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(1,1)-阶GARCH类模型的非负性、平稳性及记忆性研究
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作者 潘群星 杜修立 张兵 《统计与决策》 北大核心 2025年第9期66-71,共6页
文章运用Maclaurin级数把(1,1)-阶GARCH类模型展开成ARCH(∞)过程,利用其脉冲响应函数和Volterra级数来考察模型的非负性(模型设定)、协方差平稳性及记忆性问题,结果表明:IGARCH、EWMA模型都是一个短记忆而非永久记忆过程,FIGARCH模型... 文章运用Maclaurin级数把(1,1)-阶GARCH类模型展开成ARCH(∞)过程,利用其脉冲响应函数和Volterra级数来考察模型的非负性(模型设定)、协方差平稳性及记忆性问题,结果表明:IGARCH、EWMA模型都是一个短记忆而非永久记忆过程,FIGARCH模型的记忆性仍是公开的,这三种模型都无法实现平稳;平稳的LMGARCH模型是一个长记忆过程,平稳的HYGARCH模型是一个中记忆过程;以上模型的设定都存在非负性约束条件。 展开更多
关键词 (1 1)-阶garch模型 ARCH(∞)过程 脉冲响应函数 VOLTERRA级数
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基于Poisson分布的Z值Taylor-Schwert GARCH模型
2
作者 刘思博 杨凯 +1 位作者 董小刚 徐悦 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第4期1039-1050,共12页
针对存在波动率的Z值时间序列数据建模问题,提出一个基于Poisson分布的Z值Taylor-Schwert广义自回归条件异方差模型.首先,推导该模型的一些统计性质;其次,采用条件极大似然估计方法对模型中的未知参数进行估计,并证明估计量的渐近性质;... 针对存在波动率的Z值时间序列数据建模问题,提出一个基于Poisson分布的Z值Taylor-Schwert广义自回归条件异方差模型.首先,推导该模型的一些统计性质;其次,采用条件极大似然估计方法对模型中的未知参数进行估计,并证明估计量的渐近性质;再次,为说明估计方法的性能进行数值模拟;最后,考虑一个每日股票收益的真实数据,通过对数据拟合结果的分析证明该模型相对于现有模型的优越性. 展开更多
关键词 Z值时间序列 garch模型 条件极大似然估计 异方差性
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PCA+GWO集成特征选择和模型堆叠的客户流失预测
3
作者 刘梅 郑立君 +1 位作者 段永良 段红秀 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期329-342,共14页
客户的长期稳定对酒店营收和提高竞争力具有重要意义。在客户流失预测研究中,生产环境采集的数据存在数据量大、维度高、噪点多等问题,导致机器模型的准确率、稳定性和泛化能力下降。针对此类问题,设计了基于PCA+GWO的集成特征选择方法... 客户的长期稳定对酒店营收和提高竞争力具有重要意义。在客户流失预测研究中,生产环境采集的数据存在数据量大、维度高、噪点多等问题,导致机器模型的准确率、稳定性和泛化能力下降。针对此类问题,设计了基于PCA+GWO的集成特征选择方法,并用模型堆叠构建了客户流失预测模型。提出了利用Pearson系数和随机森林(RF)的特征重要性来确定需要降维特征组的方法。改进了灰狼优化算法(GWO)中的灰狼位置更新机制和收敛条件,并将其应用于选择最佳特征子集的过程中。选取了10种不同的机器学习模型进行训练,挑选出F1-score表现最优的模型作为基模型,进行元模型训练。实验结果表明,使用某酒店客户信息数据集时,改进后的GWO算法收敛速度显著提升,且预测模型的F1-score达到了97.9%,该模型具有较强的泛化能力。 展开更多
关键词 特征选择 随机森林(RF) 主成分分析(pca) 灰狼优化(GWO)算法 模型堆叠
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基于Levy-GARCH模型的股票市场尾部风险度量研究 被引量:3
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作者 朱福敏 宋佳音 刘仪榕 《中央财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2024年第1期47-60,共14页
防范化解金融风险是牢牢守住不发生系统性风险底线的重要工作,描述资产价格规律、准确度量尾部风险是风险管理的前提。为研究非对称性和非高斯性对我国股市收益率预测和尾部风险度量的影响,本文使用20种Levy-GARCH模型对上证综合指数进... 防范化解金融风险是牢牢守住不发生系统性风险底线的重要工作,描述资产价格规律、准确度量尾部风险是风险管理的前提。为研究非对称性和非高斯性对我国股市收益率预测和尾部风险度量的影响,本文使用20种Levy-GARCH模型对上证综合指数进行实证分析,计算噪声服从跳跃过程时的VaR和CVaR值,结合快速傅里叶变换数值计算和回溯测试进行检验。研究结果表明:在中国股市中,非高斯性和非对称性是不可忽视的重要特征,跳跃行为在收益率拟合、预测和风险度量方面有重要影响;在尾部风险度量上,带跳跃的非仿射结构条件方差模型表现稳定地优于仿射结构模型,而且有限跳跃过程模型的综合表现优于带无限活动率跳跃过程的模型。总的来说,非对称、非高斯、非仿射的Levy-GARCH模型在收益率拟合与尾部风险测度上表现更好,而且有限跳跃形态可以更准确地解释中国股票市场的尾部风险。 展开更多
