GARCH模型
- 基于ARIMA-GARCH模型的人民幣匯率波動(dòng)研究
MA-GARCH模型不僅可以提取出人民幣匯率波動(dòng)的規(guī)律性，還可以改良ARIMA模型的預(yù)測(cè)精度，預(yù)測(cè)精度最高，在短期內(nèi)能夠得到較好的預(yù)測(cè)值。關(guān)鍵詞：人民幣匯率；ARIMA模型；GARCH模型；預(yù)測(cè)精度；SDR本文索引：王藝柳.[J].中國(guó)商論，2024（11）：-012.中圖分類號(hào)：F822 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2024）06（a）--041 引言與文獻(xiàn)綜述1.1 研究背景及意義人民幣被納入SDR，意味著中國(guó)改革開(kāi)放成果被國(guó)際認(rèn)可，
中國(guó)商論 2024年11期2024-06-14
- 我國(guó)生豬期貨套期保值效率評(píng)價(jià)與提升對(duì)策
CM-GARCH模型*基金項(xiàng)目：國(guó)家生豬產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系（CARS-PIG-35）；江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院基本科研業(yè)務(wù)專項(xiàng)[ZX（23）3032]。我國(guó)是世界第一生豬生產(chǎn)和消費(fèi)大國(guó)，在社會(huì)運(yùn)行和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)重要地位。但是近年來(lái)由于非洲豬瘟和疫情等因素的影響，生豬價(jià)格一直處于“過(guò)山車”式的波動(dòng)，從2021年春節(jié)期間的36元/kg下跌到6月的12元/kg，2022年緩慢爬升突破20元/kg后又轉(zhuǎn)勢(shì)下跌。巨大的價(jià)格波動(dòng)不僅給產(chǎn)業(yè)鏈上的養(yǎng)殖戶帶來(lái)經(jīng)營(yíng)的困擾，也影響了生
當(dāng)代農(nóng)村財(cái)經(jīng) 2024年4期2024-04-29
- 我國(guó)股票市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)及非對(duì)稱性研究
KK-GARCH模型結(jié)果表明股票市場(chǎng)對(duì)匯率市場(chǎng)存在單向的、不對(duì)稱的波動(dòng)溢出效應(yīng)。第二，TGARCH模型表明股票市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)都存在非對(duì)稱性，股票市場(chǎng)和匯率市場(chǎng)中壞消息引起的波動(dòng)比同等好消息引起的波動(dòng)要大。第三，DCC-GARCH模型表明股票市場(chǎng)上漲與人民幣升值之間存在正向動(dòng)態(tài)相關(guān)性，且相關(guān)關(guān)系愈加緊密?；诖?，本文從完善人民幣匯率形成機(jī)制、加強(qiáng)跨境資金監(jiān)管、穩(wěn)步推進(jìn)資本項(xiàng)目擴(kuò)大開(kāi)放等方面提出相關(guān)政策建議。關(guān)鍵詞：人民幣匯率；BEKK-GARCH模型；TGA
中國(guó)證券期貨 2024年1期2024-03-07
- 基于ARMA-GARCH模型的內(nèi)蒙古煤炭?jī)r(jià)格波動(dòng)性研究
MA-GARCH模型，以內(nèi)蒙古煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)的對(duì)數(shù)收益率為研究對(duì)象，對(duì)內(nèi)蒙古煤炭?jī)r(jià)格波動(dòng)性進(jìn)行實(shí)證研究。研究結(jié)果顯示，內(nèi)蒙古煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)的對(duì)數(shù)收益率序列均具有明顯的波動(dòng)集聚性，波動(dòng)率序列具有顯著的ARCH效應(yīng)；煤炭市場(chǎng)往期的波動(dòng)對(duì)現(xiàn)在波動(dòng)的影響明顯大于外部沖擊；通過(guò)ARMA-GARCH模型中ARCH系數(shù)與GARCH系數(shù)之和與“1”的大小比較可知，波動(dòng)具有不同強(qiáng)度的持續(xù)性和增強(qiáng)的趨勢(shì)。［關(guān)鍵詞］煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)；ARMA-GARCH模型；波動(dòng)性；內(nèi)蒙古doi：10
中國(guó)管理信息化 2023年20期2024-01-12
- 中國(guó)與國(guó)際玉米價(jià)格的波動(dòng)關(guān)系分析
KK-GARCH模型進(jìn)行實(shí)證分析。首先，國(guó)際玉米價(jià)格的波動(dòng)幅度比中國(guó)價(jià)格波動(dòng)幅度大，臨儲(chǔ)政策取消后，中國(guó)價(jià)格波動(dòng)幅度變大。其次，臨儲(chǔ)期間，中國(guó)價(jià)格的預(yù)期波動(dòng)可以影響國(guó)際價(jià)格的波動(dòng)，而國(guó)際價(jià)格的隨機(jī)波動(dòng)可以影響中國(guó)價(jià)格的波動(dòng)。在生產(chǎn)者補(bǔ)貼期間，中國(guó)價(jià)格的預(yù)期波動(dòng)和隨機(jī)波動(dòng)均可影響國(guó)際價(jià)格的波動(dòng)。再次，中國(guó)價(jià)格的影響力在中國(guó)市場(chǎng)和進(jìn)口市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位，與國(guó)產(chǎn)玉米供給本國(guó)市場(chǎng)的數(shù)量地位相符。最后，中國(guó)玉米進(jìn)口的不斷增加將降低對(duì)本國(guó)市場(chǎng)價(jià)格的主導(dǎo)能力，需重視通過(guò)“
中國(guó)商論 2024年1期2024-01-12
- 碳排放期權(quán)定價(jià)及實(shí)證研究
本文將GARCH模型和期權(quán)定價(jià)模型B-S引入碳排放交易期權(quán)的定價(jià)研究中。通過(guò)碳排放交易中心配額期貨收盤價(jià)的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)格波動(dòng)情況具有非正態(tài)性和尖峰厚尾的特征，并采用GARCH模型擬合預(yù)測(cè)碳價(jià)收益率波動(dòng)率，將預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)求取標(biāo)準(zhǔn)差后得到最終日波動(dòng)率，從而帶入B-S定價(jià)模型中進(jìn)行價(jià)值估值。結(jié)果表明，GARCH模型具有良好的擬合性，有利于提高定價(jià)的精準(zhǔn)度。關(guān)鍵詞：碳期權(quán)定價(jià)；GARCH模型；B-S期權(quán)定價(jià)；碳達(dá)峰；碳中和本文索引：祝葉，袁中華.<變量 2>[J
中國(guó)商論 2024年1期2024-01-12
- 比特幣價(jià)格波動(dòng)的影響因素分析
，利用GARCH模型結(jié)構(gòu)分析比特幣的價(jià)格波動(dòng)特征，結(jié)果顯示，比特幣價(jià)格在考慮其內(nèi)部供需因素之后對(duì)外部宏觀經(jīng)濟(jì)因素反應(yīng)并不敏感，最后得出結(jié)論：比特幣既不是資產(chǎn)，也不是貨幣，而是作為絕對(duì)回報(bào)或投機(jī)的來(lái)源，其價(jià)格是十分難以評(píng)估和預(yù)測(cè)的。關(guān)鍵詞：比特幣；GARCH模型；數(shù)字貨幣；價(jià)格波動(dòng)；影響因素中圖分類號(hào)：F726.1? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2023）13-0089-03根據(jù)亞當(dāng)·斯密的價(jià)格決定理論，市場(chǎng)上的一種產(chǎn)
經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2023年13期2023-08-26
- “雙碳”目標(biāo)背景下我國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)及風(fēng)險(xiǎn)度量研究
