中国冶金产业链与泛能源市场间风险传染——基于波动溢出网络视角

1

作者 王彬洁 薛建豪 +3 位作者 刘欣灵 戴星宇 单庄园 王群伟 《系统管理学报》 北大核心 2025年第2期325-341,共17页

为研究中国冶金产业链与泛能源市场系统及其中4类市场部门、28种市场个体的波动溢出网络特征,选取2014~2023年的行业指数和商品价格日度数据,结合DY溢出网络模型和图论理论,从全样本、滚动窗和多重时间尺度视角进行分析。实证结果表明:... 为研究中国冶金产业链与泛能源市场系统及其中4类市场部门、28种市场个体的波动溢出网络特征,选取2014~2023年的行业指数和商品价格日度数据,结合DY溢出网络模型和图论理论,从全样本、滚动窗和多重时间尺度视角进行分析。实证结果表明:市场系统的总波动溢出量较小,但市场个体间溢出关系广泛;泛能源市场部门为波动溢出的净接收者,而冶金产业链中、下游市场部门为净输出者,且其波动溢出具有显著的时变特征;机械与钢铁市场向周边市场扩散波动风险的量最大,而锌和焦炭商品市场的波动风险传染范围最广;市场间波动溢出主要发生在超过5个交易日的中长周期,短周期内溢出效应不显著。研究可为冶金产业链与泛能源市场系统性风险管理提供新的视角。 展开更多

关键词 冶金产业链 泛能源市场 波动风险 DY溢出网络模型 图论理论

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Bayes推断和神经网络求解美式回望期权的隐含波动率

2

作者 陶李 朱本喜 +1 位作者 钱译缘 徐嘉琪 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期1363-1369,共7页

首先,用原始对偶活跃集方法求解期权定价正问题,将相应的数值解作为监督学习的输出,然后用训练好的神经网络替代期权定价正问题模型.其次,结合Bayes推断与神经网络进行Metropolis-Hastings采样,求解隐含波动率反问题.该方法减少了采样... 首先,用原始对偶活跃集方法求解期权定价正问题,将相应的数值解作为监督学习的输出,然后用训练好的神经网络替代期权定价正问题模型.其次,结合Bayes推断与神经网络进行Metropolis-Hastings采样,求解隐含波动率反问题.该方法减少了采样过程中正问题计算量庞大的问题,从而加速了反问题求解过程. 展开更多

关键词 隐含波动率 BAYES推断 神经网络 替代模型

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国际能源价格波动对中国金融市场的风险溢出效应研究

3

作者 李程 李佳馨 《价格月刊》 北大核心 2024年第10期9-18,共10页

基于TVP-VAR模型和波动溢出网络模型,测度了以原油、天然气和动力煤为代表的国际能源价格波动对中国金融市场的风险溢出效应,此外还通过波动溢出网络刻画了风险溢出的方向和路径。研究表明:国际原油价格波动对中国金融市场的风险溢出效... 基于TVP-VAR模型和波动溢出网络模型,测度了以原油、天然气和动力煤为代表的国际能源价格波动对中国金融市场的风险溢出效应,此外还通过波动溢出网络刻画了风险溢出的方向和路径。研究表明:国际原油价格波动对中国金融市场的风险溢出效应最强,然后依次是天然气和动力煤,三者对债券市场的风险溢出效应是最强的;原油和天然气与金融市场的时变净溢出指数变化比较剧烈,而动力煤的这一指数变化则明显平缓了很多,在极端风险事件发生后,国际能源价格波动对中国金融市场的风险输出水平显著增加;波动溢出网络在不同时期下存在明显的结构变化,具有事件驱动特征,国际能源价格波动与中国金融市场的波动溢出强度排序为新冠疫情时期、中美贸易摩擦时期和俄乌冲突时期。 展开更多

关键词 国际能源价格波动 TVP-VAR模型 波动溢出网络模型 金融市场

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商品期货网络与关键商品价格波动风险——基于中国商品期货市场的分析

