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基于APARCH 模型 对中美股市波动风险的研究 2024年 APARCH 模型 对中美股市的波动性进行研究,选取上证综指和纳斯达克指数的日对数收益率序列为样本数据。首先,对其进行基本的统计分析;其次,使用APARCH 模型 在高斯分布和GED分布下对序列进行建模,并预测其超前一步的VaR值。实证结果表明,两序列均是平稳的序列,且偏向非正态分布,无前后相关性和偏自相关性,存在ARCH效应,在GED分布下可以更好地捕捉收益率序列的尖峰后尾特征;随着置信水平的逐步提升,在高斯分布下得到的预测值普遍低于在GED分布下得到的预测值,即中国股市比美国股市更加稳定。本研究仅供参考。关键词：美国股市 APARCH模型 高斯分布 GED分布 金融交易 基于ARMA-APARCH 模型 和神经网络分类的心电数据挖掘 2021年 APARCH 模型 的特征提取新方法。经过对ECG信号进行预处理后,采用神经网络分类对MIT-BIH数据集的三种ECG信号进行数据挖掘,统计表明基于ARMA-APARCH 模型 和神经网络分类的心电识别精度较高。关键词：神经网络分类 特征提取 金融危机以来国内金融市场风险传导机制研究——基于偏t-APARCH 模型 的实证分析 被引量：9 2014年 APARCH 模型 和Granger因果关系检验,对我国债券市场、股票市场、外汇市场和货币市场之间的风险传导问题进行考察。研究结果显示:在上涨和下跌阶段,各金融市场的风险传导能力具有个体差异;债券市场、股票市场和货币市场在上涨和下跌阶段具有非常强烈的风险传导能力;外汇市场在上涨阶段对其他市场不具有显著的风险传导能力,而在下跌阶段,对所有市场均具有风险传导能力;从整体上看,我国金融市场在下跌阶段的风险传导能力要强于上涨阶段的风险传导能力。关键词：金融风险管理 金融危机 金融国际化 股指期货风险量化分析——基于VaR-APARCH 模型 被引量：1 2014年 APARCH 模型 ,对中国股指期货日数据进行实证分析,发现其可以很好地反映期指中的风险,为我国股指期货风险度量和分析提供了一定的启发意义。关键词：股指期货 广义偏斜t分布的APARCH 模型 与应用 2011年 APARCH 模型 进行样本内拟合。与现有研究大多发现股市收益率具有尖峰厚尾的结果有所不同,本文发现中国上证指数的收益率经APARCH 模型 拟合后表现出负偏斜且尖峰薄尾的高阶矩特征。关键词：峰度 高阶矩 APARCH 偏肥尾分布的APARCH 模型 研究 被引量：1 2010年 模型 通常假定条件分布为正态分布或对称肥尾分布,如t分布和广义误差分布,偏度建模比肥尾建模要复杂得多。通过运用芬南德兹—斯蒂尔方法,在对称分布的基础上构造出有偏肥尾分布。在假定APARCH 模型 的残差项服从这种偏肥尾分布的情况下,研究波动率的拟合效果与预测能力。实证结果显示,与残差项服从对称分布的波动率模型 相比,有偏性对波动率模型 的估计和预测都有显著影响,向前预测的步数越多,影响越明显。关键词：APARCH 时间序列 偏t APARCH 模型 估计VaR的优越性分析 2008年 模型 相对于GARCH类模型 、正态APARCH 模型 和 t APARCH 模型 较能准确有效地估计VaR。因此,随着中国资本市场的不断发展,风险管理重要性的日益凸现,偏tAPARCH 模型 有望成为一种强有力的风险量化分析技术。关键词：VAR GARCH模型 APARCH模型 基于ARFIMA-APARCH 模型 的中国黑市汇率非对称性和杠杆效应研究 APARCH 模型 对中国黑市汇率的非对称性和杠杆效应进行了研究，发现黑市汇率取对数后形成的序列表现为偏度和峰度共存，如果在有偏分布下对A-PARCH进行估计，参数检验的显著性会大大增强，并证实了ARC...关键词：黑市汇率 证券组合SKST-APARCH 模型 和VaR估计分析 被引量：14 2005年 模型 族在波动和VaR分析中往往将对称的后尾t、GED误差分布与不对称冲击结合在一起来解决序列不对称特性,由于偏度和峰度并非相互独立,这样未能根本上解决问题。本文在APARCH 模型 中引入偏t分布(Skst)模型 对上证指数和深证A股指数的波动及VaR进行了实证分析,并与Gausst、、GED等对称分布下的估计进行了比较,结果显示Skst能较好的拟合波动、较准估计VaR.关键词：受险价值 APARCH 偏T分布 VaR-APARCH 模型 与期货投资风险量化分析 被引量：6 2005年 APARCH 族模型 来计算在险价值VaR,并对结果进行了返回检验,得到如下结论:基于t分布APARCH 模型 能通过检验,说明了t分布对于拟合收益率的分布是一种非常好的方式;其中无论对于多头还是空头而言,在90%的置信度下,利用APARCH -t模型 可以得到最优的度量结果。关键词：VAR T分布 期货 收益率序列
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