，建立GARCH模型評(píng)估各交易所收益率的波動(dòng)特征，計(jì)算VaR值度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。研究表明，GARCH模型能較好地?cái)M合和預(yù)測(cè)碳金融市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)特征及在險(xiǎn)價(jià)值；6所碳排放權(quán)交易所由于所在區(qū)域的政策執(zhí)行情況、市場(chǎng)機(jī)制等存在不同，各交易所的價(jià)格波動(dòng)情況在綠色政策出臺(tái)前后存在差異，有明顯的區(qū)域性特征，但市場(chǎng)整體呈相對(duì)理性的狀態(tài)，波動(dòng)趨于穩(wěn)定。本文基于實(shí)證分析結(jié)果，對(duì)我國(guó)碳金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理提出多方面的對(duì)策與建議，以碳金融市場(chǎng)的良性發(fā)展助推“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。關(guān)鍵詞：“雙碳
中國(guó)商論 2023年10期2023-06-05
- 基于ARMA-GARCH模型的上證綜指收益率研究
MA-GARCH模型中圖分類號(hào)：F832.51???文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?文章編號(hào)：1005-6432（2023）13-0043-04DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2023.13.0431?引言股票市場(chǎng)是金融市場(chǎng)的重要組成部分，對(duì)推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和世界一體化影響重大。股票的價(jià)格每時(shí)每刻都處在變動(dòng)中，股價(jià)的變動(dòng)表現(xiàn)為市場(chǎng)的波動(dòng)，對(duì)股價(jià)變化的研究意義重大。近年來(lái)，股票市場(chǎng)規(guī)?？焖贁U(kuò)大，市場(chǎng)透明度也越來(lái)越高，投資者的交易策略同質(zhì)化嚴(yán)重，股票價(jià)格的預(yù)
中國(guó)市場(chǎng) 2023年13期2023-05-31
- 融資融券交易規(guī)模對(duì)股價(jià)波動(dòng)性的影響研究
KK-GARCH模型分析融資融券余額變動(dòng)與股價(jià)之間的波動(dòng)性溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)融資交易會(huì)加劇股價(jià)的波動(dòng)，融券交易并未對(duì)股價(jià)產(chǎn)生影響?！娟P(guān)鍵詞】融資融券；信用交易；杠桿交易；股價(jià)波動(dòng)；BEKK-GARCH模型【中圖分類號(hào)】F832.5 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號(hào)】1673-1069
中小企業(yè)管理與科技·下旬刊 2023年3期2023-05-30
- 上海碳遠(yuǎn)期市場(chǎng)與歐盟碳期貨市場(chǎng)功能效率比較研究
KK-GARCH模型對(duì)上海碳遠(yuǎn)期市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)、歐盟碳期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)之間的信息溢出效應(yīng)進(jìn)行比較分析，進(jìn)一步擴(kuò)展信息份額模型及套期保值分析方法，動(dòng)態(tài)測(cè)度上海碳遠(yuǎn)期市場(chǎng)與歐盟碳期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)與套期保值功能。研究發(fā)現(xiàn)：（1）在上海碳遠(yuǎn)期市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)之間僅存在單向的溢出效應(yīng)，上海碳遠(yuǎn)期市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)貢獻(xiàn)度為18.94%，低于現(xiàn)貨市場(chǎng)的貢獻(xiàn)度，且在樣本區(qū)間內(nèi)具有顯著波動(dòng)性；而在歐盟碳期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)之間存在雙向溢出效應(yīng)，歐盟碳期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)貢獻(xiàn)度為5
林業(yè)經(jīng)濟(jì) 2023年7期2023-03-15
- 上證50股指期貨對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性的長(zhǎng)短期影響分析
期貨；GARCH模型；非對(duì)稱效應(yīng)；價(jià)格發(fā)現(xiàn)一、引言2015年4月，中國(guó)股指期貨市場(chǎng)推出分別以中證500指數(shù)和上證50指數(shù)為基礎(chǔ)標(biāo)的的中證500股指期貨和上證50股指期貨。這一舉措在理論上進(jìn)一步完善了中國(guó)資本市場(chǎng)，彌補(bǔ)了中小創(chuàng)業(yè)板塊中小市值股票做空機(jī)制的缺失，減少了在股市價(jià)格傳導(dǎo)作用產(chǎn)生的股市大幅波動(dòng)?；诖?，有必要從實(shí)證角度研究期貨價(jià)格變化對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)性長(zhǎng)短期以及非對(duì)稱效應(yīng)的影響。為研究股指期貨對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性產(chǎn)生的影響，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了一系列的實(shí)證研究
中國(guó)證券期貨 2022年3期2023-01-14
- 中美玉米期貨市場(chǎng)波動(dòng)的關(guān)聯(lián)性及其溢出效應(yīng)研究
KK-GARCH模型和DCC-GARCH模型，從中美玉米期貨市場(chǎng)價(jià)格的關(guān)聯(lián)性及溢出效應(yīng)視角進(jìn)行分析。結(jié)果表明：中美玉米期貨市場(chǎng)存在雙向的波動(dòng)溢出效應(yīng)，并且美國(guó)對(duì)中國(guó)玉米期貨市場(chǎng)溢出效應(yīng)更強(qiáng)；中美兩國(guó)的玉米期貨市場(chǎng)存在很強(qiáng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，即使政策、突發(fā)事件也只能產(chǎn)生輕微的影響。關(guān)鍵詞：中美玉米期貨 波動(dòng)溢出效應(yīng) 動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性 BEKK-GARCH模型 DCC-GARCH模型*基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“我國(guó)糧食生產(chǎn)的水資源時(shí)空匹配及優(yōu)化路徑研究”（18Z
當(dāng)代農(nóng)村財(cái)經(jīng) 2022年6期2022-07-05
- 基于GARCH-VaR模型的股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理
管理;GARCH模型1. 引言隨著中國(guó)股票市場(chǎng)的發(fā)展，投資者對(duì)股票市場(chǎng)投資風(fēng)險(xiǎn)越來(lái)越關(guān)注，股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)確性測(cè)度對(duì)于投資者風(fēng)險(xiǎn)管理有著重要意義。同時(shí)，股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)度量問(wèn)題也成為眾多學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)。在眾多的金融風(fēng)險(xiǎn)管理工具中，VaR方法以其快速、簡(jiǎn)單、便捷的特征被廣泛應(yīng)用。李翠霞等[1]對(duì)道瓊斯指數(shù)進(jìn)行研究，建立GARCH（1，1）模型，修正殘差后得到更準(zhǔn)確的VaR計(jì)算模型。姚萍等[2]運(yùn)用兩類EGARCH模型估算VaR的預(yù)測(cè)值。白娟娟等[3]對(duì)樣本數(shù)據(jù)
快樂(lè)學(xué)習(xí)報(bào)·教師周刊 2022年27期2022-06-18
- 論新冠肺炎疫情對(duì)金融市場(chǎng)的影響
MA-GARCH模型，結(jié)合虛擬變量系數(shù)即其p值得到疫情對(duì)中國(guó)、美國(guó)、德國(guó)、法國(guó)的股市有一定的沖擊，導(dǎo)致中國(guó)、德國(guó)的股指收益率有下降趨勢(shì)，且疫情使得中國(guó)、美國(guó)、德國(guó)、法國(guó)的股指收益率波動(dòng)更加劇烈。最后建立VAR（7）模型，得到疫情期間五個(gè)國(guó)家指數(shù)間是相互沖擊的，即當(dāng)某國(guó)指數(shù)下跌時(shí)，其他國(guó)家指數(shù)也會(huì)受到影響。關(guān)鍵詞：新冠肺炎疫情;ARMA-GARCH模型;虛擬變量;VAR模型中圖分類號(hào)：F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1005-6432（2022）13
