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基于随机波动性模型的中国股市波动性估计被引量：38: 1; 作者王春峰蒋祥林李刚《管理科学学报》 CSSCI 2003年第4期63-72,共10页; 采用动态随机波动性模型实证研究了中国股票市场的波动性.通过基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟的贝叶斯分析方法,较好地估计了随机波动性模型中的参数与波动性序列.基于中国股市数据进行的实证结果表明,与ARCH类模型相比,随机波动性... 展开更多; 关键词随机波动性模型贝叶斯分析马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC) ARCH模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

多重指标波动性模型在中国股市波动性估计和预测的应用--基于高频数据的研究: 2; 作者王春峰庄泓刚 +1 位作者房振明卢涛《北京理工大学学报（社会科学版）》 CSSCI 2008年第5期41-46,共6页; 文章分析了三种常用波动性衡量方法的特点,在此基础上讨论了多重指标波动性模型的具体形式。多重指标波动性联合估计模型是在倍乘误差模型基础上,综合考虑日间、日内波动以及已实现波动建立的一种联合预测模型。通过应用上证综指数据的... 展开更多; 关键词波动性模型波动性预测 GARCH 已实现的波动性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于不同测度指标的随机波动性模型及其应用研究: 3; 作者吴晓霖孙绍荣蒋祥林《上海理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2007年第5期495-501,共7页; 引入了基于日内价格幅度与回报两个测度指标的随机波动性模型.利用中国股市数据进行的实证结果表明,与单测度指标的随机波动性模型相比,基于两个测度指标的随机波动性模型能更好地描述股票市场波动性和市场波动风险.; 关键词波动性建模日内价格幅度日间回报随机波动性模型风险价值; 在线阅读下载PDF 职称材料

中国股票市场波动性的实证分析被引量：7: 4; 作者马骥郭睿《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期829-832,共4页; 为了正确理解中国股票市场的波动性,采用无条件波动性估计方法和条件波动性模型对波动性进行度量和建模,并对中国股票市场长期波动性的特征进行动态分析和实证检验.结果表明:中国股票市场历史上确实存在较高的波动性,但是进入2000年以... 展开更多; 关键词股票市场波动性无条件波动性估计方法条件波动性模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

