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基于混频数据驱动神经网络模型的波动率预测研究

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系统工程理论与实践 2023年第12期43卷 3488-3504页

作者：汪刘凯张小波闫相斌王未卿北京科技大学经济管理学院北京100083 广东外语外贸大学商学院广州510420

金融市场价值波动与经济政策等宏观环境密切相关,其影响要素多源,价值波动往往表现出复杂的统计特征与变化规律,现有的波动率预测模型难以有效地预测其价值波动规律.面对价值波动中风险要素多源、频率多样、关系非线性的潜在挑战,考虑... 详细信息

金融市场价值波动与经济政策等宏观环境密切相关,其影响要素多源,价值波动往往表现出复杂的统计特征与变化规律,现有的波动率预测模型难以有效地预测其价值波动规律.面对价值波动中风险要素多源、频率多样、关系非线性的潜在挑战,考虑到深度学习框架下CNN和LSTM的计算优势,本文提出了基于混频数据反向抽样的CNN-LSTM的波动预测模型:MDNN (mixed frequency data-driven neural network),该模型既有效提取多元时序数据的时空特征、又充分利用混频信息,使其预测能力与泛化能力得到有效提升.选取常见的供应链金融质押物铜、铝和锌作为研究对象,样本外预测结果表明:相比于基准模型,MDNN更加准确、有效地预测出质押物已实现波动率,其稳健性检验也表明实证结论的可靠性.

关键词：已实现波动率混频数据深度学习 MDNN

混频数据信息下的时变货币政策传导行为研究——基于混频 TVP-FAVAR模型

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金融研究 2021年第1期 13-30页

作者：尚玉皇赵芮董青马西南财经大学中国金融研究中心四川成都611130

现实经济环境中,货币政策操作受到金融市场及宏观经济信息的共同影响。如何基于混频大数据信息分析货币政策行为机制是需解决的现实问题。为此,本文提出一种混频时变参数因子增广向量自回归(MF-TVP-FAVAR)模型。基于宏观经济及金融市场... 详细信息

现实经济环境中,货币政策操作受到金融市场及宏观经济信息的共同影响。如何基于混频大数据信息分析货币政策行为机制是需解决的现实问题。为此,本文提出一种混频时变参数因子增广向量自回归(MF-TVP-FAVAR)模型。基于宏观经济及金融市场等多维度混频数据信息的实证结果表明:首先,MF-TVP-FAVAR模型在宏观金融混频数据中提取的金融形势指数(FCI)能较好地表征宏观经济先行趋势,为货币政策的制定提供前瞻性信息。其次,混频TVP-FAVAR模型可以捕捉价格型和数量型货币政策传导的高频时变特征。与货币供应量相比,利率传导对产出的影响具有滞后性。利率传导随着利率市场化改革愈发畅通,而信贷传导机制因财政政策搭配等问题日渐受阻。再次,货币政策传导效果受到经济周期影响,无论产出效应还是价格效应,经济上行时期,货币政策传导机制都比经济衰退时期更加通畅。价格型和数量型传导机制在经济下行时的作用效果均会减弱,但数量型货币政策更易受到经济周期的影响。最后,货币政策对FCI的冲击响应具有时变性,说明金融市场信息冲击对我国货币政策调控具有结构性的动态影响。货币当局制定尤其是微调货币政策时应及时评估金融市场信息冲击的影响。

关键词： TVP-FAVAR模型混频数据货币政策传导机制

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混频数据、投资冲击与中国宏观经济波动

经济研究 2017年第6期52卷 60-76页

作者：仝冰河南大学金融与证券研究所 475004

使用中国数据估计DSGE模型时,由于缺乏季度的支出法消费、投资数据,一般使用月度的社会消费品零售额、固定资产投资数据加总作为替代。本文利用这一数据对DSGE模型进行贝叶斯估计,发现参数估计结果会出现系统性偏差;而使用年度的支出法... 详细信息

使用中国数据估计DSGE模型时,由于缺乏季度的支出法消费、投资数据,一般使用月度的社会消费品零售额、固定资产投资数据加总作为替代。本文利用这一数据对DSGE模型进行贝叶斯估计,发现参数估计结果会出现系统性偏差;而使用年度的支出法消费、投资数据进行估计,模型的样本外预测绩效总体更优。基于这一结果,将年度频率的支出法投资、消费数据与季度频率的GDP、货币、通胀数据相结合,同时又结合投资品价格的年度(1992—1997年)、半年度(1998—2002年)和季度(2003—2016年)数据,对模型重新估计并进行方差分解。结果表明:中国产出波动的最主要解释因素是与投资相关的冲击,其次为货币政策冲击、持久性技术冲击和外生需求冲击。

