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基于收缩和稀疏方法的商品期货市场已实现协方差矩阵动态建模与预测 被引量：1
1
作者 杨科 付胜杰 田凤平 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第6期1282-1298,共17页
随着中国期货市场规模持续扩大,上市的商品期货种类不断增加,大量金融资本投资商品期货成为商品市场运作的新特点,研究多个商品期货协方差矩阵的重要性日渐凸显。通过将机器学习中的贝叶斯收缩和稀疏方法融入参数VAR模型,构建了一个崭新... 随着中国期货市场规模持续扩大,上市的商品期货种类不断增加,大量金融资本投资商品期货成为商品市场运作的新特点,研究多个商品期货协方差矩阵的重要性日渐凸显。通过将机器学习中的贝叶斯收缩和稀疏方法融入参数VAR模型,构建了一个崭新的SS-TVP-VAR模型,并运用该模型对多个商品期货的已实现协方差矩阵进行动态建模和预测。实证结果表明:SS-TVP-VAR模型能够有效预测中国商品期货市场的已实现协方差矩阵,在统计精度和经济效益方面均优于VAR-Lasso等其他固定参数模型;商品期货市场已实现协方差矩阵的方差项与协方差项具有截然不同的驱动结构,方差项主要受其自身滞后驱动,而协方差项则主要由其他滞后项驱动。本研究有助于投资者及市场管理者从协方差矩阵驱动结构和预测未来协方差矩阵两个方面进行资产配置和风险管理,对推动中国商品期货市场高质量发展具有重要的现实意义。 展开更多
关键词 已实现协方差矩阵 商品期货 贝叶斯收缩 稀疏
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基于已实现协方差矩阵的高维金融资产投资组合应用 被引量：6
2
作者 宋鹏 胡永宏 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2017年第8期63-70,共8页
随着金融市场的发展,可配置金融资产种类不断增加,高维资产的投资组合应用引起了广泛的关注,因此高维协方差矩阵的建模及预测更加重要。基于已实现协方差矩阵,创新地将Elastic Net(弹性网)方法与向量自回归模型结合,对高维已实现协方差... 随着金融市场的发展,可配置金融资产种类不断增加,高维资产的投资组合应用引起了广泛的关注,因此高维协方差矩阵的建模及预测更加重要。基于已实现协方差矩阵,创新地将Elastic Net(弹性网)方法与向量自回归模型结合,对高维已实现协方差矩阵进行建模和预测。实证分析中模型取得了理想的预测精度,待估参数的数目显著下降;由于弹性网方法具备充分的变量选择功能和群组效应,得到的模型更加完善,因此资产之间动态相关结构也更加明晰;分析发现行业之间协方差变化比自身方差变化更加复杂,将VAR-LASSO、VAR-EN、DCC-MVGARCH、EWMA四种模型预测的协方差矩阵应用到投资组合中,结果表明VAR-EN优势明显。 展开更多
关键词 高维资产 已实现协方差矩阵 向量自回归 ELASTIC Net方法
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基于矩阵值因子模型的高维已实现协方差矩阵建模 被引量：7
3
作者 宋鹏 胡永宏 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2017年第11期109-117,共9页
随着大数据时代的来临,待分析数据维度越来越高,高维协方差矩阵的估计与建模已经成为统计学领域的一个基本问题。本文提出基于Cholesky分解的可预测矩阵值因子模型,对高维已实现协方差矩阵进行了建模及预测。模型有效地降低了矩阵维度,... 随着大数据时代的来临,待分析数据维度越来越高,高维协方差矩阵的估计与建模已经成为统计学领域的一个基本问题。本文提出基于Cholesky分解的可预测矩阵值因子模型,对高维已实现协方差矩阵进行了建模及预测。模型有效地降低了矩阵维度,显著减少了待估参数数目,有效地避免了估计误差的累积,且因子分析降维使得协方差矩阵元素之间的相依关系更加清晰。实际建模结果表明,模型与VAR-LASSO方法预测误差较为接近,但是降维效果更加明显,待估参数数目大大减少,更加具备应用价值。基于矩阵值因子模型构建的投资组合收益更加贴近真实投资组合收益,而且比VAR-LASSO方法更加稳健。 展开更多
关键词 矩阵值因子模型 高维已实现协方差矩阵 CHOLESKY分解 向量自回归
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基于金融高频数据的LASSO-CDRD协方差矩阵预测模型 被引量：3
4
作者 刘广应 包悦妍 林金官 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2022年第9期145-160,共16页
高维协方差矩阵的准确预测对于投资组合和风险管理至关重要。本文利用金融高频数据得到已实现协方差矩阵,并对其进行DRD分解,对已实现波动率矩阵D进行向量化;为保证已实现相关系数矩阵R预测值的正定性,对其进行Cholesky分解,对分解后的... 高维协方差矩阵的准确预测对于投资组合和风险管理至关重要。本文利用金融高频数据得到已实现协方差矩阵,并对其进行DRD分解,对已实现波动率矩阵D进行向量化;为保证已实现相关系数矩阵R预测值的正定性,对其进行Cholesky分解,对分解后的矩阵进行向量化;利用向量自回归VAR对这两组向量分别建模,利用LASSO方法对高维VAR模型进行参数估计;建立已实现波动率矩阵D和已实现相关系数矩阵R的动态模型,构建了LASSO-CDRD协方差矩阵动态预测模型,并利用均值方差最优投资组合对协方差预测模型进行经济学评价。实证分析表明,相对于协方差预测比较模型,LASSO-CDRD协方差矩阵预测模型具有较高预测精度和夏普率,综合效果最优。 展开更多
关键词 已实现协方差矩阵 LASSO-CDRD HAR-DRD 均值方差模型
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基于市场微观结构噪声和跳跃的金融高频协方差阵的估计 被引量：1
