单个期货合约市场风险VaR-GARCH评估模型及其应用研究 被引量：17

1

作者 迟国泰 余方平 +2 位作者 李洪江 刘轶芳 王玉刚 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期127-134,共8页

以单个期货合约每一交易日的涨跌率反映期货合约市场风险,借助V aR风险价值法,运用广义自回归条件异方差(GARCH)模型,建立了V aR-GARCH单个期货合约市场风险评估模型,解决了单个期货合约每一交易日最大损失的确定问题.该模型的特点为借... 以单个期货合约每一交易日的涨跌率反映期货合约市场风险,借助V aR风险价值法,运用广义自回归条件异方差(GARCH)模型,建立了V aR-GARCH单个期货合约市场风险评估模型,解决了单个期货合约每一交易日最大损失的确定问题.该模型的特点为借助GARCH方法预测条件异方差,充分体现了期货合约价格的聚集效应、厚尾效应和时变方差效应,使V aR估计更加精准;对V aR的置信区间进行2χ检验,从实证的角度得到合理精准的V aR值;可以依据本模型确定期货保证金的数量,为交易所制定更合理的单个期货合约保证金收取水平提供依据. 展开更多

关键词 期货合约 风险评估 期货保证金 风险价值(VaR) 广义自回归条件异方差(garch)模型

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基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型 被引量：24

2

作者 刘轶芳 迟国泰 +2 位作者 余方平 孙韶红 王玉刚 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1572-1575,共4页

在EWMA和GARCH模型思想的基础上,提出基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型,为期货市场合约价格的预测提供新的预测方法.本模型的特点一是GARCH模型对EWMA模型中的关键参数———衰减因子进行测定,解决以往使用EWMA模型时没有一个科学的确... 在EWMA和GARCH模型思想的基础上,提出基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型,为期货市场合约价格的预测提供新的预测方法.本模型的特点一是GARCH模型对EWMA模型中的关键参数———衰减因子进行测定,解决以往使用EWMA模型时没有一个科学的确定衰减因子的方法.二是通过分别对大豆和豆粕期货合约的衰减因子进行确定,发现不同品种不同时间的衰减因子显著不同,因此,对于不同商品有区别地采用相应的衰减因子;解决以往预测模型对不同期货商品的预测均采用同一模型的问题. 展开更多

关键词 期货交易 garch—EWMA模型 期货价格 预测模型

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基于EGARCH过程的电磁频谱占用状态波动特性分析 被引量：4

3

作者 王磊 苏东林 +1 位作者 谢树果 王国玉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2767-2773,共7页

针对传统频谱占用度自回归移动平均(ARMA)模型由于未考虑序列的条件二阶矩,导致无法准确描述频谱占用状态的非线性时变特性问题,该文提出一种基于指数广义自回归条件异方差(EGARCH)过程的频谱占用状态时间序列建模方法。首先通过对ARMA... 针对传统频谱占用度自回归移动平均(ARMA)模型由于未考虑序列的条件二阶矩,导致无法准确描述频谱占用状态的非线性时变特性问题,该文提出一种基于指数广义自回归条件异方差(EGARCH)过程的频谱占用状态时间序列建模方法。首先通过对ARMA模型的剩余残差进行条件异方差性检验,表明频谱占用时间序列存在明显的时域"波动集聚"性;其次基于EGARCH过程构建频谱占用度时间序列模型以及对实测数据的分析,表明该模型相较ARMA模型对频谱占用度的拟合与预测精度更高;最后由EGARCH模型参数存在"杠杆效应"系数,表明频谱占用状态变化对电磁环境波动的影响具有非对称性。研究结果表明EGARCH模型能够量化反映频谱占用状态的复杂非线性时变过程。 展开更多

关键词 电磁频谱 电磁环境 自回归移动平均 指数广义自回归 条件异方差

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基于非参数GARCH模型的电价预测 被引量：3

4

作者 杨俊 艾欣 +1 位作者 冯义 李虹 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期135-142,共8页

基于非参数条件异方差估计理论,提出了一种改进的电价曲线预测方法。文中从实际电价曲线出发,针对条件方差函数建模,并采用非参数估计方法确定其模型。另外,在非参数估计中,针对条件标准差不可测困难,引入了迭代估计算法,通过不断修正... 基于非参数条件异方差估计理论,提出了一种改进的电价曲线预测方法。文中从实际电价曲线出发,针对条件方差函数建模,并采用非参数估计方法确定其模型。另外,在非参数估计中,针对条件标准差不可测困难,引入了迭代估计算法,通过不断修正作为输入量的条件标准差估计值来提高条件方差函数的估计可信度。在研究加州电力市场2000年日前电价时间序列波动特性的基础上,对Humb节点的日前电价时间序列进行建模并模拟预测。试验结果表明,文中所提模型能够更好地体现电价时间序列波动集群性这一特征,利用非参数估计所确定的模型提升了尖峰电价的预测效果。 展开更多

