简介：本文利用GARCH模型建立开放式基金业绩的动态度量指标，并利用建立的动态指标研究了开放式基金业绩的持续性问题。结果表明，利用GARCH模型构建指标得到的结论和经典指标基本一致，但具有短期性、动态性特点，有利于不同周期情况下的投资选择。

简介：美元指数在金融危机前后出现了耐人寻味的变化,其波动影响着国际经济、政治格局。本文运用自回归单整移动平均时间序列（ARIMA模型）和广义自回归条件异方差时间序列（GARCH模型）的方法分析美元指数,采集大量历史样本数据,对其波动特性进行实证研究。运用ARIMA模型对未来短期美元指数走向进行预测,表明美元指数的波动有一定的规律。同时,对美元指数建立用于描述大量金融时间序列的GARCH（1,1）模型,通过模型的定阶、检验、预测发现GARCH模型有较好的预测较长期整体走势的能力。

简介：采用结合高频数据实现计量的RealizedGARCH模型对黄金期货市场的杠杆效应、波动集群性等波动性特征进行研究。选取对价格稳健的实现计量作为RealizedGARCH模型的解释变量,并对我国黄金期货的高频样本数据进行检验。极大似然方法估计结果表明：对价格跳稳健的实现双幂变差波动性（RBV）所得结果更优,黄金期货存在明显的杠杆效应和波动集群性,且波动具有长持续性,而实现方差并不能有效的刻画数据实际特征。

简介：摘要：在“双碳”背景之下，本项目基于中国国情，借鉴欧盟成熟的期货期权合约设计框架，设计出具有中国特色的碳期权合约，并对中国碳期权定价。期权定价的重点在于波动率模型的建立，传统的仿射随机波动率（SV）期权定价模型 不能很好的解释金融时间序列的非线性特征，于是本项目运用随机微分方程、风险中性定价原理、偏微分方程和金融计量等理论方法，对中国碳期权定价问题进行深入研究。

简介：根据ES风险度量方法，拓展了马克维茨均值一方差资产组合模型，研究均值一ES准则下的资产组合问题。用APD—GARCH模型刻画风险资产收益率序列，以多元Copula函数描述风险资产间的相关结构信息，构造灵活的Copula—APDG—ARCH模型。利用该模型，借助MonteCarlo模拟，分别研究相关结构是多元正态Copula函数、多元t-Copula函数和多元ClaytonCopula函数的风险资产组合的均值-ES有效前沿，并进行比较。实证研究表明，在有效组合范围内，正态Copula函数明显高估了资产的组合风险；当期望收益较小时，t-Copula函数对应的风险值最小，但随着期望收益的增加，多元ClaytonCopula函数对应的有效前沿表现最好。

简介：本文利用收集到的上证指数的日数据,应用TAR-CARCH模型分析股市中信息不对称对收益波动影响的持续程度及风险与日收益的关系,发现利空消息对波动性的影响更为持久,而且政策因素与股市波动关系密切.

简介：随着利率市场化全面实现和SHIBOR全面成为我国基准利率体系，资本市场的利率风险日益增加，如何准确度量SHIBOR的风险已变得非常重要。本文选取SHIBOR的周拆借利率数据作为研究对象，建立基于GARCH族的多个VaR和CVaR模型，在不同的置信水平上分别度量SHIBOR的风险。对比研究结果表明：GED分布假设优于正态分布和t分布，且t分布假设不适合用来刻画SHIBOR周利率的对数收益率的动态特性；在VaR模型不能有效测度SHIBOR风险时，CVaR模型能有效弥补VaR模型的缺陷，有效地度量实际损失风险。本文对于SHIBOR市场利率风险的测度方法，可为监管部门、金融机构和投资者提供决策依据和实践参考。

简介：近年来中国证劵市场的动荡,让人们更加关注金融时序数据中存在的影响点,因为影响点中往往隐藏着许多重要的信息,我们只有正确识别出存在的影响点,并深入分析其隐藏的信息,才更有利于我们做出正确合理的决策.

简介：为了便于投资者投资,本文计算了投资者利用股指期货进行套期保值时应选取的最优合约份数,也就是股指期货的最优套保比。通过选用沪深两市A股300股指现货作为持有头寸、沪深300股指期货为套保工具,选取2012年4月19日至2014年1月13日的股指现货和期货的收益率序列,采用主流的GARCH模型和VAR模型,在可变的样本区间下计算了股指期货的最优套保比。较之国内文献忽略时变特征的做法,本文采用的方法较为严谨。

简介：【摘要】本文以易方达基金公司的市场风险度量和控制为研究主题，学习和查找国内外文献中各种对基金市场风险的测度方法，发现传统VaR方法在衡量市场风险时并没有考虑到金融资产收益率的时间序列问题。所以从这个角度出发，本文初步决定采用合适于易方达基金管理公司的风险测度方法—GARCH-VaR模型。

简介：本文选取2010年至2015年小麦、玉米以及棉花的期货和现货周数据,利用GARCH模型对这三种农产品期货的套期保值绩效进行对比。对比发现：三者中棉花的套期保值绩效最好,玉米次之,小麦最差;与国外相同农产品的套期保值效果相比,三者的套期保值绩效都很差,均低于国际平均水平。为提高我国农产品期货的套期保值绩效,本文提出了相应的对策建议：加大期货知识宣传力度,提高农户和企业的参与积极性,完善整个期货市场的主体结构;增加我国期货品种,建立规范的合理有效的期货交易制度;建立规范化的大宗商品上市交易制度,完善相关的法律法规,加强对期货业的监管力度;政府要积极优化市场运行的外部环境,加强国际交流与合作。