中國(guó)市場(chǎng) 2022年13期2022-06-07
- 我國(guó)A股市場(chǎng)的春節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)
過(guò)基于GARCH模型的方法對(duì)中國(guó)A股市場(chǎng)的春節(jié)效應(yīng)做實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，A股市場(chǎng)不僅存在春節(jié)前效應(yīng)，也存在春節(jié)后效應(yīng)。最后，從行為金融學(xué)視角出發(fā)，對(duì)A股市場(chǎng)產(chǎn)生春節(jié)效應(yīng)的原因進(jìn)行分析總結(jié)。關(guān)鍵詞：春節(jié)效應(yīng);上證指數(shù);GARCH模型;波動(dòng)聚集性中圖分類號(hào)：F830.91? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2022）14-0122-04引言節(jié)日效應(yīng)，一般是指由于某些特殊日子的到來(lái)使得相關(guān)的金融變量異常。這一現(xiàn)象難以用傳統(tǒng)金融理論解釋。1
經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2022年14期2022-06-01
- 滬深300股指期權(quán)與現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格關(guān)聯(lián)性研究
00;GARCH模型;期權(quán)市場(chǎng);關(guān)聯(lián)性一、引言期權(quán)作為金融市場(chǎng)中最活躍的金融衍生品之一，在風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)配置中占據(jù)重要地位。2021年我國(guó)A股總市值達(dá)到90萬(wàn)億元，位居世界第二，僅次于美國(guó)，而我國(guó)ETF總市值早在2019年就超過(guò)6500億元，遠(yuǎn)超同期發(fā)展階段的其他國(guó)家。金融市場(chǎng)的迅速擴(kuò)張帶來(lái)了相關(guān)衍生品的發(fā)展，滬深300股指期權(quán)作為我國(guó)發(fā)布的首只股票指數(shù)期權(quán)，于2019年12月23日正式上市，作為繼上證50ETF期權(quán)、中證500股指期貨上市之后的又一期權(quán)產(chǎn)
中國(guó)證券期貨 2022年2期2022-05-30
- 后疫情時(shí)期中國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)研究
前后的GARCH模型，發(fā)現(xiàn)疫情沖擊對(duì)碳價(jià)的未來(lái)波動(dòng)產(chǎn)生較小的修正，而市場(chǎng)自身因素的影響逐漸增強(qiáng)。上述結(jié)論有助于后疫情時(shí)期全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量和發(fā)展重心的調(diào)整。關(guān)鍵詞：碳交易;GARCH模型;在險(xiǎn)價(jià)值;收益率;新冠肺炎中圖分類號(hào)：F205 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2022）05（b）--04近年來(lái)，全球氣候變暖問(wèn)題成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)在各國(guó)政府之間逐漸達(dá)成共識(shí)。1997年《京都議定書》提出“碳排放權(quán)交易”的概念，即
中國(guó)商論 2022年10期2022-05-19
- 新冠“黑天鵝”下中美股票市場(chǎng)波動(dòng)趨勢(shì)探討
文基于GARCH模型的應(yīng)用建模和研究設(shè)計(jì)，探討新冠“黑天鵝”對(duì)中美股票市場(chǎng)的波動(dòng)性特征沖擊問(wèn)題。本文具體估計(jì)了GARCH模型參數(shù)，并結(jié)合四個(gè)月的窗口期對(duì)比研究了疫情前、中、后期中美股票市場(chǎng)的波動(dòng)趨勢(shì)特征和表現(xiàn)。結(jié)果表明：新冠疫情對(duì)中美兩國(guó)股市都造成了嚴(yán)重沖擊，疫情后期的股市波動(dòng)相對(duì)于前中期更為劇烈，同時(shí)疫情后中國(guó)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性趨勢(shì)特征強(qiáng)于美國(guó)。最后，本文對(duì)中美股指收益率及其波動(dòng)率序列進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)存在美股走勢(shì)對(duì)中國(guó)股市的單向Granger原因?；?/div>
湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)·人文社科版 2022年2期2022-04-11
- 股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的相關(guān)性研究
數(shù)據(jù)的GARCH模型，從宏觀和微觀上探究股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的相關(guān)性。結(jié)果顯示，在宏觀上股指期貨具有穩(wěn)定現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性的作用，在微觀上既存在加劇作用，也存在抑制作用。關(guān)鍵詞： 股指期貨;GARCH模型;虛擬變量中圖分類號(hào)：F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1005-6432（2022）02-0042-03DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.02.0421 引言2010年4月16日，我國(guó)滬深300股指期貨合約推出并參與上市交易。股中國(guó)市場(chǎng) 2022年2期2022-03-19
- 湖北碳市場(chǎng)與中國(guó)股市之間動(dòng)態(tài)相關(guān)性研究
CC-GARCH模型;中國(guó)股市中圖分類號(hào)：F830.91 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號(hào)：1673-291X（2022）06-0081-04引言隨著我國(guó)金融體系的日益完善，市場(chǎng)之間的聯(lián)系越來(lái)越緊密，市場(chǎng)之間必然會(huì)互相影響。各個(gè)市場(chǎng)之間不再是相互獨(dú)立的個(gè)體，也就說(shuō)明，市場(chǎng)的價(jià)格不僅受到市場(chǎng)本身前期信息的影響，而且還會(huì)受到其他市場(chǎng)信息的影響。碳排放權(quán)作為一種新的金融形式，具有金融資產(chǎn)的屬性（喬海曙、劉小麗，2011），股票市場(chǎng)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的晴經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2022年6期2022-03-19
- 原油市場(chǎng)波動(dòng)非對(duì)稱性及風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究
形式的GARCH模型對(duì)國(guó)內(nèi)原油、國(guó)外三個(gè)主要原油市場(chǎng)的布倫特原油、WTI原油、阿曼原油期貨價(jià)格關(guān)聯(lián)性、波動(dòng)性、非對(duì)稱性及風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究。研究發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)外原油期貨價(jià)格之間存在Granger因果關(guān)系及協(xié)整關(guān)系，國(guó)內(nèi)原油期貨價(jià)格國(guó)際影響力強(qiáng)于阿曼原油，弱于布倫特原油與WTI原油。建立的ECM模型顯示，國(guó)內(nèi)外原油期貨市場(chǎng)存在交互影響，短期波動(dòng)過(guò)程存在著相異的波動(dòng)模式。GARCH類模型研究顯示國(guó)內(nèi)外四個(gè)原油期貨市場(chǎng)波動(dòng)性存在不同強(qiáng)度的非對(duì)稱性、杠桿效應(yīng)、溢出中國(guó)證券期貨 2022年4期2022-03-18
- 基于GARCH族模型的滬深300指數(shù)波動(dòng)性模擬研究
