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基于QRNN-GARCH-CoVaR模型的碳金融市场的风险度量分析
1
作者
栗浩南
王沁
李子月
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第9期44-50,共7页
为实现在险价值VaR和风险溢出效应ΔCoVaR的准确度量,考虑到波动聚集、厚尾与非对称等碳金融市场的典型特征,基于神经网络分位数回归(QRNN)模型,并利用GARCH模型拟合波动聚集性方面的优势,构建QRNN-GARCH-CoVaR模型。选取北京、广东、...
为实现在险价值VaR和风险溢出效应ΔCoVaR的准确度量,考虑到波动聚集、厚尾与非对称等碳金融市场的典型特征,基于神经网络分位数回归(QRNN)模型,并利用GARCH模型拟合波动聚集性方面的优势,构建QRNN-GARCH-CoVaR模型。选取北京、广东、湖北、伦敦碳交易收益率作为研究对象,实证结果表明,QRNN-GARCH-CoVaR模型不仅在度量VaR方面优于传统模型,而且捕捉了金融风险溢出效应;国内各市场风险传递方向及其敏感度各异,湖北市场稳定性高,吸收风险能力强,北京和广东市场波动大,北京市场易受国外市场影响。
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关键词
神经网络
分位数回归
VAR
CoVaR
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职称材料
多重分形视角下的HAR-SMFV模型及其预测研究
2
作者
董鑫
王沁
+1 位作者
何婷
栗浩南
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023年第1期291-301,共11页
考虑日间波动的多重分形性、时变性及异方差性,构建了HAR-HV、HAR-FV、HAR-BSMFV和HAR-TSMFV模型,评价并比较了这4种HAR族模型的拟合优度和预测精度。实证结果和MCS检验证实,引入马尔可夫转换多重分形波动的HAR-SMFV类模型的预测能力显...
考虑日间波动的多重分形性、时变性及异方差性,构建了HAR-HV、HAR-FV、HAR-BSMFV和HAR-TSMFV模型,评价并比较了这4种HAR族模型的拟合优度和预测精度。实证结果和MCS检验证实,引入马尔可夫转换多重分形波动的HAR-SMFV类模型的预测能力显著提高且结果具有稳健性,其中HAR-TSMFV模型不仅刻画了日间波动的时变性和异方差性,而且捕捉了3种多重分形波动之间的转换,表现出最高的预测精度。
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关键词
马尔可夫转换多重分形
HAR模型
预测
MCS检验
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职称材料
题名
基于QRNN-GARCH-CoVaR模型的碳金融市场的风险度量分析
1
作者
栗浩南
王沁
李子月
机构
西南交通大学数学学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第9期44-50,共7页
基金
国家自然科学基金项目(71371157)。
文摘
为实现在险价值VaR和风险溢出效应ΔCoVaR的准确度量,考虑到波动聚集、厚尾与非对称等碳金融市场的典型特征,基于神经网络分位数回归(QRNN)模型,并利用GARCH模型拟合波动聚集性方面的优势,构建QRNN-GARCH-CoVaR模型。选取北京、广东、湖北、伦敦碳交易收益率作为研究对象,实证结果表明,QRNN-GARCH-CoVaR模型不仅在度量VaR方面优于传统模型,而且捕捉了金融风险溢出效应;国内各市场风险传递方向及其敏感度各异,湖北市场稳定性高,吸收风险能力强,北京和广东市场波动大,北京市场易受国外市场影响。
关键词
神经网络
分位数回归
VAR
CoVaR
Keywords
Neural network
Quantile regression
VaR
CoVaR
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
F831.5 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
多重分形视角下的HAR-SMFV模型及其预测研究
2
作者
董鑫
王沁
何婷
栗浩南
机构
西南交通大学数学学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023年第1期291-301,共11页
基金
国家自然科学基金项目(71973133)。
文摘
考虑日间波动的多重分形性、时变性及异方差性,构建了HAR-HV、HAR-FV、HAR-BSMFV和HAR-TSMFV模型,评价并比较了这4种HAR族模型的拟合优度和预测精度。实证结果和MCS检验证实,引入马尔可夫转换多重分形波动的HAR-SMFV类模型的预测能力显著提高且结果具有稳健性,其中HAR-TSMFV模型不仅刻画了日间波动的时变性和异方差性,而且捕捉了3种多重分形波动之间的转换,表现出最高的预测精度。
关键词
马尔可夫转换多重分形
HAR模型
预测
MCS检验
Keywords
Markov-switching multi-fractal model
HAR model
prediction
MCS test
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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1
基于QRNN-GARCH-CoVaR模型的碳金融市场的风险度量分析
栗浩南
王沁
李子月
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
多重分形视角下的HAR-SMFV模型及其预测研究
董鑫
王沁
何婷
栗浩南
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023
0
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职称材料
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