关键词 电价预测 广义条件异方差模型 非参数估计 条件方差模型 条件方差函数

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基于GARCH-EVT-Copula的社保基金投资组合风险测度研究 被引量：3

5

作者 江红莉 何建敏 庄亚明 《金融理论与实践》 北大核心 2011年第8期8-12,共5页

社保基金是社会保障事业健康发展的物质基础,安全性是其投资的首要原则。文章基于GARCH-EVT-Copula方法测度了社保基金投资组合的VaR。首先,基于GARCH、EVT对投资组合中各金融资产收益的边缘分布建模,然后,采用极大似然估计法和Bootstra... 社保基金是社会保障事业健康发展的物质基础,安全性是其投资的首要原则。文章基于GARCH-EVT-Copula方法测度了社保基金投资组合的VaR。首先,基于GARCH、EVT对投资组合中各金融资产收益的边缘分布建模,然后,采用极大似然估计法和Bootstrap方法估计尾部的分布函数,接着,基于Copula方法研究组合中金融资产间的相关结构,最后,运用Monte Carlo方法测度投资组合的VaR。Kupiec检验表明,基于GARCH-EVT-Copula模型测度社保基金投资组合的风险是合适的。 展开更多

关键词 garch 极值理论 Coupla 社保基金 投资组合 自助法

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基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测 被引量：1

6

作者 王玉荣 万秋兰 陈昊 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1182-1187,共6页

针对负荷时间序列的非线性和波动性特征,在研究负荷时间序列波动性门限特征的基础上,引入冲量门限的概念,提出了一种基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测新方法.利用条件极大似然估计方法,估计了模型参数.同时,考虑到负荷时间序列波动... 针对负荷时间序列的非线性和波动性特征,在研究负荷时间序列波动性门限特征的基础上,引入冲量门限的概念,提出了一种基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测新方法.利用条件极大似然估计方法,估计了模型参数.同时,考虑到负荷时间序列波动的厚尾效应,将模型推广为服从非高斯分布假设下的情形,建立了2种基于厚尾假设的两重门限GARCH类负荷预测模型.利用所提出的混合信息冲击曲面,分析了不同性质的冲击和冲量对负荷时间序列波动性的影响.实际算例基于南京地区日用电量数据进行了短期负荷预测,验证了模型及方法的可行性和有效性.算例结果表明,服从广义误差分布的两重门限GARCH模型预测效果满意. 展开更多

关键词 两重门限garch模型 厚尾效应 混合信息冲击曲面 短期负荷预测

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GARCH模型和SV模型对深圳股市的比较 被引量：6

7

作者 王宇新 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期743-745,共3页

文章采用GARCH模型和SV模型对深圳股市进行了实证分析;结果表明,基本SV模型较GARCH(1,1)模型能更好地拟合实际金融时间序列数据;从总体上来说,基本SV模型的预测效果优于GARCH(1,1)模型。

关键词 garch模型 SV模型 波动预测

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GARCH非线性时间序列模型的网络流量预测 被引量：3

8

作者 黄世忠 刘渊 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第5期83-85,95,共4页

网络流量预测在拥塞控制、网络管理与诊断、路由器设计等领域都具有重要意义。根据当今网络流量的特点,传统的ARMA模型在描述网络流量数据特性时有一定的局限性,从而影响网络流量预测的精度。针对这个问题,研究了使用广义自回归条件异... 网络流量预测在拥塞控制、网络管理与诊断、路由器设计等领域都具有重要意义。根据当今网络流量的特点,传统的ARMA模型在描述网络流量数据特性时有一定的局限性,从而影响网络流量预测的精度。针对这个问题,研究了使用广义自回归条件异方差模型(GARCH)对网络流量数据进行建模的方法,通过仿真实验表明,该模型可以较好地描述网络流量数据的异方差性,同时其预测精度较之传统的ARMA模型的预测精度也得到了大幅提升。 展开更多

关键词 网络流量预测 非线性 广义自回归条件异方差模型

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基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测 被引量：12