鍵詞：GARCH模型;股指收益率;滬深300指數(shù);非對(duì)稱性;杠桿效應(yīng)本文索引：王沼錫.基于GARCH族模型的滬深300指數(shù)波動(dòng)性模擬研究[J].中國(guó)商論，2022（01）：-102.中圖分類號(hào)：F822 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2022）01（a）--03股票指數(shù)揭示市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)，是實(shí)時(shí)反映市場(chǎng)變動(dòng)的重要指標(biāo)。股票指數(shù)波動(dòng)情況由股指收益率體現(xiàn)，但在應(yīng)用過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，股指收益率表現(xiàn)出尖峰厚尾、波動(dòng)叢聚和非對(duì)稱性等特征，故無(wú)法用傳統(tǒng)回歸模型中國(guó)商論 2022年1期2022-01-15
- 旅游在線搜索與客流波動(dòng)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)研究
波動(dòng);GARCH模型;中山陵[中圖分類號(hào)]F59[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1002-5006（2021）11-0095-12Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2021.11.012引言旅游流是游客及其相關(guān)和伴生的信息流、資本流等在空間區(qū)域內(nèi)的遷移現(xiàn)象[1]。對(duì)旅游流變化規(guī)律的深入分析，有助于揭示旅游系統(tǒng)內(nèi)部各要素間相互作用的關(guān)系。波動(dòng)性是旅游業(yè)最為顯著的特征之一，各種旅游信息流和客流在不同時(shí)間尺度呈現(xiàn)不同的波動(dòng)狀態(tài)并相互影響[旅游學(xué)刊 2021年11期2021-12-15
- GARCH族模型的股市波動(dòng)性研究綜述
動(dòng)性;GARCH模型本文索引：劉金全，劉藝萍.[J].中國(guó)商論，2021（20）：-113.中圖分類號(hào)：F832 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2021）10（b）--04自從股市誕生，投資者對(duì)波動(dòng)率的關(guān)注就從未停止。人們?cè)噲D用一種或多種方法來(lái)測(cè)算股市波動(dòng)，研究其規(guī)律，以便早日采取行動(dòng)，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，取得收益。而我國(guó)資本市場(chǎng)的形成較晚，在20世紀(jì)90年代才開(kāi)始組建多層次的資本市場(chǎng)，至今僅有將近30年的時(shí)間，但發(fā)展起點(diǎn)較高，是在各國(guó)的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上操中國(guó)商論 2021年20期2021-10-28
- VaR模型在證券投資中的運(yùn)用
和建立GARCH模型結(jié)合起來(lái)，利用Eviews 10.0軟件，對(duì)上證指數(shù)2015～2020年日線交易進(jìn)行研究分析，得出GARCH（1，1）能高效為投資者提供一定參考思路。關(guān)鍵詞：證券投資;GARCH模型;置信度;方差-協(xié)方差法一、VaR的基本介紹（一）VaR的理論背景VaR的產(chǎn)生：VaR模型是1976年由JP Morgan公司率先提出的，由JP Morgan的風(fēng)險(xiǎn)管理人員開(kāi)發(fā)了一種能夠測(cè)量不同交易、不同市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，并能將這些風(fēng)險(xiǎn)以一個(gè)數(shù)值來(lái)體現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（V中國(guó)集體經(jīng)濟(jì) 2021年32期2021-10-22
- 新冠疫情對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響的統(tǒng)計(jì)模型分析
建模，GARCH模型對(duì)上證指數(shù)進(jìn)行建模。將新冠疫情對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的影響進(jìn)行量化反映。得到分析結(jié)果后，再利用模型做出預(yù)測(cè)，分析疫情的影響還會(huì)持續(xù)多久。其中，GARCH模型用于上證指數(shù)收盤價(jià)分析是這篇論文的一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)。最后，從新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)未來(lái)展望和推進(jìn)疫情的防控給出一些建議?！絷P(guān)鍵詞：新冠肺炎;GDP;失業(yè)率;上證指數(shù)收盤價(jià);ARIMA模型;GARCH模型1緒論1.1研究背景1.1.1新型冠狀病毒疫情冠狀病毒是一種大型的病毒種類，可引起多種嚴(yán)重的呼吸道疾病，嚴(yán)速讀·上旬 2021年12期2021-10-12
- 基于GARCH模型的股指期貨期現(xiàn)套利實(shí)證研究
種基于GARCH模型的時(shí)變方差套利策略，并利用滬深300指數(shù)與期貨的日收盤價(jià)格進(jìn)行實(shí)證分析，研究發(fā)現(xiàn)：目前國(guó)內(nèi)股指期貨市場(chǎng)存在較多的期現(xiàn)套利機(jī)會(huì)，市場(chǎng)有效性缺失，且基于GARCH模型的時(shí)變方差統(tǒng)計(jì)套利策略能詳細(xì)得出期現(xiàn)套利機(jī)會(huì)。關(guān)鍵詞：GARCH模型;成本定價(jià)模型;期現(xiàn)套利;股指期貨股票指數(shù)期貨是金融期貨中產(chǎn)生最晚的一個(gè)類別，中國(guó)金融期貨交易所于2006年9月8日在上海正式成立，它標(biāo)志著中國(guó)股指期貨市場(chǎng)登上了全新的臺(tái)階。股指期貨具有跨期性、杠桿性、聯(lián)動(dòng)性以商業(yè)2.0-市場(chǎng)與監(jiān)管 2021年6期2021-09-10
- 新冠肺炎疫情對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性影響研究
變量的GARCH模型對(duì)滬深300指數(shù)日對(duì)數(shù)收益率的時(shí)間序列建模，以探究新冠疫情對(duì)中國(guó)股市波動(dòng)性的影響。研究表明：在新冠疫情爆發(fā)前至爆發(fā)期，新冠疫情在短期內(nèi)對(duì)中國(guó)股市的波動(dòng)造成了顯著的影響;而在新冠疫情爆發(fā)前至后疫情爆發(fā)時(shí)期的相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)期內(nèi)，新冠疫情對(duì)中國(guó)股市的波動(dòng)性影響甚微，相對(duì)于短期而言是不顯著的。關(guān)鍵詞? GARCH模型;股市波動(dòng)性;新冠疫情;滬深300;虛擬變量中圖分類號(hào)：F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI：10.12245/j.issn.209商展經(jīng)濟(jì)·下半月 2021年5期2021-09-10
- 我國(guó)綠色債券市場(chǎng)與其他金融市場(chǎng)的相關(guān)性分析
CC-GARCH模型，分析了我國(guó)綠色債券市場(chǎng)與其他金融市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，比較分析了2015年中國(guó)股價(jià)下跌、2018年中美貿(mào)易摩擦以及新冠肺炎疫情對(duì)上述相關(guān)性的影響。研究發(fā)現(xiàn)，綠色債券投資回報(bào)率與股票、能源投資回報(bào)率之間呈現(xiàn)較弱的負(fù)相關(guān)關(guān)系，投資綠色債券能夠?yàn)楣善焙湍茉赐顿Y者帶來(lái)多元化的收益。關(guān)鍵詞：綠色債券? 相關(guān)性分析? ADCC-GARCH模型? 新冠肺炎疫情自2016年1月浦發(fā)銀行發(fā)行我國(guó)境內(nèi)首單綠色金融債券以來(lái)，我國(guó)綠色債券市場(chǎng)快速發(fā)展。在此背景下債券 2021年5期2021-09-10
- 基于廣義雙曲分布的滬深300ETF期權(quán)定價(jià)實(shí)證研究
