持续性与已实现波动率呈负相关,即在高(低)的波动率时期会产生低(高)的持续性;TVP-Regarch-MIDAS模型相比egarch模型、Regarch模型和TVP-GARCH-MIDAS模型具有更好的样本内拟合效果以及样本外波动率预测效果.

关键词：时变波动率持续性已实现EGARCH MIDAS 波动率预测已实现波动率

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中国股市波动率预测——基于已实现EGARCH模型和已实现SVL模型的实证比较研究

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重庆理工大学学报（自然科学） 2021年第7期35卷 231-241页

作者：吴鑫育王小娜王海运安徽财经大学金融学院安徽蚌埠233030

通过采用上证综合指数数据,对已实现EGARCH(Regarch)模型与已实现SVL(RSVL)模型在不同分布设定(正态分布、学生t分布与偏斜学生t分布)以及样本外阶段(预测总样本期、高波动期与低波动期)下的波动率预测表现进行实证比较研究。结果表明:... 详细信息

通过采用上证综合指数数据,对已实现EGARCH(Regarch)模型与已实现SVL(RSVL)模型在不同分布设定(正态分布、学生t分布与偏斜学生t分布)以及样本外阶段(预测总样本期、高波动期与低波动期)下的波动率预测表现进行实证比较研究。结果表明:在预测总样本期,Regarch模型在3种分布下的样本外预测表现都优于RSVL模型,Regarch模型在各分布下的样本外预测表现取决于选择的损失函数;在预测高波动期,其与预测总样本期具有相似的结论,但Regarch模型在偏斜t分布下的预测表现最佳;在预测低波动期,其与预测总样本期的结论相反,即RSVL模型在3种分布下的样本外预测表现都优于Regarch模型,RSVL模型在各分布下的样本外预测表现取决于选择的损失函数。

关键词：已实现EGARCH 已实现SVL 杠杆效应已实现核波动率预测偏斜学生t分布

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基于已实现EGARCH-FHS模型的上证50ETF期权定价研究

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中国管理科学 2024年第3期32卷 105-115页

作者：吴鑫育姜晓晴李心丹马超群安徽财经大学金融学院安徽蚌埠233030 南京大学工程管理学院江苏南京210093 湖南大学工商管理学院湖南长沙410082

本文基于已实现EGARCH(Regarch)模型,结合滤波历史模拟(FHS)方法,构建了Regarch-FHS模型对期权定价。采用上证50ETF期权数据进行的实证研究结果表明,不论是在样本内还是样本外,Regarch-FHS模型均相比Black-Scholes模型和GJR-GARCH-FHS... 详细信息

本文基于已实现EGARCH(Regarch)模型,结合滤波历史模拟(FHS)方法,构建了Regarch-FHS模型对期权定价。采用上证50ETF期权数据进行的实证研究结果表明,不论是在样本内还是样本外,Regarch-FHS模型均相比Black-Scholes模型和GJR-GARCH-FHS模型具有更好的期权定价表现。具体地,在样本内,Regarch-FHS模型相比Black-Scholes模型和GJR-GARCH-FHS模型在均方根定价误差(RMSE)方面分别改进了77.70%和15.64%;在样本外,分别改进了64.16%和5.40%。Regarch-FHS模型对于GJR-GARCH-FHS模型的样本内改进主要体现在对短期(剩余期限少于60天)期权的定价,样本外改进主要体现在对短期(剩余期限为30~60天)期权的定价。上述结论对不同的定价表现评价指标是稳健的。研究结果凸显了引入已实现测度(价格极差)与灵活的FHS方法对于期权定价的重要性。

关键词：期权定价已实现EGARCH GJR-GARCH FHS 价格极差

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基于已实现EGARCH模型的股票市场风险度量方法研究

基于已实现EGARCH模型的股票市场风险度量方法研究

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作者：王倩山东大学

学位级别：硕士

“互联网+”时代催生了众多崭新的金融模式和金融产品,加之国内外政治和经济环境的不断变化,防范金融风险逐渐成为政府与实业界的工作重心。随着云计算、大数据等新技术的发展,对金融高频数据进行收集、分析的技术日益成熟,基于已实现... 详细信息