4

作者 刘曙华 黄轲 《技术经济与管理研究》 北大核心 2024年第8期84-89,共6页

以中国商品期货市场流动性较好的45种关键商品日内5分钟高频数据为研究样本,分析商品期货价格波动响应机制,识别关键商品节点的价格波动风险以及商品集群。研究发现,商品的行业聚类特征明显,与传统行业分组相匹配,焦煤所属的能源商品及... 以中国商品期货市场流动性较好的45种关键商品日内5分钟高频数据为研究样本,分析商品期货价格波动响应机制,识别关键商品节点的价格波动风险以及商品集群。研究发现,商品的行业聚类特征明显,与传统行业分组相匹配,焦煤所属的能源商品及其下游的黑色商品是核心商品类别,焦煤和玻璃在商品网络中发挥关键作用;网络拓扑结构对商品的系统性金融风险存在显著影响,网络节点中心性和聚类系数较大的关键商品对商品期货市场系统性金融风险具有较大影响。 展开更多

关键词 商品期货 波动率网络 COPULA模型 价格波动风险

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基于小波神经网络的期权定价模型 被引量：10

5

作者 张鸿彦 林辉 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期716-720,共5页

Black-Scholes模型所要求的假设条件在真实的市场条件下往往不能满足.提出了一种新的应用小波神经网络进行预测的欧式期权定价模型.将期权按钱性进行分类,以一种新的加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过小波神经网络模型、BP... Black-Scholes模型所要求的假设条件在真实的市场条件下往往不能满足.提出了一种新的应用小波神经网络进行预测的欧式期权定价模型.将期权按钱性进行分类,以一种新的加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过小波神经网络模型、BP网络模型和Black-Scholes模型来预测香港恒指买权的价格.实证结果表明,将一种加权的隐含波动率作为输入变量的小波神经网络模型优于Black-Scholes模型和其他神经网络模型.因此该模型可以更有效地预测欧式期权价格. 展开更多

关键词 期权定价 小波神经网络 BLACK-SCHOLES模型 隐含波动率

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基于电子鼻的鱼粉中挥发性盐基氮检测模型比较 被引量：21

6

作者 刘辉 牛智有 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期322-326,共5页

挥发性盐基氮(TVB-N)是表征鱼粉新鲜度的主要指标之一,为了探讨基于电子鼻系统检测鱼粉新鲜度的可行性,研制了检测鱼粉中TVB-N质量分数的电子鼻测量系统。该系统主要由氧化锡气敏传感器阵列、便携式数据采集设备和基于LabVIEW的采集程... 挥发性盐基氮(TVB-N)是表征鱼粉新鲜度的主要指标之一,为了探讨基于电子鼻系统检测鱼粉新鲜度的可行性,研制了检测鱼粉中TVB-N质量分数的电子鼻测量系统。该系统主要由氧化锡气敏传感器阵列、便携式数据采集设备和基于LabVIEW的采集程序组成。利用该系统对不同TVB-N质量分数的鱼粉样本进行气味信号采集,同时对鱼粉样本中的TVB-N的质量分数采用半微量凯式定氮法进行检测,利用2σ准则对传感器响应值进行数据剔除处理,建立了鱼粉中TVB-N质量分数的主成分分析(PCA)、多元线性回归(MLR)、BP神经网络模型,并用预测样本对模型进行验证。试验结果为:3种模型TVB-N质量分数预测值与实测值之间的决定系数R2、预测标准误差SEP、最大相对误差RE-max及平均相对误差RE-mean分别为0.48、10.25、13.62%、6.06%;0.59、9.14、13.91%、5.57%;0.94、3.64、6.30%、1.88%。BP神经网络效果最好,多元线性回归次之,主成分分析最差。研究结果表明,利用电子鼻技术可以有效对鱼粉中TVB-N质量分数进行检测。 展开更多