9

作者 王晨 叶江明 何嘉弘 《电力工程技术》 北大核心 2022年第5期110-115,共6页

电力负荷预测是电力系统研究的基础工作之一,而时间序列分析法是目前使用最广泛的预测方法。针对用户日度负荷时间序列存在的波动性及尖峰厚尾特征,文中提出利用均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族模型进行用户负荷预测。首先根据用... 电力负荷预测是电力系统研究的基础工作之一,而时间序列分析法是目前使用最广泛的预测方法。针对用户日度负荷时间序列存在的波动性及尖峰厚尾特征,文中提出利用均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族模型进行用户负荷预测。首先根据用户日度负荷时间序列的分布情况,利用拉格朗日乘数(LM)检验方法检验了负荷序列的自回归条件异方差(ARCH)效应;其次提出在高斯分布、t分布和广义误差分布(GED)3种不同分布下,根据波动补偿项的不同形式,建立GARCH-M族模型;最后结合损失函数进行预测分析,结果表明相比传统时间序列分析模型,在不同分布下的GARCH-M族模型提高了短期用户负荷预测准确度。 展开更多

关键词 时间序列分析法 短期用户负荷预测 自回归条件异方差(ARCH)效应 garch-M族模型 厚尾效应 损失函数

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基于厚尾均值广义自回归条件异方差族模型的短期风电功率预测 被引量：57

10

作者 陈昊 万秋兰 王玉荣 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期91-98,共8页

风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类... 风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类型的厚尾GARCH-M模型。该类模型能够捕捉风电功率时间序列波动性与其条件均值的直接关系,并能够有效刻画具有高峰度特征的实际风电功率序列的厚尾效应,使风电预测准确度提高。结合江苏地区风电场风电功率实际数据,对所提厚尾GARCH-M模型进行了参数估计,论证了存在于风电时间序列中的GARCH-M效应和厚尾效应,给出了风电功率均值和条件方差的预测方案。算例分析结果验证了所提方法的可行性和有效性,表明了考虑厚尾特征的GARCH-M族模型短期预测效果满意。 展开更多

关键词 均值广义自回归条件异方差模型 风电功率预测 厚尾效应 波动补偿系数

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基于小波分析与广义自回归条件异方差模型的短期电价预测 被引量：16

11

作者 谢品杰 谭忠富 +2 位作者 尚金成 侯建朝 王绵斌 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第16期96-100,共5页

由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异... 由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异方差模型并进行预测;然后利用小波理论对各子序列的预测结果进行重构,实现对原始电价序列的预测;最后以美国加州电力市场历史数据为例进行了验证,结果表明本文方法是可行和有效的。 展开更多

关键词 短期电价预测 小波分析 广义自回归条件异方差(garch)模型

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风电场输出功率的多时段联合概率密度预测 被引量：23

12

作者 杨明 朱思萌 +1 位作者 韩学山 王洪涛 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期23-28,共6页

风电场输出功率波动性较强,难以精确预测,掌握其输出功率的分布规律对含有风电场的电力系统的运行决策具有重要意义。文中在分析风电场有功功率输出特性的基础上,提出了风电场输出功率多时段联合概率密度预测,利用风电场输出功率在时段... 风电场输出功率波动性较强,难以精确预测,掌握其输出功率的分布规律对含有风电场的电力系统的运行决策具有重要意义。文中在分析风电场有功功率输出特性的基础上,提出了风电场输出功率多时段联合概率密度预测,利用风电场输出功率在时段间较强的相关性,估计其波动的幅度与速度特征,为系统运行提供更全面的决策信息。结合多元回归估计常条件相关—多元广义自回归条件异方差(CCC-MGARCH)模型与稀疏贝叶斯学习方法,给出了一种基于数值天气预报信息的风电场输出功率短期多时段联合概率密度预测方法。该方法依据CCC-MGARCH模型思想,将未来多个时段内风电场输出功率的联合概率密度预测问题分解为:风电场在各个时段内独立的输出功率概率密度预测子问题和时段间关联的输出功率预测误差相关系数矩阵估计子问题,利用稀疏贝叶斯学习方法在概率密度预测问题上的优势,形成预测效果好、计算效率高的风电场输出功率多时段联合概率密度预测方法。应用实例与分析说明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 电力系统 风电预测 联合概率密度预测 稀疏贝叶斯学习 常条件相关—多元广义自回归条件异方差模型

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基于加权双高斯分布的广义自回归条件异方差边际电价预测模型 被引量：11