“互联网+”时代催生了众多崭新的金融模式和金融产品,加之国内外政治和经济环境的不断变化,防范金融风险逐渐成为政府与实业界的工作重心。随着云计算、大数据等新技术的发展,对金融高频数据进行收集、分析的技术日益成熟,基于已实现测度的波动率预测和风险度量逐渐成为研究热点,但是基于Realized egarch模型对中国股市进行风险度量的研究亟待补充。本文对已实现EGARCH模型的残差分布进行拓展,尝试利用非参数和半参数方法对条件方差进行估计,并比较了不同分布假设和不同参数估计方法下已实现EGARCH模型对沪深300指数收益波动率和VaR的预测效果。本文以R-egarch模型为主要研究对象,选择股票市场中代表性指数——沪深300作为主要实证分析样本。首先研究了学生t分布和GED分布假设下R-egarch模型的参数估计方法,并应用其对沪深300指数进行波动率预测和VaR度量,同时探讨了二元已实现测度模型的预测效果;其次,本文提出已实现EGARCH模型波动率方程的非参数和半参数估计方法,从而对沪深300指数进行波动率预测和风险度量,并与参数估计法下预测结果进行对比;最后将单一变量模型推广至多元情况,提出多元DCC-Regarch模型及其参数估计方法,据此对沪深300指数和互联网金融指数之间的相关性进行研究,并得到该指数组合的VaR测度。本文基于R-egarch模型对沪深300指数进行波动率预测和VaR风险度量,实证分析结果显示:厚尾分布假设能够提高R-egarch模型预测精度,其中基于学生t分布的R-egarch模型表现出较高的预测精度;至于对波动率的预测效果,参数法R-egarch模型的预测精度显著高于非参数以及半参数方法下的预测精度;相较于只包含RK的R-egarch模型,基于RK+DR多重测度的R-egarch模型对波动率和VaR预测都表现出较高的精度;不同置信水平下各种模型的VaR预测效果有较大差异,而R-egarch模型倾向于获得较少的失败天数;多元DCC-Regarch模型能够有效度量沪深300指数和互联网金融指数组合的风险,并且适用于金融资产相关性研究。

关键词：已实现EGARCH VaR 已实现测度非参数方法厚尾分布

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基于已实现GARCH类模型的股票市场VaR研究

基于已实现GARCH类模型的股票市场VaR研究

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作者：徐志安徽财经大学

学位级别：硕士

随着金融市场产品和模式的不断创新,以及当今世界的政治变化导致的经济不断波动,我国面临着严重经济金融风险。因此对于金融市场风险的良好度量不仅有利于防范金融市场的各种风险,而且有利于防范“黑天鹅”和“灰犀牛”事件以及风险的发... 详细信息

随着金融市场产品和模式的不断创新,以及当今世界的政治变化导致的经济不断波动,我国面临着严重经济金融风险。因此对于金融市场风险的良好度量不仅有利于防范金融市场的各种风险,而且有利于防范“黑天鹅”和“灰犀牛”事件以及风险的发生,从而帮助政府工作者稳定国民经济良好运行以及帮助投资者进行风险防范并良好投资,所以具有非常重要的理论实践意义。随着计算机技术的日益强大以及分析技术的不断成熟,金融数据的高频采样变成了可能,基于已实现GARCH类模型的VaR研究成为金融市场投资者和学者的研究重心。本文选取上证综合指数2013年1月4日到2018年12月28日内5min交易价格作为研究样本,研究在不同模型以及不同分布下的VaR度量结果。本文首先将经典的计算VaR的三种方法进行实证分析,发现计算结果会严重的低估或高估金融风险;考虑到尖峰厚尾现象普遍存在于金融资产收益率序列之中,尝试采用已实现GARCH模型,同时由于正态分布不具有厚尾性,也将残差分布拓展到学生t分布和GED分布形式,从参数估计、模型验证、VaR预测效果以及波动率预测效果等四个方面进行比较,研究发现已实现GARCH模型在GED分布下具有良好的估计效果,但是对杠杆效应难以精确捕获;因此本文接着考虑引入已实现EGARCH模型,同样进行实证分析,从上述四个方面进行比较,研究发现已实现EGARCH模型对于资产价格的非对称性的描述优于已实现GARCH模型,并且在已实现EGARCH模型中,GED分布依然具有良好的估计效果,但在极端的风险水平下,已实现EGARCH也难以对VaR进行精准度量。本文研究结果表明,在非极端情况下,已实现EGARCH模型的VaR在残差分布服从GED分布下具有较好的预测效果,与已实现GARCH模型的VaR比较,同样具有良好的预测效果。

关键词：高频数据已实现EGARCH VaR 杠杆效应 GED分布

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已实现GARCH类模型及其应用

已实现GARCH类模型及其应用

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作者：张鑫重庆理工大学

学位级别：硕士

针对高频金融数据中金融资产收益率对收益波动的非对称影响,本文提出了基于已实现EGARCH模型的VaR方法:在用准极大似然估计(QMLE)方法对已实现EGARCH模型的参数进行估计的基础上,采用样本外多步预测的方法对资产收益的未来风险进行预测... 详细信息

针对高频金融数据中金融资产收益率对收益波动的非对称影响,本文提出了基于已实现EGARCH模型的VaR方法:在用准极大似然估计(QMLE)方法对已实现EGARCH模型的参数进行估计的基础上,采用样本外多步预测的方法对资产收益的未来风险进行预测,然后使用Kupiec失败率检验法通过极大似然统计量LR对风险价值VaR的预测精度进行检验。以上证380指数5分钟频率的高频数据为研究对象,基于已实现EGARCH模型对其进行风险预测,并与正态分布、t分布和偏t分布三种不同误差分布假定下的已实现GARCH模型比较,结果表明相对于偏t分布假设下的已实现GARCH模型,已实现EGARCH模型能够更加精确的测量上证380指数的收益风险,而且能够更加形象的刻画股票市场中价格波动的杠杆效应。

关键词：高频金融数据杠杆效应已实现EGARCH VaR QMLE

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