关键词 模型 神经网络 主成分分析 多元线性回归 电子鼻 挥发性盐基氮 鱼粉

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不同水热条件下土壤累积氨挥发模型对比研究 被引量：1

7

作者 冯玚 郭向红 +3 位作者 孙西欢 马娟娟 雷涛 王宏宇 《中国农村水利水电》 北大核心 2017年第8期52-57,61,共7页

研究根据室内土壤氨挥发试验数据,建立了Elovich、BP神经网络,以及GABP三种预测模型,并分析比较了三种模型的预测效果。结果表明:三种预测模型均能满足模拟精度要求,其中GABP模型所预测的结果与实测值的平均相对误差、相关系数和决定系... 研究根据室内土壤氨挥发试验数据,建立了Elovich、BP神经网络,以及GABP三种预测模型,并分析比较了三种模型的预测效果。结果表明:三种预测模型均能满足模拟精度要求,其中GABP模型所预测的结果与实测值的平均相对误差、相关系数和决定系数为三种模型中最优,具有较高的预测精度和良好的稳定性,可以较好地表征土壤氨挥发动态变化过程,为土壤氨挥发的预测研究提供了良好的依据。 展开更多

关键词 Elovich模型 BP神经网络模型 GABP模型 氨挥发

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金融衍生证券的人工神经网络定价方法研究进展评述 被引量：3

8

作者 刘凤琴 马俊海 《财经论丛》 CSSCI 北大核心 2008年第3期47-53,共7页

近些年来,金融衍生证券的人工神经网络定价方法已经得到学术研究领域的高度关注和实际问题中的广泛应用。本文主要对国内外在这一研究领域所开展的主要工作及成果进行分析与评述;在此基础上,提出该研究领域的进一步研究方向。结论认为,... 近些年来,金融衍生证券的人工神经网络定价方法已经得到学术研究领域的高度关注和实际问题中的广泛应用。本文主要对国内外在这一研究领域所开展的主要工作及成果进行分析与评述;在此基础上,提出该研究领域的进一步研究方向。结论认为,非参数化的神经网络方法将成为解决金融衍生证券定价问题的重要途径;充分融合参数化定价方法的有用信息,将成为未来该领域研究的重要思路与方式。 展开更多

关键词 金融衍生证券 非参数化定价模型 人工神经网络 隐合波动率

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应用混合小波神经网络和遗传算法在香港衍生品市场上的研究 被引量：3

9

作者 张鸿彦 林辉 《系统管理学报》 北大核心 2008年第1期25-31,共7页

提出了新的基于Black-Scholes模型的混合小波神经网络。隐含波动率是指在市场中观察的期权价格所蕴涵的波动率。基于不同种类的期权价格对波动率的敏感度不同,建立了混合小波神经网络和遗传算法相结合的模型,将期权按钱性进行分类,提出... 提出了新的基于Black-Scholes模型的混合小波神经网络。隐含波动率是指在市场中观察的期权价格所蕴涵的波动率。基于不同种类的期权价格对波动率的敏感度不同,建立了混合小波神经网络和遗传算法相结合的模型,将期权按钱性进行分类,提出了加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过遗传算法来求取不同种类期权的隐含波动率的最优权重。在香港衍生品市场的实证中表明,所提出的模型优于传统的Black-Scholes模型。 展开更多

关键词 期权定价 混合小波神经网络 遗传算法 Black—Scholes模型 钱性 隐含波动率

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一种自组织混合模型在汇率波动性预测中的应用 被引量：1

10

作者 倪禾 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期444-450,共7页

汇率波动性的预测一直以来是研究金融市场者关注的焦点之一,本文拓展了一种基于自组织神经网络技术的,用于预测非平稳汇率波动性的自组织混合模型(SOMAR).SOMAR突破了传统模型对平稳性的假设,变全局建模为局部建模,使得全局非平稳数据... 汇率波动性的预测一直以来是研究金融市场者关注的焦点之一,本文拓展了一种基于自组织神经网络技术的,用于预测非平稳汇率波动性的自组织混合模型(SOMAR).SOMAR突破了传统模型对平稳性的假设,变全局建模为局部建模,使得全局非平稳数据变成局部平稳数据.同时,它也是一种基于神经元网络技术的非参数回归模型,结合传统回归模型的简易性和神经元网络算法的灵活性,拓展模型(ESOMAR)提高了对数据异构的适应性.在对汇率波动性的预测实验中,ESOMAR体现出优于传统回归模型和一些基于其它神经元网络模型的效果,并证明了它在预测金融数据方面所具有的价值. 展开更多