关键词： DSGE模型贝叶斯方法混频数据投资冲击

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混频数据有序多分类模型及应用

系统科学与数学 2024年第12期 3606-3625页

作者：蒋翠侠聂玉冰许启发合肥工业大学管理学院合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室

在有序多分类分析中,混频数据观测越来越普遍.为了解决大频率倍差下的有序多分类问题,文章将混频数据采样(MIDAS)技术与有序Logit (OLogit)模型相结合,构建MIDAS-OLogit模型.MIDAS-OLogit模型运用高频解释变量来预测低频的有序多分类结... 详细信息

在有序多分类分析中,混频数据观测越来越普遍.为了解决大频率倍差下的有序多分类问题,文章将混频数据采样(MIDAS)技术与有序Logit (OLogit)模型相结合,构建MIDAS-OLogit模型.MIDAS-OLogit模型运用高频解释变量来预测低频的有序多分类结果,扩大了OLogit模型的应用范围,能够适应大频率倍差下混频数据有序多分类分析.为了验证其有效性,文章进行Monte Carlo数值模拟,结果表明MIDAS-OLogit模型的预测性能优于竞争模型.此外,文章运用MIDAS-OLogit模型,对2008-2021年中国上市公司发行的公司债进行信用评级,结果进一步验证了其分类预测与实时预报的优越表现.

关键词：有序多分类有序Logit模型混频数据 MIDAS-OLogit模型信用评价

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混频数据与中国宏观经济周期测定

中央财经大学学报 2018年第10期 82-95页

作者：郭建伟中国人民银行乌鲁木齐中心支行

笔者利用经数据处理后的3个月度指标、3个季度指标、5个半年度指标和4个年度指标,结合改进的混频动态因子模型和经济周期测定的虑子概率方差方法,对1992年1月至2017年8月间中国宏观经济周期进行了测定分析。分析发现:(1)混频动态因子模... 详细信息

笔者利用经数据处理后的3个月度指标、3个季度指标、5个半年度指标和4个年度指标,结合改进的混频动态因子模型和经济周期测定的虑子概率方差方法,对1992年1月至2017年8月间中国宏观经济周期进行了测定分析。分析发现:(1)混频动态因子模型支持利用多频度、多指标、非平衡数据进行分析;支持波动协同性弱的指标经调频处理后被选用,并能有效提取此类指标数据中的有效信息和排除无效信息;能够提取有效反映宏观经济波动一致性走势的不可观测动态因子。(2)概率方差法和CH准则法均测定宏观经济包含5个拐点、3个高速增长时期和3个低速增长时期。利用ROC曲线进行比较分析发现概率方差法的测定精准度更高。分析没有发现2011年9月以后宏观经济新的拐点,从而预测中国宏观经济还将处于低速增长时期。(3)利用实时数据检验了混频动态因子模型具有较好的稳健性。

关键词：混频数据混频动态因子模型虑子概率方差经济周期

基于混频数据的中国上市公司财务困境动态预测研究

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中国管理科学 2024年第1期32卷 1-12页

作者：闫达文李存迟国泰大连理工大学数学科学学院辽宁大连116024 大连理工大学经济管理学院辽宁大连116024

本文以年度财务指标、年度失业率、季度GDP增长率以及月度通货膨胀率为解释变量,以年频的财务困境状态变量为响应变量,结合指数Almon多项式赋权和逻辑回归方法,构建了不同时间窗口(t-k年)的中国上市公司财务困境低频预测模型。进一步地... 详细信息

本文以年度财务指标、年度失业率、季度GDP增长率以及月度通货膨胀率为解释变量,以年频的财务困境状态变量为响应变量,结合指数Almon多项式赋权和逻辑回归方法,构建了不同时间窗口(t-k年)的中国上市公司财务困境低频预测模型。进一步地,本文捕捉了上市公司摘戴帽的季度时间信息,将财务困境状态设置为季频变量,又构建了中国上市公司财务困境的高频预测模型,揭示混频宏观和财务因素对企业未来每季度发生财务危机的预警功能。本研究创新和特色在于:构建年度的失业率、季度GDP增长率、月度CPI增长率与企业财务困境状态的非线性函数关系,反映不同频率的关键宏观因素变化对企业清偿能力的影响。本文研究结果表明:(1)通过引入高频宏观经济指标,能有效提高中国上市制造业企业财务困境的年度预测表现。以t-3年模型为例,混频模型相比同频的年度数据模型的AUC值提高了7.32%。(2)不同频率的关键宏观因素在不同年度的预测表现不同。月度的通货膨胀率仅在t-2年模型中具有显著预测功能。季度的GDP增长率、年度的失业率在不同窗口下的模型中,均具有统计意义下的显著影响。(3)与低频的年度财务困境预测相比,年度失业率指标不再对企业季度财务困境状况的变化具有显著影响,而行业景气指数却表现出明显的预测功能。季度GDP增长率和月度通货膨胀率数据的经济意义更加明显,在企业财务困境风险的季度高频预测中,表现出更强的时效性。