简介：摘 要：文章首先通过对上证指数的对数收益率建立GARCH（1,1）模型，由于GARCH（1,1）模型的估计参数系数接近于1，考虑建立EGARCH（1,1）模型，对上证指数的波动率进行预测。结果表明,上证指数波动具有显著的波动聚类性与持续性; EGARCH（1,1）模型对未来波动率的预测误差较小，说明EARCH模型在预测上证指数波动率方面具有一定的可行性。

简介：文章将成交量变量合理地分解为由好、坏消息分别引致的两部分,结合GARCH模型,研究了成交量对波动率持续性的解释,并得出如下结论:成交量变量对波动率的持续性具有一定的解释力;信息对波动率的影响具有不对称性,坏消息比好消息的影响大;将成交量分解成由好、坏消息分别引致的两部分之后,能够更进一步地解释波动率的持续性.

简介：随着我国经济的不断发展,近年来中国在国际社会中的地位也不断加强。目前,人民币和美元作为世界范围内影响力最大的两种货币,其汇率的波动对全球的金融和经济发展起着举足轻重的作用。本文通过构建计量经济模型,对2005年6月（汇率改革）至2016年5月132个月度美元兑人民币汇率的数据进行时间序列分析,结果表明美元兑人民币汇率的时序数据不服从正态分布的规律,其波动具有明显的集簇性和长记忆性特征,且存在尖峰厚尾特征。通过计量模型的设立及预测,可以将汇率控制在一个可操控的范围内,稳定汇率,为央行的调控措施和汇率改革政策提供一定的借鉴意义。

简介：黄金具有很好的抵御通货膨胀及规避投资风险的能力,近些年由于受美国经济持续低迷及全球量化宽松政策的影响,国际黄金价格波动加剧。我国的黄金市场已逐步放开,在提高我国在国际黄金市场地位的进程中,投资者同样面临着黄金价格波动的风险,因此对我国黄金价格波动的研究就十分必要。本文以上海黄金交易所Au99.99的日收盘价作为样本数据,利用MRS-GARCH模型对我国黄金现货收益波动进行分析,采用混合Gibbs抽样与EM算法的MCEM-MCML法估计模型参数,结果表明：我国黄金现货价格波动除了受到国际金价波动的影响外,其自身价格波动存在显著的高、低波动两种状态,处于低波动状态的持续时间更长,且收益波动更容易由高波动状态向低波动状态转换。依据BIC准则,MRS-GARCH模型的拟合效果优于Gray的模型和GARCH模型,最后给出了黄金投资的相关建议。

简介：基于GARCH族模型,对创业板指数收益率的波动性进行实证分析。利用创业板挂牌上市以来的历史数据分析,发现该序列具有尖峰厚尾和异方差性,适合GARCH族模型建模。实证比较表明,GARCH-M模型能够很好的描述创业板股指的波动规律。

简介：论文中对人民币汇率收益率序列分别建立了GARCH（1,1）模型和GM（1,1）模型.首先利用GARCH（1,1）模型刻画了收益率序列的波动性,接着通过预测模型GM（1,1）对收益率序列水平值进行预测.实证结果表明,人民币汇率收益率序列之间存在明显的波动性和长期的自相关性,预测模型GM（1,1）能够很好的拟合人民币汇率收益率序列,是一个可用的较好的预测模型.

简介：文章将2012年9月3号到2017年11月14号的中证500股指期货的对数日收益率选为研究对象.采用带有虚拟变量的GRACH模型及EGARCH模型,进行波动性、非对称性的实证研究.结果显示：中证500推出的短期内,增大了现货市场的波动性,相反,长期推出则降低波动,对市场起到一定的稳定作用.同时EGARCH模型中,非对称项系数显著,充分说明,股市有杠杆效应.

简介：金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性，还具有长记忆性。基于此，本文建立ARFIMA-GARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR，利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R／S分析法检验各个资产收益率的长记忆性，经过分数阶差分后选用GARCH模型建模得到边缘分布。然后选择Copula函数来刻画两资产之间的相关结构，建立联合分布模型。进而采用MonteCarlo方法模拟产生各资产的收益率序列，计算出投资组合的风险值VaR。实证研究表明：沪深股市具有长记忆性，且两者具有对称的尾部相关性；Kupiec检验说明ARFIMA-GARCH-Copula模型较之于GARCH-Copula模型能更准确地度量投资组合风险。

简介：摘要：套期保值是期货市场的主要功能，套期保值过程的核心是套期保值模型的优化和套保比率的确定。本文构建Real-TimeGARCH-Copula 模型来计算最优套期保值比率，该模型相比较传统的GARCH-Copula 模型能够捕获到最“当前”的原油期现货信息，为原油的套期保值增添了灵活性和动态性。拟采用Real-Time GARCH 模型与 Copula 函数相结合，能够更好的计算套期保值比率。首先，本项目基于 Real-Time GARCH 模型对边缘分布建模，计算得到边缘分布；然后，将边缘分布代入 Real-Time Copula 模型中，捕获原油期货与现货之间动态的相关性，并基于动态相关性来计算最优的动态性套期保值比率；最后，采用原油期现货的实际数据进行实证分析。通过原油期货市场的研究分析套期保值的影响对策，希望本项目的研究可为原油期货市场提供研究思路，丰富原油期货市场的理论依据，提供具有可实施性的建议。