关键词 自组织神经网络 波动性 汇率 局部建模

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遗传算法的神经网络在酱油分类建模中的应用

11

作者 蔡炳育 杨帆 《中国调味品》 CAS 北大核心 2022年第1期180-182,共3页

文章通过对酱油挥发性风味物质成分进行检测分析,筛选出78组酱油共有挥发性成分,并获取与酱油发酵方式和生产地区相关的主要特征成分,利用神经网络进行特征成分的分类,鉴别酱油发酵方式及生产地区。利用遗传算法对神经网络分类模型进行... 文章通过对酱油挥发性风味物质成分进行检测分析,筛选出78组酱油共有挥发性成分,并获取与酱油发酵方式和生产地区相关的主要特征成分,利用神经网络进行特征成分的分类,鉴别酱油发酵方式及生产地区。利用遗传算法对神经网络分类模型进行优化,提高分类模型的鉴别性能。鉴别分析结果表明,使用原始数据进行酱油发酵方式分类和酱油产地分类的识别准确率可达到80%,使用优化后参数进行酱油发酵方式分类和酱油产地分类的识别准确率可达到100%。 展开更多

关键词 酱油分类模型 神经网络 遗传算法 挥发性物质

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价格波动网络传播模型:研究价格波动关联效应的新方法 被引量：2

12

作者 刘向荣 杨建梅 +2 位作者 孙红英 谢伟聪 蓝文妍 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期13-20,24,共9页

学者们利用经济计量模型、一般均衡模型、投入产出价格影响模型或者它们相结合的方法研究商品价格波动对其它商品的影响。但由于运用上述模型,特别是投入产出价格影响模型,来研究价格波动关联效应存在拆并投入产出表困难,导致研究大样... 学者们利用经济计量模型、一般均衡模型、投入产出价格影响模型或者它们相结合的方法研究商品价格波动对其它商品的影响。但由于运用上述模型,特别是投入产出价格影响模型,来研究价格波动关联效应存在拆并投入产出表困难,导致研究大样本商品之间的价格波动关联影响非常困难。引入网络传播视角,将价格波动关联效应视为网络节点之间服从某种规律的传播行为,建立了价格波动网络传播模型并对广东价格波动关联效应进行了研究。研究表明:利用网络传播模型研究价格波动关联效应方便有效,模型可为研究消费品价格波动情况提供新的视角和方法。 展开更多

关键词 价格波动 网络传播模型 关联效应 新方法 广东省

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价格波动关联效应投射网络拓扑性质研究:以广东省为例 被引量：2

13

作者 刘向荣 杨建梅 +1 位作者 谢伟聪 孙红英 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期433-442,共10页

以广东省135个部门投入产出表为基础,通过拆分和合并成包含30个部门(或商品)的投入产出表,综合考虑广东经济外向度较高并易受国际市场波及等因素,引入贝塔系数、传导率和对外敏感度3个参数,建立了新的价格影响模型,根据该模型测算了上... 以广东省135个部门投入产出表为基础,通过拆分和合并成包含30个部门(或商品)的投入产出表,综合考虑广东经济外向度较高并易受国际市场波及等因素,引入贝塔系数、传导率和对外敏感度3个参数,建立了新的价格影响模型,根据该模型测算了上述30个部门(或商品)之间价格波动关联效应.将上述30个部门(或商品)价格波动关联效应投射到网络上,建立了价格波动关联效应投射网络,运用网络方法简洁地表达了价格波动之间的相互关联关系,分析了网络的拓扑动力学性质.研究表明:相关分析结论可为运用价格波动网络传播机制模拟价格影响模型下的价格波动关联机制,建立价格波动网络传播模型研究价格波动关联效应提供简易的方法. 展开更多