13

作者 刘西陲 沈炯 李益国 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期139-144,共6页

研究电力市场系统边际电价(system marginal price,SMP)条件方差的变化规律及残差的统计分布特征,据此引入广义自回归条件异方差(generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,并建立了基于加权双高斯(weigh... 研究电力市场系统边际电价(system marginal price,SMP)条件方差的变化规律及残差的统计分布特征,据此引入广义自回归条件异方差(generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,并建立了基于加权双高斯(weighed double Gaussian,WDG)分布假设的GARCH模型(GARCH-WDG)对系统边际电价的变化规律进行研究。美国PJM市场和澳大利亚NSW市场的实际数据表明,GARCH模型对电价的估计和预测均有良好的效果,GARCH-WDG模型则进一步改善了GARCH模型的性能。 展开更多

关键词 系统边际电价 加权双高斯分布 广义自回归条件异方差 电价预测

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基于广义自回归条件异方差模型的世界原油运价风险分析 被引量：4

14

作者 王军 张丽娜 《上海海事大学学报》 北大核心 2011年第2期20-24,共5页

为有效评估世界原油运价风险,根据世界原油运输市场运费收益的基本特性,选用基于广义误差分布(Generalized Error Distribution,GED)的广义自回归条件异方差(Generalized Auto-Re-gressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型,... 为有效评估世界原油运价风险,根据世界原油运输市场运费收益的基本特性,选用基于广义误差分布(Generalized Error Distribution,GED)的广义自回归条件异方差(Generalized Auto-Re-gressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型,计算原油运价收益率波动的风险值.该模型很好地描述了运价收益率曲线尖峰厚尾、波动聚集性以及杠杆效应等特征.以波罗的海航运交易所发布的波罗的海原油油船运价指数(Baltic Dirty Tanker Index,BDTI)为例进行研究分析,检验结果表明该方法有效. 展开更多

关键词 原油 运价风险 广义自回归条件异方差模型 广义误差分布

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舰船装备保障资源需求半结构化预测方法 被引量：6

15

作者 朱石坚 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2015年第4期54-59,共6页

针对舰船装备保障资源需求确定既有结构化规律可以遵循,又受非结构化不确定因素影响的特点,建立了备品备件需求的半结构化预测模型。该模型利用使用时间规模的线性函数表征备件需求的趋势项;用AR模型补偿时间规模统计误差及使用环境差... 针对舰船装备保障资源需求确定既有结构化规律可以遵循,又受非结构化不确定因素影响的特点,建立了备品备件需求的半结构化预测模型。该模型利用使用时间规模的线性函数表征备件需求的趋势项;用AR模型补偿时间规模统计误差及使用环境差异带来的影响;用GARCH模型刻画非结构因素导致预测误差的条件异方差特性。在此基础上,给出了利用半结构化模型预测保障资源需求的具体步骤。最后,对该方法进行了验证对比,结果表明:该舰船装备保障资源需求半结构化预测方法是有效、可行的。 展开更多

关键词 舰船装备 预测 半结构化 保障资源 广义自回归条件异方差

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基于QPSO的上证指数ARCH模型 被引量：1

16

作者 梅娟 孙俊 须文波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第24期29-31,共3页

介绍一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)建立上证指数收益的ARCH模型,利用不同的算法精确地估计模型中的参数,验证QPSO算法的优越性。利用得到的估计模型对指数收益进行预测,得到大致跟随指数实际走势的预测值。试验结果表明,QPSO算法比... 介绍一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)建立上证指数收益的ARCH模型,利用不同的算法精确地估计模型中的参数,验证QPSO算法的优越性。利用得到的估计模型对指数收益进行预测,得到大致跟随指数实际走势的预测值。试验结果表明,QPSO算法比粒子群算法、遗传算法能更好地解决此类问题。 展开更多

关键词 ARCH模型 QPSO算法 PSO算法 异方差 遗传算法

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远期运费协议与粮食期货市场的波动溢出关系 被引量：1

17

作者 温馨 丁一 林国龙 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期774-783,共10页

从金融视角出发,探究远期运费协议和粮食期货市场之间的波动溢出关系.粮食作为世界三大干散货类型之一,具备相当成熟的期货交易市场,故选取远期运费协议(forward freight agreement,FFA)和巴拿马(Panamax)型船主要运载的粮食期货类型进... 从金融视角出发,探究远期运费协议和粮食期货市场之间的波动溢出关系.粮食作为世界三大干散货类型之一,具备相当成熟的期货交易市场,故选取远期运费协议(forward freight agreement,FFA)和巴拿马(Panamax)型船主要运载的粮食期货类型进行研究.首先,采取统计特征分析及协整检验对日收益序列进行分析;然后,通过建立广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,分析两个市场间的相关性并对比其波动性.结果表明,粮食期货市场在收益和波动性上均引导FFA市场的变化,论证了GARCH族模型检验波动溢出特征的有效性,并为干散货航运市场参与者和投资者提供理论参考. 展开更多

