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基于跳跃识别的双均匀跳扩散模型参数估计

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统计与管理 2017年第1期32卷 48-49页

作者：吕韩陈萍南京理工大学理学院

本文首先介绍双均匀跳扩散模型的特征,其次阐述Lee-Mykland跳识别的基本思想,然后用极大似然法进行参数估计,形成新的组合方法,从而识别出跳跃发生的时点,并估计跳扩散模型的参数。

关键词：双均匀模型 Lee-Mykland方法跳跃识别参数估计

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黄河流域水沙变化趋势分析及原因探讨

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人民黄河 2014年第4期36卷 1-5页

作者：史红玲胡春宏王延贵胡健国际泥沙研究培训中心北京100048 中国水利水电科学研究院北京100048

利用黄河干流主要水文站近60 a来的实测年径流量及年输沙量资料,采用M–K秩相关检验法及秩和检验法研究了黄河主要水文站来水量和来沙量的变化趋势及其发生跳跃的年份。结果表明:黄河干流除上游唐乃亥水文站外,其他水文站年径流量和年... 详细信息

利用黄河干流主要水文站近60 a来的实测年径流量及年输沙量资料,采用M–K秩相关检验法及秩和检验法研究了黄河主要水文站来水量和来沙量的变化趋势及其发生跳跃的年份。结果表明:黄河干流除上游唐乃亥水文站外,其他水文站年径流量和年输沙量均呈显著减少趋势,年径流量发生主要突变的年份为1986年,年输沙量发生主要突变的年份为1980年。最后,探讨了气候变化和人类活动对黄河水、沙量变化的影响,认为降水减少和两岸引用水量增多是影响实测径流量减少的主要原因,除了来水量减少引起来沙量减少外,汛期暴雨强度减弱、中游水土保持措施减沙及水库建设拦沙对黄河来沙量的减少起到了主导作用。

关键词：趋势检验跳跃识别水沙变化黄河流域

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基于隐马尔科夫链的三状态garch-jump模型的估计及应用

基于隐马尔科夫链的三状态garch-jump模型的估计及应用

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作者：戢悦上海师范大学

学位级别：硕士

风险管理一直是投资界经久不衰的话题,而中国A股市场相对于其他地区股票市场的一个重要特征是股价波动大,所以风险管理尤为重要。金融资产收益率的波动可分为两个部分,平稳波动部分和跳跃部分,即股价因为某种原因发生大幅度的上涨或下跌... 详细信息

风险管理一直是投资界经久不衰的话题,而中国A股市场相对于其他地区股票市场的一个重要特征是股价波动大,所以风险管理尤为重要。金融资产收益率的波动可分为两个部分,平稳波动部分和跳跃部分,即股价因为某种原因发生大幅度的上涨或下跌,而原因常常是黑天鹅事件或政策的颁布,当股价发生跳跃行为时往往会给投资者带来严重的损失,因此对跳跃点的识别显得尤为重要,国内外已经提出了不少识别跳跃点的参数或非参数识别方法。但以上方法都只能识别出某一点是否为跳跃点,但不能进一步识别跳跃方向,即是收益率往上跳还是往下跳,为了改进这一点,本文在参数识别方法garch-jump模型基础上引入隐马尔可夫链（hmm）,提出hmm-garch-jump模型,该模型不仅能识别出跳跃点,还能识别出跳跃点的跳跃方向。Hmm-garch-jump模型设定三种状态,非跳跃状态、下跳状态、上跳状态,每个时间点,样本点处于某一隐藏的状态,当样本点处于非跳跃状态时,服从garch模型,当样本点处于向下或向上跳跃状态时,分别服从跳跃项参数不同的garchjump模型。Hmm-garch-jump模型使用Baum-Welch算法求解参数,并用viterbi算法解码,即求出跳跃状态。为了验证hmm-garch-jump模型对跳跃点的识别能力,本文做了模拟仿真实验,该实验利用garch-jump模型生成2800条样本点,然后分别用了hmm-garchjump和LM检验法对模拟数据进行跳跃点识别,在一次实验中,发现hmm-garchjump模型在对跳跃点的识别率上远高于LM检验法,后为了避免一次实验的随机性,又做了100次实验,发现模型对跳跃点的识别效果稳定,准确率与LM检测法相差不大,但识别率明显高于LM检测法。接着,本文选取了沪深300指数、纳斯达克综合指数的日收益率进行实证分析,以检验模型对不同市场的跳跃点的识别能力。结果显示模型对沪深300指数跳跃点的识别率和准确率均很高,在80%以上,但对纳斯达克指数跳跃点识别效果不佳,准确率只有50%。在对转移概率矩阵进行分析后,发现纳斯达克综合指数发生连续跳跃的概率大于沪深300,可能是导致准确率和识别率不高的原因。最后,本文对由hmm-garch-jump模型识别出的不同状态的样本点的收益率分布进行分析,发现原本收益率服从尖峰后尾、非正态分布,当剔除跳跃点后,非跳跃状态的样本点分布更接近正态分布,而上跳样本点和下跳样本点的收益率分布都呈现出明显的尖峰和偏态现象,且不服从正态分布。