关键词 市场尾部风险 VAR Levy-garch 模型 有限跳跃 非对称 garch
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基于RS-PCA-SVM的建筑项目安全预测模型 被引量:1
5
作者 李永清 马亚冰 凤亚红 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第9期1243-1247,1261,共6页
为了减少建筑项目安全事故的发生,文章提出一种基于RS-PCA-SVM建筑项目安全组合预测模型,采用粗糙集理论(rough set,RS)对数据进行属性约简,剔除交叉和冗余信息,降低输入变量维数和计算复杂度,减少训练时间;利用主成分分析(principal co... 为了减少建筑项目安全事故的发生,文章提出一种基于RS-PCA-SVM建筑项目安全组合预测模型,采用粗糙集理论(rough set,RS)对数据进行属性约简,剔除交叉和冗余信息,降低输入变量维数和计算复杂度,减少训练时间;利用主成分分析(principal component analysis,PCA)法进行降维处理,除去贡献率较低的主成分,将剩余主成分作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入变量,并选择自适应权重粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化SVM的参数,避免参数选择的盲目性。结果表明:该模型的平均预测准确率为93.78%,相比传统方法预测精度高、计算速度快。 展开更多
关键词 属性约简 主成分分析(pca)法 支持向量机(SVM) 预测模型
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PCA尺度对地铁站建成环境与客流关联影响研究 被引量:1
6
作者 卢源 赵瑾 姚轶峰 《都市快轨交通》 北大核心 2025年第1期30-36,共7页
地铁站点周边建成环境影响客流量,但行人集水区(pedestrian catchment area,PCA)大小尚未统一。本研究旨在验证PCA大小是否影响地铁客流与建成环境相关性研究的结果值。以南宁市轨道交通1号线25个站点为例,选取居住人口、工作岗位、商... 地铁站点周边建成环境影响客流量,但行人集水区(pedestrian catchment area,PCA)大小尚未统一。本研究旨在验证PCA大小是否影响地铁客流与建成环境相关性研究的结果值。以南宁市轨道交通1号线25个站点为例,选取居住人口、工作岗位、商业设施等5个指标作为自变量,站点实际乘客量作因变量。采用OLS回归模型,对比不同PCA半径变量下模型拟合和影响因素的分析结果。地铁站点PCA不同范围的数据收集,对客流量与建成环境关系研究结果存在影响。针对南宁市,其PCA的半径取值为600 m,在地铁客流与建成环境相关性模型的拟合好于300 m和900 m。PCA范围会导致地铁客流与建成环境关联研究结果不一致。未来相关研究需针对不同PCA半径进行模型分析,根据拟合效果确定适宜的PCA尺度,提高研究准确性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 行人集水区(pca) 回归模型 建成环境 客流 南宁市
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基于PCA-APCS-MLR模型的滇池流域地下水质量影响因素定量识别 被引量:3
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作者 彭聪 梁建宏 +3 位作者 任坤 曾洁 唐薇薇 潘晓东 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1116-1126,共11页
近年来,随着人类活动的加剧,滇池流域地下水质量不断恶化.本研究在评价流域地下水质量及主要影响指标的基础上,利用主成分分析法(PCA)归纳主要影响水质的驱动因子,并结合绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR模型)进一步量化... 近年来,随着人类活动的加剧,滇池流域地下水质量不断恶化.本研究在评价流域地下水质量及主要影响指标的基础上,利用主成分分析法(PCA)归纳主要影响水质的驱动因子,并结合绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR模型)进一步量化了人为和天然因素对流域内地下水质量的影响程度.结果表明:①滇池流域约78%的地下水超过GB/T 14848-2017《地下水质量标准》Ⅲ类水标准,其中主要超标指标为铝(Al)、锰(Mn)和总铁(TFe).②通过主成分分析(PCA)提取了5类影响水质的主成分因子,分别为水岩相互作用因子(24.27%)、生活污水漏排因子(17.09%)、农业活动污染因子(12.24%)、地质环境背景因子(10.26%)和工业活动污染因子(9.14%),方差累积贡献率为73.00%.③利用APCS-MLR模型进一步量化了各类人为和天然因素对流域内地下水质量影响的贡献,5项因子对特征指标的平均贡献率分别为45.15%、70.76%、45.54%、54.1%和44.59%.研究显示,人类活动对地下水的过度开采及工农业活动是导致区域地下水质量下降的主要因素. 展开更多