关键词 价格波动 价格影响模型 投射网络 拓扑性质 广东省

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用混合小波网络和遗传算法对期权定价的研究 被引量：7

14

作者 张鸿彦 林辉 姜彩楼 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2010年第1期43-49,共7页

由于波动率微笑的存在,不同种类的期权的隐含波动率不同,如何衡量不同种类期权的隐含波动率的最优权重一直是期权定价领域中的重要问题.提出了新的基于Black-Scholes模型的混合小波神经网络,建立了混合小波神经网络和遗传算法相结合的模... 由于波动率微笑的存在,不同种类的期权的隐含波动率不同,如何衡量不同种类期权的隐含波动率的最优权重一直是期权定价领域中的重要问题.提出了新的基于Black-Scholes模型的混合小波神经网络,建立了混合小波神经网络和遗传算法相结合的模型,将期权按钱性进行分类,提出了加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过遗传算法来求取不同种类期权的隐含波动率的最优权重.在香港衍生品市场的实证中表明,所提出的模型要优于传统的Black-Scholes模型和其它的神经网络模型. 展开更多

关键词 期权定价 混合小波神经网络 遗传算法 BLACK-SCHOLES模型 钱性 隐含波动率

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波动溢出网络视角下全球主要货币汇率风险传染研究 被引量：9

15

作者 李政 王子美 张亚宁 《财经理论与实践》 CSSCI 北大核心 2022年第4期2-9,共8页

选取1999—2020年全球26种货币的汇率波动率数据,基于最新发展的Elastic-Net-VAR模型构建汇率波动溢出网络,考察全球主要货币的汇率风险溢出关系。研究发现:汇率风险总溢出水平经历了“稳步上升—震荡下降—急剧上升”三个阶段。汇率风... 选取1999—2020年全球26种货币的汇率波动率数据,基于最新发展的Elastic-Net-VAR模型构建汇率波动溢出网络,考察全球主要货币的汇率风险溢出关系。研究发现:汇率风险总溢出水平经历了“稳步上升—震荡下降—急剧上升”三个阶段。汇率风险溢出网络具有同区域、同类型经济体聚集的特征,但国际金融危机等全球重大风险事件会加剧汇率风险的跨类型或跨区域传递。人民币的风险溢出对象主要为新兴经济体货币以及港币、韩元等亚洲发达经济体货币;国际金融危机后,人民币接受发达经济体货币的风险溢出明显增多。 展开更多

关键词 汇率风险 波动溢出网络 关联性 Elastic-Net-VAR模型

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发电商上网结算电价的预测模型 被引量：1

16

作者 张志良 邵瑾 何胜伟 《现代电力》 2005年第4期80-85,共6页

在电力市场中,电力价格一直是人们关注的焦点。虽然电力市场的结构因区域而不同,但这些电力市场有一个共同的特征就是电价具有很高的价格波动性,当电力供应商(发电商)、交易商和电力消费者都在这个波动的环境中把握自己的位置的时候,理... 在电力市场中,电力价格一直是人们关注的焦点。虽然电力市场的结构因区域而不同,但这些电力市场有一个共同的特征就是电价具有很高的价格波动性,当电力供应商(发电商)、交易商和电力消费者都在这个波动的环境中把握自己的位置的时候,理解当地的电价变化规律就显得越来越重要。本文针对电力价格的波动性和多个大电网互联的情况下,提出了一种新的发电商上网结算电价的模型,给出了随机电价模型,并对此模型进行了分析。相比较已经存在的电价模型,这个模型是基于供求相互作用基础上的模型。文中对两个没有传输限制的市场由于市场参与者的信息延误导致价格差异进行了说明。同时,该模型还对系统拥塞情况的两个电力市场价格的相互转换进行了举例说明。 展开更多

关键词 发电商 上网电价 波动性 随机模型 预测模型

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基于MLP-Garson模型的分钟尺度太阳辐照直、散射分离建模与验证研究 被引量：1

17

作者 张起源 王磊 +3 位作者 陈天鹏 谢鹏 张臻 全鹏 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期531-538,共8页