分布的GARCH模型（GARCH-GH）為滬深300ETF期權(quán)定價(jià)。經(jīng)測(cè)度轉(zhuǎn)換至等價(jià)鞅測(cè)度下，用蒙特卡洛方法模擬出樣本路徑來(lái)為滬深300ETF歐式看漲期權(quán)定價(jià)。結(jié)果顯示，從平均絕對(duì)誤差（MAE）、均方誤差（MSE）以及平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）三個(gè)指標(biāo)來(lái)看GARCH-GH模型比AHBS模型、B-S模型的定價(jià)誤差更小。關(guān)鍵詞：廣義雙曲分布?GARCH模型?蒙特卡洛模擬?滬深300ETF期權(quán)一、引言2019年12月13日，滬深交易所上市滬深300ETF期權(quán)中國(guó)證券期貨 2021年2期2021-08-26
- 淺析余額寶日收益率的波動(dòng)研究
構(gòu)建EGARCH模型進(jìn)行實(shí)證研究。研究發(fā)現(xiàn)，余額寶日收益率存在“自相關(guān)性”、“ARCH效應(yīng)”，并且EGARCH模型很好地刻畫余額寶日收益率的變化趨勢(shì)。關(guān)鍵詞：余額寶;日收益率;GARCH模型;EGARCH模型一、引言雖然互聯(lián)網(wǎng)在1994年才步入中國(guó)，但中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展速度卻在國(guó)際上首屈一指。2013年6月，中國(guó)第一只互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金——“余額寶”正式問(wèn)世，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金市場(chǎng)的影響非凡，隨之現(xiàn)金寶、增值寶、理財(cái)寶、零錢通等紛紛在貨幣基金市場(chǎng)出現(xiàn)。余額寶以高收商場(chǎng)現(xiàn)代化 2021年11期2021-08-11
- 基于GARCH模型的滬深300ETF的實(shí)證研究
，建立GARCH模型，對(duì)其進(jìn)行實(shí)證分析，來(lái)證明GARCH族模型對(duì)滬深300ETF的分析具有很好的方法論意義，對(duì)GARCH族模型進(jìn)行檢驗(yàn)與肯定。關(guān)鍵詞：基金;GARCH模型;滬深300ETF1.研究背景及意義近年來(lái)國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)熱度日益劇增，很多人都涌入了金融市場(chǎng)，但國(guó)內(nèi)股市極漲驟跌，給金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理帶來(lái)了嚴(yán)峻的考驗(yàn)。為防范股票市場(chǎng)上的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，有效地度量股票指數(shù)收益率的波動(dòng)性顯得尤為重要。本文運(yùn)用GARCH族模型擬合了股票指數(shù)收益率的波動(dòng)性方程并實(shí)證錦繡·下旬刊 2021年8期2021-07-19
- 新冠肺炎疫情對(duì)中國(guó)食品價(jià)格的影響及預(yù)測(cè)研究
FI-GARCH模型，探究新冠肺炎疫情對(duì)食品價(jià)格的影響，此外還構(gòu)建GRNN模型對(duì)4地食品價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明：新冠肺炎疫情對(duì)各類食品的影響存在省際差異，上海、浙江的豬肉價(jià)格顯著提高，4地的雞蛋價(jià)格均有下降，其中上海下降最為明顯，各地雞肉價(jià)格整體上無(wú)明顯波動(dòng)，廣東、上海和浙江大米價(jià)格出現(xiàn)上漲;GRNN模型對(duì)食物價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)的精度較好，有助于主管部門提前感知風(fēng)險(xiǎn)并采用有效措施予以應(yīng)對(duì)?；谀Ｐ凸烙?jì)結(jié)果，提出了相應(yīng)的穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品供求狀況的政策建議。關(guān)鍵詞 新冠肺安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2021年11期2021-07-16
- 供給側(cè)改革對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性影響的實(shí)證分析
，建立GARCH模型衡量股票市場(chǎng)的波動(dòng)率，將供給側(cè)改革的提出作為虛擬變量D引入GARCH模型中。結(jié)果顯示，供給側(cè)改革提出從短期看削弱了股票市場(chǎng)的波動(dòng)性，但這種削弱作用并不顯著，且其對(duì)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性的影響是持續(xù)的。關(guān)鍵詞：供給側(cè)改革;股票市場(chǎng);波動(dòng)性;GARCH模型中圖分類號(hào)：F830.91 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號(hào)：1673-291X（2021）15-0054-03引言供給側(cè)改革是國(guó)家為解決供需問(wèn)題推行的一項(xiàng)舉措，對(duì)國(guó)家來(lái)說(shuō)，推進(jìn)經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2021年15期2021-06-22
- 國(guó)內(nèi)外原油期貨市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性研究
CC-GARCH模型;模型構(gòu)建;實(shí)證分析中圖分類號(hào)：F724.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2021）04（a）--05原油期貨是商品期貨的重要交易品種，石油輸出國(guó)組織（OPEC）在早期掌握了國(guó)際原油的定價(jià)權(quán)，兩次石油危機(jī)中原油價(jià)格的顯著漲跌對(duì)全球經(jīng)濟(jì)造成了較大的影響。為削弱OPEC產(chǎn)油國(guó)對(duì)原油價(jià)格的控制力，以美國(guó)和英國(guó)為首的發(fā)達(dá)國(guó)家利用發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)，陸續(xù)推出原油期貨品種。美國(guó)紐約商品交易所（NYMEX）于1983年上市了輕質(zhì)低硫原油中國(guó)商論 2021年7期2021-06-09
- 鐵礦石期權(quán)對(duì)標(biāo)的期貨市場(chǎng)波動(dòng)性影響的實(shí)證研究
，運(yùn)用GARCH模型得出在鐵礦石期權(quán)上市后對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性沒(méi)有顯著性影響。關(guān)鍵詞：期權(quán);期貨;鐵礦期貨期權(quán);波動(dòng)性;GARCH模型一、引言2019年12月9日，鐵礦石期貨期權(quán)在大連商品交易所掛牌上市交易，完成了鐵礦石衍生品“一全兩通”的格局。期權(quán)具有權(quán)責(zé)分離，非線型收益等特點(diǎn)，為現(xiàn)貨企業(yè)提供了更加豐富的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，推動(dòng)了我國(guó)衍生品市場(chǎng)的產(chǎn)品層次分布，具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。期權(quán)的推出，通常會(huì)影響標(biāo)的資產(chǎn)的流動(dòng)性、波動(dòng)性以及標(biāo)的資產(chǎn)的定價(jià)效率，目前國(guó)內(nèi)外錦繡·上旬刊 2021年6期2021-05-14
- 基于GARCH模型VAR方法的外匯匯率波動(dòng)性分析
，建立GARCH模型并利用VAR方法，對(duì)匯率的波動(dòng)率和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值進(jìn)行建模計(jì)算和分析檢驗(yàn)。結(jié)果表明，不同幣種對(duì)人民幣的匯率波動(dòng)及風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值相差較大，要根據(jù)實(shí)際需求，選擇合適的外匯儲(chǔ)備比例。關(guān)鍵詞：外匯儲(chǔ)備;時(shí)間序列分析;GARCH模型;VAR方法中圖分類號(hào)：F830 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2021）03（b）--041 研究背景1.1 中國(guó)外匯儲(chǔ)備現(xiàn)狀外匯儲(chǔ)備（foreign exchange reserve），又稱為外匯存底，指中央銀行中國(guó)商論 2021年6期2021-04-06
- 基于VAR和GARCH模型的新能源股價(jià)研究
