搜索到997篇“ GARCH族模型“的相关文章
传统债券市场与绿色债券市场收益率的波动性研究——基于GARCH模型的实证分析
2025年
本文以绿色债券和传统债券市场收益率的波动性为研究主题,首先通过构建GARCH模型来度量债券收益率的波动性,其次通过DCC-GARCH模型来研究分析传统债券市场收益率波动性与绿色债券市场收益率波动性之间的联动关系,结果发现两者之间存在正向相关关系。政府等决策部门在制定政策时应关注传统债券市场与绿色债券市场间的联动关系,以促进市场的稳定和健康发展。推动绿色债券市场的信息披露透明化,有助于投资者更好地理解两类市场的风险和收益波动性。投资者应密切关注影响两类市场的宏观经济和市场因素,以便在波动性增加时迅速调整投资组合。This paper takes the volatility of green bond and traditional bond market as the research theme. Firstly, GARCH model is constructed to measure the volatility of bond yield. Secondly, DCC-GARCH model is used to study and analyze the linkage relationship between the volatility of traditional bond market and the volatility of green bond market. The results show that there is a positive correlation between the two. The government and other decision-making departments should pay attention to the linkage between the traditional bond market and the green bond market when formulating policies, so as to promote the stable and healthy development of the market. Promoting transparency in the green bond market will help investors better understand the risk and return volatility of both markets. Investors should pay close attention to macroeconomic and market factors affecting both types of markets so that they can quickly adjust their portfolios when volatility increases.
施琳琰
关键词:GARCHDCC-GARCH
基于T-GARCH模型的股票市场波动率预测和风险度量研究
金融工作中,风险防控一直是关乎市场秩序稳定与经济可持续发展的重大议题。波动率预测作为金融市场风险管理的核心工具,其准确性一直备受瞩目。理论上,波动率预测是金融市场学科的重要分支领域,实践中,精准预测波动率有助于国家宏观调...
李舒美
关键词:波动率GARCH族模型
基于GARCH模型及VaR方法的商业银行利率风险度量
2024年
我国金融的市场变化日新月异,其所面临的各种风险也在日益增加。利率市场化的发展使利率风险成为商业银行面临的主要风险之一。目前,学者们迫切需要探索和研究利率风险的重要问题,从而制定科学有效的各方面防范措施。本文将以上海银行间同业拆借理论为分析对象,运用GARCH模型及VaR方法研究商业银行目前所面临的利率风险,进行风险衡量以及管理研究。本文以2020年初至2024年5月底Shibor O/N作为本文实证研究的基础数据。进行GARCH(1, 1)模型拟合数据,得出收益率序列相应的均值方程与条件方差方程,计算VaR预测值。结果显示,对目前中国商业银行的隔夜拆借利率业务而言,该文章选取90%、95%、99%三个不同的置信度,所得到的最大损失分别为11.60%、13.30%和15.43%的资产市场价值。基于目前我国利率的波动性,商业银行预防利率风险可以从以下几个方面入手:提高风险意识、完善金融产品的定价机制、注重人才培养、增加表外业务比重等。The financial market in China is undergoing rapid changes, and the various risks it faces are also increasing day by day. The development of the interest rate market has made interest rate risk one of the main risks faced by commercial banks. At present, scholars urgently need to explore and research the important issues of interest rate risk, to formulate scientific and effective preventive measures in all aspects. This article will take the theoretical basis of Shanghai Interbank Offerings as the analysis object and use the GARCH family model and VaR method to study the current interest rate risk faced by commercial banks for risk measurement and management research. This article takes Shibor O/N from early 2020 to the end of May 2024 as the basic data for empirical research. A GARCH(1, 1) model is conducted to fit the data, and the corresponding mean equation and conditional variance equation of the return rate sequence are d
袁归
关键词:利率风险VAR方法GARCH族模型
基于GARCH模型的波动率研究——以燕京啤酒股票收益率为例
2024年
本文主要研究了波动率预测及燕京股票与食品板块指数、深成指数的关系这两个问题。首先,本文构建了以日数据为基础的GARCH模型,并以此为基础预测了燕京啤酒股票日对数收益率的波动率,使用了四种损失函数法评价各模型样本外的预测能力。其次,对燕京股票股价、食品板块指数和深成指数的对数做了协整分析,构建了关于三者日对数收益率的VAR(1)模型,并完成了对应分析。最后得出结论,GARCH-n模型预测能力最好,食品板块指数对燕京股票具有较为明显的牵动效果,但深成指数的牵动效果较弱。
吴劭锟
关键词:深成指数波动率预测燕京啤酒股票收益率
基于GARCH模型的深度实值/虚值期权定价方法
本发明公开了一种GARCH模型的深度实值/虚值期权定价方法,包括以下步骤:步骤1:定义随机贴现因子;步骤2:基于随机贴现因子,得到物理测度<Image file="DDA0005007794810000011.GIF"...