为模拟分钟尺度的太阳辐射波动,根据江苏省常州市2018—2021年逐分钟辐射数据,采用Garson权重算法优化模型输入特征,并引入前10分钟的清晰度指数k_(t)时序数据作为附加特征,建立基于时序数据与MLP神经网络的分钟尺度新分离模型。在此基... 为模拟分钟尺度的太阳辐射波动,根据江苏省常州市2018—2021年逐分钟辐射数据,采用Garson权重算法优化模型输入特征,并引入前10分钟的清晰度指数k_(t)时序数据作为附加特征,建立基于时序数据与MLP神经网络的分钟尺度新分离模型。在此基础上,对Engerer2模型、Starke模型和Yang模型3个最新提出的分钟尺度分离模型进行参数本地优化,并设计测试实验验证。验证结果表明:采用时序数据与MLP神经网络的新模型可有效提取短时间内的太阳辐射波动信息,新模型的归一化均方根误差(e_(nRMSE))为10.690%,新模型精度较Yang模型提高了17.08%。 展开更多

关键词 太阳辐射 机器学习 神经网络 分离建模 波动性

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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

18

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. 展开更多

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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风险网络视角下中国城市间房价波动溢出效应研究 被引量：10

19

作者 李政 王雪杰 刘淇 《中央财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2021年第4期114-128,共15页

本文从风险网络视角出发,以我国69个大中城市的房价波动率为研究对象,运用LASSO-VAR模型构建城市间房价波动溢出网络,在此基础上考察房价波动总体溢出和方向性溢出特征,分析不同等级、不同区域城市间房价波动溢出效应,并探讨城市间强房... 本文从风险网络视角出发,以我国69个大中城市的房价波动率为研究对象,运用LASSO-VAR模型构建城市间房价波动溢出网络,在此基础上考察房价波动总体溢出和方向性溢出特征,分析不同等级、不同区域城市间房价波动溢出效应,并探讨城市间强房价波动溢出结构。研究发现:第一,我国城市间房价波动溢出效应显著存在,并且各城市房价波动溢出水平的变化范围大于溢入水平。同时,房价波动溢出水平较高的城市,其溢入水平也普遍较高;溢出水平较低的城市,其溢入水平差异较大。第二,一二三线城市的房价波动溢出水平依次降低,而且一线对二三线、二线对三线城市的溢出水平均高于反方向溢出,不同等级城市的房价关联具有显著的非对称性。第三,东部城市的房价波动溢出水平最高、溢入水平最低,西部城市正好相反。此外,同区域城市间房价波动溢出强度不一定大于跨区域溢出强度。第四,我国城市间强房价波动溢出网络具有显著的“无标度特性”和时变特征,东部城市、二线城市具有较强的强房价波动溢出能力,而且随着时间推移,二线城市强房价波动溢出能力不断增强。 展开更多

关键词 风险网络 房价波动 溢出效应 LASSO-VAR模型

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基于高维状态空间方法构建金融市场网络模型 被引量：1

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作者 蒋梦梦 周杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第10期53-60,共8页

针对金融市场的核心变量——收益率和波动率,基于高维状态空间模型,利用EM和稀疏算法,分别建立了金融产品之间的收益率网络和波动率网络。前者刻画了金融产品收益之间的相互关系,后者刻画了金融产品风险之间的关系。相对于已有模型,上... 针对金融市场的核心变量——收益率和波动率,基于高维状态空间模型,利用EM和稀疏算法,分别建立了金融产品之间的收益率网络和波动率网络。前者刻画了金融产品收益之间的相互关系,后者刻画了金融产品风险之间的关系。相对于已有模型,上述模型可有效处理高维时间序列数据。对深圳、上海、香港和纽约市场的股票交易数据分析,找出了相应网络结构特征。以上市场的数据分析结果表明,相对于波动率网络,收益率网络具有更高的度数中心势,把这种现象归因于政策等因素对收益率的影响更为直接和简单,而对波动率的影响则是间接和复杂的。上述研究结果也为构建多变量波动率模型提供参考。 展开更多

关键词 状态空间模型 ERM算法 收益率网络 波动率网络

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