過(guò)構(gòu)建GARCH模型，發(fā)現(xiàn)新能源股票的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)處于1148～1152之間，且利空消息引起的收益率波動(dòng)可能比同等大小的利好消息引起的波動(dòng)更大。關(guān)鍵詞： VAR模型? GARCH模型? 傳統(tǒng)能源? 新能源股價(jià)新能源產(chǎn)業(yè)作為戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，備受國(guó)家政策的支持和資本市場(chǎng)的青睞，在此背景下，研究我國(guó)新能源股價(jià)的影響因素以及股票收益率的波動(dòng)，有利于促進(jìn)我國(guó)新能源企業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展。以往的研究主要運(yùn)用GARCH模型和自回歸模型等方法探討新能源股價(jià)與石油、煤炭、高新科技股中國(guó)經(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊 2021年2期2021-04-02
- 滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)間風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)及影響因素
，運(yùn)用GARCH模型、DCC-GARCH模型、Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)及多元線性回歸模型分析了滬深300股指期貨與現(xiàn)貨間的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)及影響因素，并結(jié)合研究結(jié)論提出對(duì)策，以期促進(jìn)資本市場(chǎng)健康發(fā)展。結(jié)果表明：滬深300股指期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)間存在雙向的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)，且經(jīng)DCC-GARCH模型分析表明風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)在動(dòng)蕩期尤為明顯;影響這種風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)的因素有很多，主要表現(xiàn)為微觀因素中的股票市場(chǎng)流動(dòng)性和股票市場(chǎng)不確定性與極端事件兩個(gè)方面。關(guān)鍵詞：滬深300股指金融發(fā)展研究 2021年1期2021-03-15
- VAR方法在我國(guó)滬深300股指期貨風(fēng)險(xiǎn)管理的應(yīng)用
aR-GARCH模型對(duì)滬深300股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果表明滬深300收益率序列具有尖峰厚尾、平穩(wěn)的特點(diǎn)。并通過(guò)GARCH模型計(jì)算得出市場(chǎng)的VaR值，由此衡量股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，并得出VaR-GARCH模型適合我國(guó)股指期貨風(fēng)險(xiǎn)管理的結(jié)論。關(guān)鍵詞：VaR-GARCH模型;市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn);股指期貨前言近年來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，新的金融工具不斷涌現(xiàn)。但由于金融工具的存在高杠桿的特性，金融工具市場(chǎng)具有潛在的風(fēng)險(xiǎn)，因此我們需要控制和把握金融工具市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。現(xiàn)代營(yíng)銷·理論 2021年3期2021-03-15
- 我國(guó)上證50股指期貨對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性關(guān)系的實(shí)證分析
期貨 GARCH模型 波動(dòng)率一、引言隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展以及國(guó)際化趨勢(shì)明顯，國(guó)內(nèi)期貨交易行業(yè)從20世紀(jì)初一個(gè)小規(guī)模的“貿(mào)易集市”發(fā)展到如今相當(dāng)規(guī)范化的專業(yè)期貨市場(chǎng)，成為我國(guó)現(xiàn)代期貨市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體系的重要基本組成部分，期貨市場(chǎng)越來(lái)越受到重視，用新經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策創(chuàng)新理念推動(dòng)我國(guó)期貨市場(chǎng)的持續(xù)高質(zhì)量健康發(fā)展已經(jīng)成為一種必然趨勢(shì)。我國(guó)商品期貨市場(chǎng)以更好地服務(wù)國(guó)內(nèi)實(shí)體民營(yíng)經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)需求發(fā)展為市場(chǎng)導(dǎo)向，交易平臺(tái)品種逐漸發(fā)展完善，交易規(guī)則制度和市場(chǎng)監(jiān)管有效機(jī)制不斷創(chuàng)新，服中國(guó)證券期貨 2021年4期2021-02-08
- 基于VaR-GARCH模型的我國(guó)商業(yè)銀行匯率風(fēng)險(xiǎn)度量的分析研究
aR-GARCH模型;匯率風(fēng)險(xiǎn);商業(yè)銀行;風(fēng)險(xiǎn)管理一、研究背景及意義風(fēng)險(xiǎn)度量是匯率風(fēng)險(xiǎn)管理的主要流程之一，在風(fēng)險(xiǎn)管理中起著重要的作用，它是風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的延續(xù)，也是正確處理和控制風(fēng)險(xiǎn)的依據(jù)。我國(guó)商業(yè)銀行的匯率風(fēng)險(xiǎn)管理注重風(fēng)險(xiǎn)控制，但商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理整體起步較晚，而偏技術(shù)性的風(fēng)險(xiǎn)度量更為其薄弱環(huán)節(jié)。目前我國(guó)大部分銀行以敞口分析和敏感性分析為主，若要更好的控制風(fēng)險(xiǎn)則需要從定性分析轉(zhuǎn)化為定量分析，且我國(guó)對(duì)于外匯衍生工具的運(yùn)用還沒(méi)有很普遍，外匯期貨和期權(quán)交易市場(chǎng)不完善商場(chǎng)現(xiàn)代化 2020年21期2020-12-31
- 基于ARMA—GARCH模型的人民幣匯率波動(dòng)性研究
，結(jié)合GARCH模型、EGARCH模型、TGARCH模型和GARCH-M模型建立波動(dòng)率方程對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，實(shí)證分析結(jié)果表明人民幣匯率具有集群性和杠桿效應(yīng)等特征。最后給出控制和防范人民幣匯率波動(dòng)的相關(guān)政策建議。關(guān)鍵詞：人民幣匯率? GARCH模型? 集群性? 杠桿效應(yīng)一、引言2005年7月21日，我國(guó)開(kāi)始采用新的浮動(dòng)匯率制度，這一制度的實(shí)施使得人民幣匯率的波動(dòng)性得到進(jìn)一步增強(qiáng)，波動(dòng)的條件異方差性更為嚴(yán)重，對(duì)匯率序列建模提取方差方程顯得尤為重要。2015年8月時(shí)代金融 2020年33期2020-12-23
- 基于GARCH族模型的WTI原油期貨價(jià)格波動(dòng)率分析
用建立GARCH模型的實(shí)證方法，選取WTI國(guó)際原油期貨價(jià)格1983至2020年的每月數(shù)據(jù)。實(shí)證結(jié)果表明，市場(chǎng)中壞消息引起的波動(dòng)率更大，并且存在杠桿效應(yīng);價(jià)格收益率呈非對(duì)稱性;誤差分布假設(shè)為正態(tài)分布的EGARCH（1，1）模型更加擬合?！娟P(guān)鍵詞】GARCH模型;TARCH模型;EGARCH模型;價(jià)格波動(dòng)率引言作為世界能源中不可或缺的重要能源，石油能源決定了全球原油貿(mào)易定價(jià)。由于新冠疫情的全球性，致使國(guó)際原油價(jià)格波動(dòng)紊亂。2020年3月，國(guó)際油價(jià)更是出現(xiàn)了斷崖理論與創(chuàng)新 2020年19期2020-12-14
- 分析滬港通的開(kāi)通對(duì)香港市場(chǎng)波動(dòng)率影響