关键词：隐马尔可夫 garch-jump LM 跳跃识别

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基于混合高斯分布的GARCH-Jump模型EM估计及其应用

基于混合高斯分布的GARCH-Jump模型EM估计及其应用

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作者：郑昕上海师范大学

学位级别：硕士

作为资产定价、衍生品设计、投资组合的核心,金融资产的收益率和波动率研究显得尤为重要。通常情况下,金融资产收益率呈现小幅度、平稳变化趋势,但是受到异常事件影响,金融资产收益率也会在短时间内发生大幅度向上或向下的突然性波动。... 详细信息

作为资产定价、衍生品设计、投资组合的核心,金融资产的收益率和波动率研究显得尤为重要。通常情况下,金融资产收益率呈现小幅度、平稳变化趋势,但是受到异常事件影响,金融资产收益率也会在短时间内发生大幅度向上或向下的突然性波动。金融资产收益率的大幅度突然性变动特性在金融计量理论中被称为跳跃或跳跃行为,跳跃行为发生概率很小,但是一旦发生波动幅度会很大,从而对金融市场造成巨大冲击。跳跃行为不仅会对资产收益率产生重大影响,还会影响到市场风险、风险溢价等许多方面。因此选择合适的模型对金融资产收益率的跳跃行为进行识别和深入分析具有重要现实意义。国内外学者关于跳跃点的识别更多是基于经验或非参数方法,因此本文尝试使用参数方法对跳跃点进行识别。首先,本文考虑将GARCH-Jump模型的残差项设定为混合高斯模型,即GARCH-Jump模型的残差项以概率a服从非跳跃项分布,以概率a服从跳跃项分布,并采用EM算法进行参数估计。从而根据模型估计结果计算出某个时点属于跳跃项和非跳跃项的后验概率,设定阙值为0.5,当某时点属于跳跃行为的后验概率大于0.5时,则认为在该点发生了跳跃行为。其次,本文采用了模拟仿真的方法研究了基于EM算法的混合高斯分布GARCH-Jump模型对于跳跃点识别的有效性。将一次产生的3000条模拟数据分别使用RV-BV方法和混合高斯分布的GARCH-Jump模型进行跳跃点识别,并按照相同参数特征重复实验100次,对比发现,RV-BV方法的识别率随数据切割份数增加而上升,准确率随数据切割份数增加而下降,随着识别率的上升,准确率下降速度更快,但是在相同的准确率(87.60%)下,新模型具有更高的识别率(69.80%)。接着对比基于EM算法和MLE算法对跳跃点的识别效果,发现MLE算法对跳跃点的识别率仅有10.39%,从而证实了EM算法对于新模型识别跳跃点的重要性。本文还通过比较不同样本量的模拟数据下新模型的跳跃识别效果,说明该模型对于跳跃点识别的稳定性。本文继续通过设定不同条件概率阙值探究新模型跳跃点识别率、准确率的变化规律,发现随着阙值提高,识别率上升,准确率下降。最后,本文实证研究沪深300指数、标普500指数,从而对比中美股票市场跳跃行为差异性。通过分析,两个股指数的日对数收益率均是平稳非白噪声序列,且均具有左偏、尖峰、厚尾特征,波动具有集聚性。实证采用RV-BV方法和基于混合高斯分布的GARCH-Jump模型对两个股指数对数收益率序列进行跳跃识别,对比发现RV-BV方法需根据经验调节窗宽才能提高跳跃点的识别率,而混合高斯分布的GARCH-Jump模型只需将数据输入模型就能达到更高的识别率。接着通过混合高斯分布的GARCH-Jump模型识别到的跳跃点分析发现中国股市处于熊市时更容易发生跳跃行为,中国股票市场相比美国股票市场更容易发生跳跃行为。

关键词：混合高斯模型 GARCH-Jump EM算法 RV-BV 跳跃识别

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基于LM方法的双指数跳扩散模型的参数估计

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重庆理工大学学报（自然科学） 2017年第3期31卷 151-157页

作者：吕韩陈萍南京理工大学理学院南京210094

介绍了双指数跳扩散模型的特征,阐述了Lee-Mykland方法识别跳跃的基本思想,用极大似然法对参数进行估计,从而形成了一种新的组合方法。利用上证指数2010—2016年的历史数据进行实证分析,实验结果表明:使用组合方法对收益率时间序列数据... 详细信息

介绍了双指数跳扩散模型的特征,阐述了Lee-Mykland方法识别跳跃的基本思想,用极大似然法对参数进行估计,从而形成了一种新的组合方法。利用上证指数2010—2016年的历史数据进行实证分析,实验结果表明:使用组合方法对收益率时间序列数据进行估计,不但能有效估计跳扩散模型的参数,而且能把跳跃发生的时点和相应的参数识别出来。

关键词：双指数模型 Lee-Mykland方法上证指数跳跃识别

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