关键词 滇池流域 地下水质量 污染源识别 pca APCS-MLR模型
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混合Beta分布GARCH模型的EM算法求解与实证分析 被引量:1
8
作者 石凯 刘洪江 孙峰 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第2期160-164,共5页
GARCH模型在处理时序数据异方差问题中得到广泛应用,然而在面临一些特殊领域的数据,尤其是金融市场领域中具有高峰厚尾、非对称性、有界取值区间等特征的数据时,传统正态分布的基本假设往往与现实严重不一致。针对此类问题,文章提出混合... GARCH模型在处理时序数据异方差问题中得到广泛应用,然而在面临一些特殊领域的数据,尤其是金融市场领域中具有高峰厚尾、非对称性、有界取值区间等特征的数据时,传统正态分布的基本假设往往与现实严重不一致。针对此类问题,文章提出混合Beta分布的GARCH模型,并给出了基于完全数据最大似然函数的EM算法估计模型的参数,以仿真模拟数据和金融市场现实数据为例,进行了实证分析。结果显示,在违背正态分布假设的情形下,混合Beta分布GARCH模型更能有效地提炼波动的一系列非正态性信息,同时也验证了EM算法对模型的参数求解行之有效。 展开更多
关键词 garch模型 混合Beta分布 EM算法 参数估计
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房地产企业资本结构对股价波动的传递效应分析——基于结构化GARCH模型
9
作者 王虹 唐媛媛 《湖南大学学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2024年第2期68-75,共8页
中国房地产企业资本结构长期处于高负债、高杠杆状态。在二十余年的房地产高速发展过程中,高杠杆风险长期被忽视,甚至被认为是房地产企业发展的固有模式。在结构化GARCH模型中引入资本结构因素,检验房地产企业资本结构对股价波动的传递... 中国房地产企业资本结构长期处于高负债、高杠杆状态。在二十余年的房地产高速发展过程中,高杠杆风险长期被忽视,甚至被认为是房地产企业发展的固有模式。在结构化GARCH模型中引入资本结构因素,检验房地产企业资本结构对股价波动的传递与溢出效应。研究发现:中国房地产市场具有结构化特征,杠杆乘数与股价波动具有同步性;过高的负债水平并不会提升房地产企业的规模效应,反而会抑制股票收益率的增长。 展开更多
关键词 房地产企业 资本结构 股价波动 结构化garch模型
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基于GARCH模型和SV模型的VaR比较 被引量:76
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作者 余素红 张世英 宋军 《管理科学学报》 CSSCI 2004年第5期61-66,共6页
简单介绍了VaR的含义及计算方法,指出推测市场因子的波动情况是计算VaR的关键.通过对比GARCH和SV模型,得出SV模型更能刻画金融市场的实际特征.将随机波动SV模型应用于VaR的计算,最后作实证研究.通过与GARCH模型下的结果对比,说明基于SV... 简单介绍了VaR的含义及计算方法,指出推测市场因子的波动情况是计算VaR的关键.通过对比GARCH和SV模型,得出SV模型更能刻画金融市场的实际特征.将随机波动SV模型应用于VaR的计算,最后作实证研究.通过与GARCH模型下的结果对比,说明基于SV模型计算的VaR更具有动态性和准确性,VaR更贴切地反映了金融市场的风险水平. 展开更多
关键词 VAR 市场因子 garch模型 SV模型
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基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型 被引量:24
11
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ARMA-GARCH模型的超短期风功率预测研究 被引量:11
12
作者 田波 朴在林 +1 位作者 郭丹 王慧 《电测与仪表》 北大核心 2016年第17期12-17,共6页