关键词 远期运费协议 粮食期货 波动溢出性 自回归条件异方差模型

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基于市道轮换模型的SHIBOR市场利率 被引量：2

18

作者 柳向东 郭慧 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期317-323,共7页

基于固定波动率模型和广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,研究引入马氏市道轮换模型.该模型可以将线性利率期限结构推广到非线性形式,运用到资产定价的变化中,特别是债券收... 基于固定波动率模型和广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,研究引入马氏市道轮换模型.该模型可以将线性利率期限结构推广到非线性形式,运用到资产定价的变化中,特别是债券收益率的确定中.不同于唯一依赖利率水平的传统模型,马氏市道轮换模型能够模拟货币政策对利率的影响.利用2006-10-08至2013-03-29每周三上海银行间同业拆放利率(Shanghai interbank offered rate,SHIBOR)月度数据,用R语言实现并比较了固定波动率模型、GARCH模型以及混合GARCH马氏市道轮换模型对各参数的估计效果.结果表明,混合GARCH马氏市道轮换模型的拟合效果在各种情形下均占优. 展开更多

关键词 应用统计数学 马氏市道轮换 广义自回归条件异方差 上海银行间同业拆放利率 利率期限结构 固定波动率 单机制模型

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基于动态极值VaR股指分析的中国行业风险研究 被引量：1

19

作者 刘庆斌 姜薇 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1246-1251,共6页

应用动态极值VaR模型分析中国行业股票价格指数,对不同市场条件下中国行业风险进行实证研究.在McNeil等提出的GARCH模型与极值理论基础上,运用Huisman等提出的VaR法修正上述风险值估计方法,构建了动态极值VaR模型.在该模型的构建中考虑... 应用动态极值VaR模型分析中国行业股票价格指数,对不同市场条件下中国行业风险进行实证研究.在McNeil等提出的GARCH模型与极值理论基础上,运用Huisman等提出的VaR法修正上述风险值估计方法,构建了动态极值VaR模型.在该模型的构建中考虑了风险因子的时变特性,采用EVT方法对风险因子的厚尾特性进行建模,简化了风险值的估计过程,并提高了估计的准确性.动态极值VaR模型能够较好地刻画风险尾部分布特性,同时能够比较准确地度量所研究时间段内的市场风险和行业风险.研究结果表明,不同市场条件下各行业的风险特性具有显著的变化.最后利用Kruskal-Wallis一致性检验对上述结论进行了验证.据此,在资产组合管理过程中,有必要依据市场环境和行业风险特性对资产配置比例进行调整. 展开更多

关键词 行业股票价格指数 garch-EVT POT模型 风险值 行业风险

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城市轨道交通断面客流不确定性分析的广义自回归条件异方差改进模型

20

作者 吴婷 蒋阳升 +1 位作者 丁笑 郑世琦 《城市轨道交通研究》 北大核心 2017年第5期30-36,共7页

对比分析指出,城市轨道交通线路断面客流量变化与道路交通断面客流量变化具有相似性,但城市轨道交通线路断面客流时间序列具备特有的尖峰厚尾特性,其变化的敏感程度依赖时空条件,常用于道路领域的广义自回归条件异方差(GARCH)模型无法... 对比分析指出,城市轨道交通线路断面客流量变化与道路交通断面客流量变化具有相似性,但城市轨道交通线路断面客流时间序列具备特有的尖峰厚尾特性,其变化的敏感程度依赖时空条件,常用于道路领域的广义自回归条件异方差(GARCH)模型无法直接用于城市轨道交通领域。基于此,引入广义误差分布(GED)虚变量,构建改进的GARCH模型,并基于成都地铁1号线下行断面客流时间序列数据,借助EViews和Matlab软件对改进前后的模型效果进行实证对比分析。结果表明,改进后的虚变量GARCH模型比原始的GARCH模型具有更好的适用性。 展开更多

关键词 城市轨道交通 断面客流 不确定性 虚变量 garch模型

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