白逸洲黄俊俊谭婧雯张春晓付旭史歆奕张远俊
基于ARMA-GARCH模型的股票市场收益率波动的实证研究
张慧
基于GARCH模型和LSTM模型的股价预测
本文利用传统时间序列模型与深度学习LSTM模型相结合的方法,来判断不同的模型结合对股票预测精度的影响。通过对上证指数、深证成指、沪深300股票的收盘价进行预测,本文得出L+G+EG模型对上证指数股票价格的预测精度最高,深...
胡亚美
关键词:GARCH族模型混合模型损失函数
基于GARCH模型人民币离岸价格收益率波动预测分析
2023年
我国是个外贸依存度很高的国家,汇率的较大波动会对我国经济造成重大影响,准确预测汇率波动性能够为降低中国企业的外贸、投资的汇率风险规避提供一定的参考价值。因此,本文选取了2022年1月3日~2023年7月15日香港美元人民币市场的每日收盘价格,用2022年1月3日至2022年6月30日的样本内数据建模,并用模型进行2023年7月3日至2023年7月21日的样本外预测以评价模型的预测能力。研究结果显示,IGARCH模型是数据拟合模型最优的,反映了人民币离岸价格收益波动率受冲击影响持久。
耿春燕
关键词:收益率波动ARCH效应GARCH族模型
基于GARCH模型的基金收益非对称性效益分析方法
本发明公开了一种基于GARCH模型的基金收益非对称性效益分析方法,包括以下步骤:步骤1、获取历史时间段的货币市场基金数据,将货币市场基金数据按经济周期的扩张期和收缩期进行划分,得到扩张期数据集和收缩期数据集;步骤2、对...
康明陶祥兴郑涛涛徐彪张倩晗许晶何俊逸
基于GARCH模型的沪深300指数波动性模拟研究被引量:2
2022年
本文运用GARCH模型模拟沪深300指数收益率波动情况,得出结论:沪深300指数波动性的模拟,从简洁性出发应使用GED分布假设下的GARCH(1,1)模型;从精确度出发,即考虑其非对称性时应选择GED分布假设下的EGARCH(1,1)模型。企业和投资者可借助此模型相机投资;行业工作者和相关领域学者可参考本文方法展开进一步研究。
王沼锡
关键词:GARCH模型股指收益率沪深300指数

相关作者

魏宇
作品数:107被引量:1,277H指数:23
供职机构:西南交通大学经济管理学院
研究主题:极值理论 金融市场 后验分析 VAR SPA检验
刘丽燕
作品数:3被引量:21H指数:1
供职机构:重庆师范大学经济与管理学院
研究主题:GARCH族模型 电力市场 电价预测 电价
王鹏
作品数:13被引量:93H指数:7
供职机构:西南交通大学经济管理学院
研究主题:中国股票市场 SPA检验 风险管理 波动率测度 GARCH族模型
陈晶晶
作品数:3被引量:4H指数:2
供职机构:东北财经大学
研究主题:波动聚集性 GARCH族模型 沪深股市 经济制度 经济增长
姚俭
作品数:92被引量:455H指数:11
供职机构:上海理工大学管理学院
研究主题:多属性群决策 直觉模糊数 多属性决策方法 直觉模糊 博弈