关键词：财务困境预警混频数据混频数据抽样方法高频宏观经济变量中国上市公司

中国宏观经济混频数据模型应用——基于MIDAS模型的实证研究

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经济科学 2010年第5期 23-34页

作者：刘金全刘汉印重吉林大学数量经济研究中心吉林长春130012

传统宏观计量模型需要利用加总或插值等方法将混频数据统一到同频数据再应用于宏观经济模型中。而混频数据模型是直接利用混频数据构建模型,避免了因数据加总或插值导致的信息损失和人为信息的虚增,充分利用了现有高频数据的信息,改进... 详细信息

传统宏观计量模型需要利用加总或插值等方法将混频数据统一到同频数据再应用于宏观经济模型中。而混频数据模型是直接利用混频数据构建模型,避免了因数据加总或插值导致的信息损失和人为信息的虚增,充分利用了现有高频数据的信息,改进了宏观计量模型估计的有效性和预测的精度。混频数据抽样模型(MIDAS)是混频数据模型的一种,它使用参数控制的滞后权重多项式函数对高频滞后数据进行有权重的加总并构建模型,再通过数值优化和非线性的方法估计混频数据模型中的最优参数。MIDAS模型是攫取现有高频数据的全样本信息用于宏观经济和金融的分析与预测的有效方法,本文基于该模型的实证研究探寻混频数据在中国宏观经济应用中的有效性。

关键词：混频数据 MIDAS模型宏观经济有效性

基于混频数据的互联网金融风险测度及预测研究

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管理学报 2022年第12期19卷 1847-1854页

作者：刘敏任钟媛周德才吕英超南昌大学经济管理学院

从宏观经济、传统金融行业、互联网行业和互联网金融行业等维度,采集2014年1月~2022年3月的9组混频风险变量,结合频率转换法和动态因子模型对互联网金融风险进行实时、系统性测度;基于马尔可夫区制转换模型识别风险变化特征;根据该特征... 详细信息

从宏观经济、传统金融行业、互联网行业和互联网金融行业等维度,采集2014年1月~2022年3月的9组混频风险变量,结合频率转换法和动态因子模型对互联网金融风险进行实时、系统性测度;基于马尔可夫区制转换模型识别风险变化特征;根据该特征分别进行样本外滚动预测和固定系数预测。研究表明:混频变量对风险变化有较高的解释能力;风险的高低区制转换特征明显;互联网金融风险整体呈下降趋势,未来虽会经历温和上升,但仍处于低风险区制;随着互联网金融向其“金融”本质回归,风险的顺周期性及与传统金融风险的共振效应日趋显现。

关键词：互联网金融混频数据金融风险动态因子模型

基于MF-VAR的混频数据非线性格兰杰因果关系检验

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数量经济技术经济研究 2017年第5期34卷 122-135页

作者：袁铭温博慧天津财经大学统计系天津财经大学金融系

研究目标:提出一种针对混频数据非线性格兰杰因果关系检验的方法。研究方法:在混频向量自回归模型(MFVAR)的基础上提出构造Wald统计量,通过模拟实验和实证研究考察统计量的性质。研究发现:模拟实验结果表明该检验相对于其他混频检验和... 详细信息

研究目标:提出一种针对混频数据非线性格兰杰因果关系检验的方法。研究方法:在混频向量自回归模型(MFVAR)的基础上提出构造Wald统计量,通过模拟实验和实证研究考察统计量的性质。研究发现:模拟实验结果表明该检验相对于其他混频检验和低频检验具有更优的性质,并且对检验式误设具有稳健性。进一步针对中国经济增长与消费者信心因果关系的实证研究证明,混频检验与低频检验得出的结论有很大差异,混频检验得出的结论更符合经济理论。研究创新:利用自助法修正统计量在有限样本下产生的水平扭曲,利用典型相关分析实现了数据降维。研究价值:在检验不同频率变量之间的非线性格兰杰因果关系时避免了信息损失和虚增。

关键词：混频数据非线性格兰杰非因果性检验向量白回归模型典型相关分析