過(guò)建立GARCH模型進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)滬港通的開(kāi)通使得香港市場(chǎng)變得不穩(wěn)定，具有較強(qiáng)的波動(dòng)性。關(guān)鍵詞：滬港通;GARCH模型;恒生指數(shù);波動(dòng)性一、研究背景和意義滬港通是指上海證券交易所和香港聯(lián)合交易所允許兩地投資者通過(guò)當(dāng)?shù)刈C券公司或經(jīng)紀(jì)商買賣規(guī)定范圍內(nèi)的對(duì)方交易所上市的股票，是滬港股票市場(chǎng)交易互聯(lián)互通機(jī)制。滬港通不僅是中國(guó)資本市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放發(fā)展的一個(gè)創(chuàng)新，而且還將內(nèi)地與香港的金融資源進(jìn)行了有效的整合，擴(kuò)大了我國(guó)金融市場(chǎng)在國(guó)際市場(chǎng)上的影響力。滬港通對(duì)于香港市場(chǎng)來(lái)中國(guó)集體經(jīng)濟(jì) 2020年31期2020-11-28
- 人民幣匯率波動(dòng)對(duì)中國(guó)-東盟貿(mào)易影響研究
水平與GARCH模型所測(cè)算的東盟國(guó)家貨幣兌人民幣的雙邊匯率波動(dòng)率兩項(xiàng)指標(biāo)對(duì)這兩個(gè)作用渠道進(jìn)行了量化，最后的出相關(guān)的結(jié)論。關(guān)鍵詞：中國(guó)-東盟；匯率波動(dòng)；進(jìn)出口貿(mào)易；GARCH模型一、中國(guó)-東盟貿(mào)易發(fā)展自2010年中國(guó)-東盟自貿(mào)區(qū)建立以來(lái)，我國(guó)本著平等互利的原則積極推動(dòng)與東盟各國(guó)的貿(mào)易往來(lái)，與東盟雙邊貿(mào)易取得了巨大進(jìn)展，對(duì)東盟進(jìn)出口貿(mào)易成為了我國(guó)對(duì)外貿(mào)易的一個(gè)新增長(zhǎng)極。在中國(guó)-東盟自貿(mào)區(qū)建成的當(dāng)年?yáng)|盟就成為了我國(guó)第三大貿(mào)易伙伴國(guó)，在2019年躍居我國(guó)第二大貿(mào)易銀幕內(nèi)外 2020年4期2020-11-25
- 基于FNN-GARCH組合模型的船舶電磁儀表器材消耗預(yù)測(cè)研究
模型;GARCH模型;FNN-GARCH組合模型;消耗預(yù)測(cè);船舶電磁儀表;器材doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2020. 15. 056[中圖分類號(hào)] F224? ? [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]? A? ? ? [文章編號(hào)]? 1673 - 0194（2020）15- 0130- 020? ? ? 前? ? 言在船舶設(shè)備器材中，電磁儀表器材占有很大的比重。隨著時(shí)間的推移，電磁儀表會(huì)因儲(chǔ)存壽命周期、儀表故障率、使用人中國(guó)管理信息化 2020年15期2020-10-27
- 滬港通開(kāi)通對(duì)兩地市場(chǎng)波動(dòng)率的影響分析
變量的GARCH模型進(jìn)行建模。由于滬市對(duì)數(shù)收益率序列自相關(guān)，所以建立ARMA模型得到均值方程，港市序列不自相關(guān)，設(shè)置均值為白噪聲。建模后認(rèn)為滬港通在一定置信水平下是證券市場(chǎng)波動(dòng)率發(fā)生變化的原因，且滬港通開(kāi)通使得滬港兩市波動(dòng)率增大，使市場(chǎng)更加活躍。然后進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，證明到滬港兩市間確有聯(lián)動(dòng)性，即港市引導(dǎo)滬市變動(dòng)，港市變動(dòng)是滬市變動(dòng)的格蘭杰原因，但滬市變動(dòng)不是港市變動(dòng)的格蘭杰原因。[關(guān)鍵詞] 滬港通; 虛擬變量; ARMA模型; GARCH模型; 聯(lián)動(dòng)性中國(guó)市場(chǎng) 2020年25期2020-10-12
- 基于不同實(shí)證方法研究生鮮類期貨套期保值功能
CC-GARCH模型一、引言與國(guó)外期貨市場(chǎng)150多年的發(fā)展歷史相比，我國(guó)期貨市場(chǎng)僅有26年的時(shí)間。雖然建立的時(shí)間較短，但是我國(guó)期貨市場(chǎng)已經(jīng)是全球最大的期貨市場(chǎng)之一。至今為止我國(guó)期貨市場(chǎng)并不成熟，仍然存在種種問(wèn)題，目前國(guó)內(nèi)期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)管理功能已經(jīng)大大加強(qiáng)，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中發(fā)揮著重要的作用。從我國(guó)期貨市場(chǎng)20多年的發(fā)展歷程看，上市一個(gè)期貨品種就能為相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)提供一個(gè)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)，根據(jù)已有的大宗農(nóng)產(chǎn)品期貨品種的功能發(fā)揮效果，玉米、小麥、早秈稻等期貨中國(guó)證券期貨 2020年2期2020-10-10
- 滬深300股指期貨與現(xiàn)貨聯(lián)動(dòng)性分析
，通過(guò)GARCH模型對(duì)引入滬深300股指期貨前后的市場(chǎng)波動(dòng)性進(jìn)行了分析，探討了滬深300股指期貨的推出對(duì)股票指數(shù)市場(chǎng)產(chǎn)生的作用，研究了股指期貨的推出是否能夠減緩股票指數(shù)的波動(dòng)并得出結(jié)論。關(guān)鍵詞 滬深300股指期貨 滬深300指數(shù) 股指期貨 GARCH模型1 引言1.1 研究背景到2020年年初，股指期貨已經(jīng)上市將近10年，股指期貨品種的豐富既拓寬了消費(fèi)者的投資渠道，同時(shí)又為指數(shù)現(xiàn)貨提供了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的手段。從2015年股災(zāi)到2018年下半年熊市再到2019的熊博鰲觀察 2020年5期2020-09-15
- 數(shù)字貨幣具有穩(wěn)定的避險(xiǎn)性嗎？
CC-GARCH模型考察了比特幣在中長(zhǎng)期和短期對(duì)于來(lái)自宏觀經(jīng)濟(jì)和金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的避險(xiǎn)能力。結(jié)果表明：（1）比特幣短期對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)和金融市場(chǎng)都具有較強(qiáng)的避險(xiǎn)屬性;（2）比特幣在中長(zhǎng)期無(wú)論是均值信息傳遞層面還是波動(dòng)信息傳遞層面都對(duì)金融市場(chǎng)不確定性表現(xiàn)出較為顯著的避險(xiǎn)功能，而對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性僅在波動(dòng)信息傳遞層面表現(xiàn)出避險(xiǎn)效應(yīng);（3）比特幣對(duì)金融市場(chǎng)的避險(xiǎn)功能大小具有動(dòng)態(tài)時(shí)變性，投機(jī)性的增強(qiáng)可能會(huì)削弱其避險(xiǎn)性。關(guān)鍵詞：數(shù)字貨幣;避險(xiǎn)能力;事件分析法;DCC-GAR金融發(fā)展研究 2020年7期2020-08-07
- 貿(mào)易戰(zhàn)背景下中美兩國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨價(jià)格與波動(dòng)傳導(dǎo)機(jī)制研究
KK-GARCH模型，對(duì)貿(mào)易戰(zhàn)前與貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后兩個(gè)階段內(nèi)，中國(guó)與美國(guó)玉米、大豆期貨間的價(jià)格與波動(dòng)傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行了實(shí)證分析。結(jié)果表明：中美玉米、大豆期貨均在短期內(nèi)具有一定的相互影響關(guān)系。玉米期貨在貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后由中國(guó)市場(chǎng)占據(jù)了優(yōu)勢(shì)地位，而波動(dòng)溢出效應(yīng)則有所減弱;大豆期貨始終由美國(guó)市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位，且貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后波動(dòng)溢出效應(yīng)顯著增強(qiáng)。關(guān)鍵詞： 傳導(dǎo)機(jī)制? 溢出效應(yīng)? VAR模型? BEKK-GARCH模型一、引言2018年3月22日，美國(guó)宣布計(jì)劃對(duì)中國(guó)600億美元時(shí)代金融 2020年16期2020-08-02