ARCH模型与SV模型之间的关系研究被引量：8: 5; 作者李汉东张世英《系统工程学报》 CSCD 2003年第2期97-103,共7页; 讨论了在金融时间序列中广泛应用的两类波动性模型,即自回归条件异方差(ARCH)模型和随机波动(SV)模型的关系问题.通过随机微分方程研究了GARCH模型和SV模型的相互联系并得到结论:一个离散的EGARCH(1,1)模型在弱GARCH过程的条件下与一个... 展开更多; 关键词 ARCH模型 SV模型时间序列波动性模型金融; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SV模型时变参数的中国股市政策效应研究被引量：4: 6; 作者吴启权王春峰 +1 位作者房振明李晗虹《北京理工大学学报（社会科学版）》 2006年第3期41-45,共5页; 政策效应是一种广泛的现象,但在我国尤为突出。文章通过对SV模型参数集的时变特性研究表明,时变的参数能够有效地反映我国股市的动态过程。SV模型的这一特性,能够检验我国股票市场的政策效应现象,并解释金融时间序列数据的“杠杆效应”... 展开更多; 关键词随机波动性模型有效矩估计杠杆效应时变参数 ASARMAV模型政策效应; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机波动性模型的中国股市波动性估计被引量：38: 1; 作者王春峰蒋祥林李刚; 机构天津大学管理学院天津大学金融工程研究中心; 出处《管理科学学报》 CSSCI 2003年第4期63-72,共10页; 基金国家杰出青年科学基金项目(70225002) 国家自然科学基金资助项目(70041039) +1 种基金教育部优秀青年教师教学科研奖励基金资助项目.; 文摘采用动态随机波动性模型实证研究了中国股票市场的波动性.通过基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟的贝叶斯分析方法,较好地估计了随机波动性模型中的参数与波动性序列.基于中国股市数据进行的实证结果表明,与ARCH类模型相比,随机波动性模型能更好地描述股票市场回报的异方差和波动性的序列相关性.; 关键词随机波动性模型贝叶斯分析马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC) ARCH模型; Keywords stochastic volatility model Bayesian analysis MCMC ARCH model; 分类号 F830.91 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多重指标波动性模型在中国股市波动性估计和预测的应用--基于高频数据的研究: 2; 作者王春峰庄泓刚房振明卢涛; 机构天津大学管理学院金融工程研究中心渤海证券博士后流动站; 出处《北京理工大学学报（社会科学版）》 CSSCI 2008年第5期41-46,共6页; 基金国家杰出青年科学基金资助项目(70225002); 文摘文章分析了三种常用波动性衡量方法的特点,在此基础上讨论了多重指标波动性模型的具体形式。多重指标波动性联合估计模型是在倍乘误差模型基础上,综合考虑日间、日内波动以及已实现波动建立的一种联合预测模型。通过应用上证综指数据的实证结果表明,衡量波动性的不同方法间存在相互作用,多重指标波动性模型可以显著提高波动性的估计和预测精度。; 关键词波动性模型波动性预测 GARCH 已实现的波动性; Keywords fluctuation model fluctuation forecast GARCH realized fluctuation; 分类号 F830.91 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于不同测度指标的随机波动性模型及其应用研究: 3; 作者吴晓霖孙绍荣蒋祥林; 机构上海理工大学管理学院复旦大学金融研究院; 出处《上海理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2007年第5期495-501,共7页; 基金上海市重点学科建设资助项目(T0502); 文摘引入了基于日内价格幅度与回报两个测度指标的随机波动性模型.利用中国股市数据进行的实证结果表明,与单测度指标的随机波动性模型相比,基于两个测度指标的随机波动性模型能更好地描述股票市场波动性和市场波动风险.; 关键词波动性建模日内价格幅度日间回报随机波动性模型风险价值; Keywords volatility modeling intra-daily high-doze price range inter-daily returns stochastic volatility model value at risk; 分类号 F830.91 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名中国股票市场波动性的实证分析被引量：7: 4; 作者马骥郭睿; 机构吉林大学商学院; 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期829-832,共4页; 文摘为了正确理解中国股票市场的波动性,采用无条件波动性估计方法和条件波动性模型对波动性进行度量和建模,并对中国股票市场长期波动性的特征进行动态分析和实证检验.结果表明:中国股票市场历史上确实存在较高的波动性,但是进入2000年以后波动性呈现逐年下降的趋势;较高的波动性总是出现在股市的上涨时期,而较低的波动性则出现在股市下跌时期,这种波动方式与成熟市场的波动方式存在显著差异;上海和深圳股票市场的波动性都表现出一定程度的时间依赖性和非对称性,其中深圳市场具有更显著的杠杆效应和波动性;上海市场的有效性要强于深圳市场,上海市场能够提供更高的风险溢价.; 关键词股票市场波动性无条件波动性估计方法条件波动性模型; Keywords stock market volatility unconditional volatility estimators conditional volatility Models; 分类号 F830.90 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名ARCH模型与SV模型之间的关系研究被引量：8: 5; 作者李汉东张世英; 机构北京师范大学管理学院天津大学管理学院; 出处《系统工程学报》 CSCD 2003年第2期97-103,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(70171001).; 文摘讨论了在金融时间序列中广泛应用的两类波动性模型,即自回归条件异方差(ARCH)模型和随机波动(SV)模型的关系问题.通过随机微分方程研究了GARCH模型和SV模型的相互联系并得到结论:一个离散的EGARCH(1,1)模型在弱GARCH过程的条件下与一个离散的SV模型是一一对应的.在此基础上进一步讨论了EGARCH(1,1)模型和SV模型的单位根问题,结果表明,两类模型的单位根存在对应的关系,即二者的持续性能够通过随机微分方程的形式来传递,这一性质表明了二者之间存在本质的联系.; 关键词 ARCH模型 SV模型时间序列波动性模型金融; Keywords ARCH model SV model stochastic differential equation EGARCH process unit root persistence; 分类号 O211.61 [理学—概率论与数理统计] F830 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SV模型时变参数的中国股市政策效应研究被引量：4: 6; 作者吴启权王春峰房振明李晗虹; 机构天津大学管理学院天津大学金融工程研究中心; 出处《北京理工大学学报（社会科学版）》 2006年第3期41-45,共5页; 基金国家杰出青年科学基金(70225002) 教育部优秀青年教师教学科研奖励基金共同资助; 文摘政策效应是一种广泛的现象,但在我国尤为突出。文章通过对SV模型参数集的时变特性研究表明,时变的参数能够有效地反映我国股市的动态过程。SV模型的这一特性,能够检验我国股票市场的政策效应现象,并解释金融时间序列数据的“杠杆效应”。实证得出我国股市政策效应正逐渐减弱,杠杆效应逐渐显著的结论,表明我国股市逐渐走向成熟和完善,与我国股市发展的历史和现状相符。; 关键词随机波动性模型有效矩估计杠杆效应时变参数 ASARMAV模型政策效应; Keywords stochastic volatility model EMM leverage effect time varying parameters ASARMAV model policy effects; 分类号 F830.91 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于随机波动性模型的中国股市波动性估计	王春峰蒋祥林李刚	《管理科学学报》 CSSCI	2003	38	在线阅读下载PDF 职称材料
2	多重指标波动性模型在中国股市波动性估计和预测的应用--基于高频数据的研究	王春峰庄泓刚房振明卢涛	《北京理工大学学报（社会科学版）》 CSSCI	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于不同测度指标的随机波动性模型及其应用研究	吴晓霖孙绍荣蒋祥林	《上海理工大学学报》 EI CAS 北大核心	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	中国股票市场波动性的实证分析	马骥郭睿	《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	ARCH模型与SV模型之间的关系研究	李汉东张世英	《系统工程学报》 CSCD	2003	8	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于SV模型时变参数的中国股市政策效应研究	吴启权王春峰房振明李晗虹	《北京理工大学学报（社会科学版）》	2006	4	在线阅读下载PDF 职称材料