5
作者 刘丽萍 马丹 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第24期16-21,共6页
金融资产的协方差阵在投资组合和风险管理中扮演着非常重要的作用,基于高频数据的协方差阵估计方法挖掘了数据中更丰富的信息,使得协方差阵的估计更加的精确。但是,随着抽样频率的增加,市场微观结构噪声和跳跃对高频协方差阵估计的影响... 金融资产的协方差阵在投资组合和风险管理中扮演着非常重要的作用,基于高频数据的协方差阵估计方法挖掘了数据中更丰富的信息,使得协方差阵的估计更加的精确。但是,随着抽样频率的增加,市场微观结构噪声和跳跃对高频协方差阵估计的影响也是不容忽视的,当噪声和跳跃同时存在时,还没有一种高频协方差阵估计方法能够同时考率这二者的影响。针对该问题,文章提出了新的估计量——修正的门限预平均已实现协方差阵MTPCOV估计方法,并对其进行了模拟研究。 展开更多
关键词 修正的门限预平均已实现协方差阵 修正的门限预平均已实现波动 市场微观结构噪声 跳跃
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基于高频与低频数据预测的协方差阵的比较 被引量：2
6
作者 刘丽萍 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第7期15-18,共4页
使用高频与低频数据对预测的协方差阵的比较,目前国内相关的研究还非常的少。文章将高频数据的研究拓展至多维,建立了模型,并将基于高频与低频数据预测的协方差阵,进行了比较研究。
关键词 高频数据 已实现协方差阵 乔列斯基分解 CF-ARMA模型
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得分驱动的已实现Wishart-GARCH模型及应用 被引量：2
7
作者 周少甫 王文畅 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第11期71-75,共5页
文章以银行业为例,基于股票逐笔交易数据,在得分驱动的已实现Wishart-GARCH模型的框架下,对银行业规模靠前的多只个股对数收益率的已实现协方差矩阵尝试多种降噪方法来进行建模以及预测,并检验预测效果。结果显示:该模型对于银行业个股... 文章以银行业为例,基于股票逐笔交易数据,在得分驱动的已实现Wishart-GARCH模型的框架下,对银行业规模靠前的多只个股对数收益率的已实现协方差矩阵尝试多种降噪方法来进行建模以及预测,并检验预测效果。结果显示:该模型对于银行业个股间收益率的已实现协方差矩阵有着优于以往模型的良好预测效果。 展开更多
关键词 已实现协方差 WISHART分布 GARCH模型 高频数据
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“已实现”波动率理论研究与评价 被引量：5
8
作者 熊正德 张洁 《湖南大学学报（社会科学版）》 2007年第4期62-65,共4页
"已实现"波动率是一种全新的金融波动率测量方法。"已实现"波动率在理论上没有测量误差的无偏估计量,在实证建模方面比其他模型更易于估计参数,同时最优频率的选取对于"已实现"波动率的测量精确度是很重... "已实现"波动率是一种全新的金融波动率测量方法。"已实现"波动率在理论上没有测量误差的无偏估计量,在实证建模方面比其他模型更易于估计参数,同时最优频率的选取对于"已实现"波动率的测量精确度是很重要的。 展开更多
关键词 “已实现”波动率 二次变动 “已实现”协方差
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基于高频数据的赋权已实现极差β估计量的构建
9
作者 郭名媛 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2012年第9期4-7,共4页
大量的文献研究表明系统风险系数β随时间的改变而改变。文章采用高频金融数据,通过赋权已实现极差方差和赋权已实现极差协方差来度量市场收益的方差和股票收益与市场收益的协方差,构建了赋权已实现极差β估计量,对系统风险系数β进行... 大量的文献研究表明系统风险系数β随时间的改变而改变。文章采用高频金融数据,通过赋权已实现极差方差和赋权已实现极差协方差来度量市场收益的方差和股票收益与市场收益的协方差,构建了赋权已实现极差β估计量,对系统风险系数β进行了研究。实证研究证明,中国股票市场中的系统风险系数β随着时间的改变而改变,具有较高的偏度和峰度,其分布均不符合正态分布。 展开更多
关键词 赋权已实现极差方差 赋权已实现极差协方差 赋权已实现极差β
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多维高频数据的“已实现”波动建模研究 被引量：20
10
作者 徐正国 张世英 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2006年第1期6-11,共6页
金融市场高频数据的分析与建模是金融计量学一个全新的研究领域.把基于一维高频数据的“已实现”波动率扩展到多维高频数据情形,给出“已实现”协方差阵,并给出了协方差阵的极限性质,用以刻画多维金融变量的波动率和相关性.研究了基于... 金融市场高频数据的分析与建模是金融计量学一个全新的研究领域.把基于一维高频数据的“已实现”波动率扩展到多维高频数据情形,给出“已实现”协方差阵,并给出了协方差阵的极限性质,用以刻画多维金融变量的波动率和相关性.研究了基于上证综指和深圳成份指数高频数据的“已实现”协方差阵的特性,最后针对它的长记忆性建立了FIVAR模型,该模型刻画了上证综指和深圳成份指数各自的波动性和之间的相关性.研究发现,“已实现”波动和“已实现”协方差取对数后具有良好的正态分布特性,相同的长记忆性.针对“已实现”协方差阵建立的FIVAR模型为进一步研究波动的协同持续性提供了基础. 展开更多
关键词 高频数据 “已实现”波动率 “已实现”协方差阵 长记忆性
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