- 滬深300指數(shù)收益率的月份效應(yīng)研究
變量的GARCH模型來(lái)分析我國(guó)滬深300指數(shù)是否存在顯著的月份效應(yīng)。通過(guò)研究結(jié)果表明：我國(guó)滬深300指數(shù)收益率具有較為顯著的二月效應(yīng)和十月效應(yīng)。最后結(jié)合我國(guó)國(guó)情和實(shí)際情況針對(duì)投資者給出滬深300指數(shù)收益率存在月度效應(yīng)的原因并提出相關(guān)建議。關(guān)鍵詞：月份效應(yīng);虛擬變量;GARCH模型最早在美國(guó)證券市場(chǎng)上發(fā)現(xiàn)了“一月效應(yīng)”。緊接著又在亞太地區(qū)股票市場(chǎng)、日本證券市場(chǎng)上發(fā)現(xiàn)其他的月份效應(yīng)。遺憾的是，我國(guó)在該方面的研究頗少，對(duì)具有獨(dú)特性的滬深300指數(shù)收益率的月份效應(yīng)現(xiàn)代營(yíng)銷·經(jīng)營(yíng)版 2020年5期2020-07-17
- 基于GARCH族模型的創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)波動(dòng)性問(wèn)題研究
效應(yīng);GARCH模型;波動(dòng)性中圖分類號(hào)：F831文獻(xiàn)識(shí)別碼：A文章編號(hào)：2096-3157（2020）06-0098-02一、引言創(chuàng)業(yè)板設(shè)立的主要目的是為中小高新技術(shù)企業(yè)提供融資渠道，自首批28家企業(yè)上市以來(lái)，創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)為大量的中小高新技術(shù)企業(yè)提供了資金支持，推動(dòng)了中小企業(yè)的發(fā)展，但是與發(fā)達(dá)國(guó)家成熟的創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)相比，我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)仍然存在很多不足，例如“三高現(xiàn)象”、新股炒作、業(yè)績(jī)變臉等問(wèn)題，這使得我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)具有較大的波動(dòng)性，易造成風(fēng)險(xiǎn)的積聚，阻礙創(chuàng)業(yè)板全國(guó)流通經(jīng)濟(jì) 2020年6期2020-06-19
- 股指期貨對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)性研究
指數(shù);GARCH模型;EGARCH模型中圖分類號(hào)：F830.91? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2020）12-0065-02引言滬深300股指期貨合約是以滬深300股票指數(shù)為標(biāo)的期貨合約，于2010年4月16日在我國(guó)上市。期貨市場(chǎng)自出現(xiàn)以來(lái)就褒貶參半，有支持者認(rèn)為期貨市場(chǎng)可以對(duì)沖風(fēng)險(xiǎn)，反對(duì)者認(rèn)為期貨市場(chǎng)具有杠桿效應(yīng)。自從2015年中金所對(duì)股指期貨進(jìn)行五次嚴(yán)厲調(diào)整后，股指期貨失去了活力，但A股市場(chǎng)的波動(dòng)并沒(méi)有很好地改經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2020年12期2020-06-03
- 四川省豬肉價(jià)格調(diào)控政策效應(yīng)研究
應(yīng)。以GARCH模型為研究工具，以儲(chǔ)備豬肉投放時(shí)間為節(jié)點(diǎn)構(gòu)建時(shí)間虛擬變量，通過(guò)搜集2018-2019年10月下旬的四川省豬肉價(jià)格數(shù)據(jù)，實(shí)證分析儲(chǔ)備豬肉投放政策效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)豬肉價(jià)格波動(dòng)具有顯著的自回歸條件異方差效應(yīng)，穩(wěn)定市場(chǎng)價(jià)格的調(diào)控政策在統(tǒng)計(jì)和經(jīng)濟(jì)上均不顯著，預(yù)期豬肉價(jià)格上漲趨勢(shì)還將持續(xù)到明年中旬。據(jù)此提出確保宏調(diào)政策的穩(wěn)定性和有效性、引導(dǎo)和推動(dòng)冷鮮肉和深加工肉制品消費(fèi)、采取一攬子政策支持生產(chǎn)、提高收入、穩(wěn)定市場(chǎng)等政策建議。關(guān)鍵詞：GARCH模型 豬肉價(jià)中國(guó)經(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊 2020年2期2020-06-01
- 我國(guó)大宗商品金融化水平評(píng)估
文利用GARCH模型對(duì)我國(guó)大宗商品金融化水平進(jìn)行評(píng)估與測(cè)度，通過(guò)研究我國(guó)股票市場(chǎng)與大宗商品市場(chǎng)波動(dòng)的相關(guān)狀態(tài)，得出了我國(guó)大宗商品目前處于低度金融化水平的結(jié)論，并結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況，為減少金融市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)、完善我國(guó)期貨市場(chǎng)的交易制度、為我國(guó)在國(guó)際上爭(zhēng)奪大宗商品定價(jià)權(quán)提出可行性建議。關(guān)鍵詞：大宗商品;金融化;相關(guān)性;GARCH模型一、引言隨著改革開(kāi)放的不斷推進(jìn)，金融市場(chǎng)也在日益蓬勃前進(jìn)。期貨市場(chǎng)作為商品金融市場(chǎng)的一部分，在商品金融水平化提升的當(dāng)下，伴隨著商品市商場(chǎng)現(xiàn)代化 2020年4期2020-05-09
- 50ETF期權(quán)定價(jià)模型比較
于時(shí)變GARCH模型的蒙特卡洛算法分別對(duì)50ETF看漲和看跌期權(quán)成交價(jià)格進(jìn)行仿真模擬，并將兩種算法下所得到的理論價(jià)格與市場(chǎng)實(shí)際成交價(jià)格相比較。而對(duì)于仿真模擬所得到理論定價(jià)與實(shí)際定價(jià)之間的偏差，得到了基于時(shí)變GARCH模型的蒙特卡洛算法在多數(shù)期限的期權(quán)定價(jià)方面優(yōu)于傳統(tǒng)的B-S期權(quán)模型定價(jià)方法?！娟P(guān)鍵詞】B-S公式，GARCH模型，蒙特卡洛算法，ETF期權(quán)一、引言上證50ETF期權(quán)是典型的歐式期權(quán)，它賦予期權(quán)購(gòu)買者在未來(lái)某特定時(shí)間，以特定價(jià)格買入或者賣出上證5商情 2020年12期2020-04-14
- 消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)與股票價(jià)格的動(dòng)態(tài)相關(guān)性研究
元變量GARCH模型，針對(duì)我國(guó)1990年12月至2018年11月期間的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與股價(jià)的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析，得出消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)與股票價(jià)格收益率之間存在單項(xiàng)因果關(guān)系的結(jié)論。消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)的波動(dòng)對(duì)股票價(jià)格的波動(dòng)具有一定的影響，可以作為股票市場(chǎng)投資者的一個(gè)參考。關(guān)鍵詞：股票價(jià)格;消費(fèi)者價(jià)格指數(shù);DCC-GARCH模型中圖分類號(hào)：F830.91? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2020）03-0062-04引言在我國(guó)宏經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2020年3期2020-04-14
- 股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的相關(guān)性研究