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基于高维波动率网络模型的股票市场风险特征研究
被引量：
14
1
作者
宁瀚文
屠雪永
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2019年第10期58-73,共16页
波动率是金融风险管理研究的重要内容之一.本文基于复杂网络理论和数据挖掘技术提出股票市场的高维波动率网络模型.首先运用互信息度量不同股票价格波动之间的相关关系,其次对股票市场不同周期下的波动情况建立度的中心势、平均距离、...
波动率是金融风险管理研究的重要内容之一.本文基于复杂网络理论和数据挖掘技术提出股票市场的高维波动率网络模型.首先运用互信息度量不同股票价格波动之间的相关关系,其次对股票市场不同周期下的波动情况建立度的中心势、平均距离、幂律分布等网络拓扑指标,再次根据这些指标利用Prim算法构建出高维波动率网络模型,最后运用Newman-Girvan算法对股票价格波动率的相关性进行分层研究.高维波动率网络模型突破了传统波动率模型关于变量维数的限制,能够在依赖少量假设的基础上,挖掘出多个金融市场主体间的相互关系,反映金融市场的风险特征及网络拓扑性质.实证结果发现:与常用的Pearson相关系数法相比,在互信息框架下,股价波动的非线性相关关系得到了更好的度量;股票市场的整体波动性与个股波动率相关性变化趋势相反,市场处在高波动时期资产组合分散化效果较好;网络中存在少量度数大的关键节点和中心节点,风险通过这些节点可以迅速传递到整个市场;股票市场的运行具有明显的行业聚集现象;网络分层研究进一步直观的展现了风险在层与层之间的传递规律和与之对应的行业特征.高维波动率网络模型为挖掘股票市场的风险特征与管理金融风险提供了一个新的工具.
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关键词
高维波动率
网络模型
互信息
已实现
波动
率
金融风险管理
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职称材料
基于随机矩阵理论决定多元GARCH模型最佳维度研究
被引量：
2
2
作者
惠晓峰
李冰娜
《运筹与管理》
CSCD
北大核心
2011年第4期141-148,共8页
基于随机矩阵理论(RMT)的降维技术能够通过去除噪声和只保留有用"信息",而对相关矩阵估计中用来描述相关的主成分或因子的最佳使用数量做出确定。本文认为利用RMT对相关矩阵估计的降维操作来实现RMT对多元GARCH模型的有效降...
基于随机矩阵理论(RMT)的降维技术能够通过去除噪声和只保留有用"信息",而对相关矩阵估计中用来描述相关的主成分或因子的最佳使用数量做出确定。本文认为利用RMT对相关矩阵估计的降维操作来实现RMT对多元GARCH模型的有效降维是可能的。为说明基于RMT的降维技术用于多元GARCH模型的有效性,本文建立了两类将基于RMT的相关矩阵估计和波动率结合在一起的多元GARCH模型:滑动相关多元GARCH模型(SC-GARCH模型)和改进的O-GARCH模型(IO-GARCH模型)。理论分析表明,这两类模型具有降维的相关结构,易于估计,并且利用RMT能确定出它们的理论最佳维度。实证研究中,本文建立了上海证券市场100只股票收益率的两类多元GARCH模型,并在马克维茨证券组合理论的框架下,考察了它们的协方差矩阵预测效果。结果表明这两类模型的预测效果很好。通过两类模型各个维度预测效果的比较可以看出,RMT能够为多元GARCH的降维提供有效的依据并且较准确地确定多元GARCH模型的最佳维度。理论和实证分析结果表明,基于RMT的降维技术是解决多元GARCH模型"维数灾祸"问题的有效手段。
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关键词
多元GARCH模型
最佳维度
随机矩阵理论
高维波动率
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职称材料
题名
基于高维波动率网络模型的股票市场风险特征研究
被引量：
14
1
作者
宁瀚文
屠雪永
机构
中南财经政法大学统计与数学学院
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2019年第10期58-73,共16页
基金
国家社会科学基金一般项目“超高维数据网络模型及其在金融市场风险应用研究”(19BTJ025)的阶段性成果
文摘
波动率是金融风险管理研究的重要内容之一.本文基于复杂网络理论和数据挖掘技术提出股票市场的高维波动率网络模型.首先运用互信息度量不同股票价格波动之间的相关关系,其次对股票市场不同周期下的波动情况建立度的中心势、平均距离、幂律分布等网络拓扑指标,再次根据这些指标利用Prim算法构建出高维波动率网络模型,最后运用Newman-Girvan算法对股票价格波动率的相关性进行分层研究.高维波动率网络模型突破了传统波动率模型关于变量维数的限制,能够在依赖少量假设的基础上,挖掘出多个金融市场主体间的相互关系,反映金融市场的风险特征及网络拓扑性质.实证结果发现:与常用的Pearson相关系数法相比,在互信息框架下,股价波动的非线性相关关系得到了更好的度量;股票市场的整体波动性与个股波动率相关性变化趋势相反,市场处在高波动时期资产组合分散化效果较好;网络中存在少量度数大的关键节点和中心节点,风险通过这些节点可以迅速传递到整个市场;股票市场的运行具有明显的行业聚集现象;网络分层研究进一步直观的展现了风险在层与层之间的传递规律和与之对应的行业特征.高维波动率网络模型为挖掘股票市场的风险特征与管理金融风险提供了一个新的工具.
关键词
高维波动率
网络模型
互信息
已实现
波动
率
金融风险管理
Keywords
High-Dimensional Volatility Network Model
Mutual Information
Realized Volatility
Financial Risk Management
分类号
C812 [社会学—统计学]
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职称材料
题名
基于随机矩阵理论决定多元GARCH模型最佳维度研究
被引量：
2
2
作者
惠晓峰
李冰娜
机构
哈尔滨工业大学经济与管理学院
出处
《运筹与管理》
CSCD
北大核心
2011年第4期141-148,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(70773028)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(200802130048)
文摘
基于随机矩阵理论(RMT)的降维技术能够通过去除噪声和只保留有用"信息",而对相关矩阵估计中用来描述相关的主成分或因子的最佳使用数量做出确定。本文认为利用RMT对相关矩阵估计的降维操作来实现RMT对多元GARCH模型的有效降维是可能的。为说明基于RMT的降维技术用于多元GARCH模型的有效性,本文建立了两类将基于RMT的相关矩阵估计和波动率结合在一起的多元GARCH模型:滑动相关多元GARCH模型(SC-GARCH模型)和改进的O-GARCH模型(IO-GARCH模型)。理论分析表明,这两类模型具有降维的相关结构,易于估计,并且利用RMT能确定出它们的理论最佳维度。实证研究中,本文建立了上海证券市场100只股票收益率的两类多元GARCH模型,并在马克维茨证券组合理论的框架下,考察了它们的协方差矩阵预测效果。结果表明这两类模型的预测效果很好。通过两类模型各个维度预测效果的比较可以看出,RMT能够为多元GARCH的降维提供有效的依据并且较准确地确定多元GARCH模型的最佳维度。理论和实证分析结果表明,基于RMT的降维技术是解决多元GARCH模型"维数灾祸"问题的有效手段。
关键词
多元GARCH模型
最佳维度
随机矩阵理论
高维波动率
Keywords
Multi-GARCH models
optimal dimension
random matrix theory
high dimensional volatility
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高维波动率网络模型的股票市场风险特征研究
宁瀚文
屠雪永
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2019
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于随机矩阵理论决定多元GARCH模型最佳维度研究
惠晓峰
李冰娜
《运筹与管理》
CSCD
北大核心
2011
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
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