风功率预测对提高电能质量和电力系统的安全运行具有重要意义。基于时间序列的方法,对内蒙古赤峰地区某风场的风功率数据进行了超短期预测,通过对数据平稳性检验的结果,建立了时间序列的ARMA模型,利用拉格朗日乘子检验的方法,检验ARMA... 风功率预测对提高电能质量和电力系统的安全运行具有重要意义。基于时间序列的方法,对内蒙古赤峰地区某风场的风功率数据进行了超短期预测,通过对数据平稳性检验的结果,建立了时间序列的ARMA模型,利用拉格朗日乘子检验的方法,检验ARMA模型具有ARCH效应,并建立适合的ARMA-GARCH模型。结论通过对比ARMA模型,ARMA-ARCH模型和ARMA-GARCH模型的风功率预测精度可知,在解决数据的残差序列异方差函数具有长期相关性时,ARMA-GARCH模型能够有效的提高预测精度。 展开更多
关键词 时间序列 风电功率 预测 ARMA模型 ARCH模型 garch模型
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基于PCA和动态监测模型的刀具寿命在线检测技术 被引量:13
13
作者 高宏力 许明恒 +2 位作者 李登万 司徒渝 黄海凤 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2416-2421,共6页
为了实现机械加工过程中刀具寿命在线准确识别,采用时域、频域和小波变换等信号分析方法,提取切削力信号和振动信号中与刀具寿命变化敏感的多个特征,系统输入特征向量通过主向量分析(PCA)方法根据累积贡献率进行优化选择;监测系统根据... 为了实现机械加工过程中刀具寿命在线准确识别,采用时域、频域和小波变换等信号分析方法,提取切削力信号和振动信号中与刀具寿命变化敏感的多个特征,系统输入特征向量通过主向量分析(PCA)方法根据累积贡献率进行优化选择;监测系统根据加工条件自动选择对应的,由两个寿命计算模型构成的动态监测模型,两个模型根据输出精度交替实现刀具寿命计算、在线学习和模型参数更新,最终实现了刀具寿命的在线预测。长期运行结果证明,建立的刀具寿命监测系统能够准确预测刀具的寿命状态,具有良好的自学习能力,在线计算速度高,具有较强的工业推广价值。 展开更多
关键词 刀具寿命 动态模型 模糊神经网络 B样条 pca
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基于GARCH模型族的上海房价分析 被引量:19
14
作者 黄忠华 吴次芳 杜雪君 《技术经济》 2008年第5期57-62,共6页
本文以房价历史信息、利率、汇率作为自变量来分析1995年11月至2006年9月上海房价的变化,并采用GARCH模型族来分析上海房价的波动性。计量结果表明:房价历史信息能部分解释当期房价的变化;利率对房价具有显著的负影响;汇率对房价的影响... 本文以房价历史信息、利率、汇率作为自变量来分析1995年11月至2006年9月上海房价的变化,并采用GARCH模型族来分析上海房价的波动性。计量结果表明:房价历史信息能部分解释当期房价的变化;利率对房价具有显著的负影响;汇率对房价的影响为正;房价变化存在不对称效应,降息对房价的冲击大于加息引起的冲击。宏观调控政策效果分析结果显示:2005年3月—2005年5月出台的宏观调控政策在短期内对上海房价的上涨有抑制作用。 展开更多
关键词 garch模型 房价 利率 波动 上海
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模拟岩石声发射及混沌性的PCA模型 被引量:17
15
作者 谭云亮 周辉 +1 位作者 王泳嘉 马志涛 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期802-807,共6页
根据岩石的细观非均质特征 ,从基本的能量传递规则出发 ,建立了一种新的物理元胞自动机PCA理论 ,它能够对岩石等细观非均质材料破坏演化过程中的声发射及混沌性进行有效模拟。经对较均质的粗面岩与较不均质的花岗岩AE混沌性模拟结果表... 根据岩石的细观非均质特征 ,从基本的能量传递规则出发 ,建立了一种新的物理元胞自动机PCA理论 ,它能够对岩石等细观非均质材料破坏演化过程中的声发射及混沌性进行有效模拟。经对较均质的粗面岩与较不均质的花岗岩AE混沌性模拟结果表明 ,其最大Lyapounov指数分别为 0 .45和 0 .6 2 3,即非均质性越强 ,混沌性就越强 ,对其岩石破坏力学行为的预测就越困难。模拟得到的声发射曲线与Mogi.K的实验结果基本吻合。PCA模型突破了传统元胞自动机模型仅限于数学意义上的运算规则 ,发展成为一种研究岩石破坏演化过程中声发射规律及非线性特征物理力学方法。 展开更多
关键词 pca模型 声发射 混沌 物理元胞自动机 岩石
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参考作物腾发量的GARCH类模型模拟与比较 被引量:7
16
作者 孙怀卫 严冬 +2 位作者 陈皓锐 周建中 张勇传 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期131-136,共6页
由于辐射、气象等复杂因素变化,水文过程时间序列模型的预测和不确定性是当前研究的重要问题。该文以参考作物腾发量为研究对象,运用能够反映时间序列非线性变化的GARCH(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity mod... 由于辐射、气象等复杂因素变化,水文过程时间序列模型的预测和不确定性是当前研究的重要问题。该文以参考作物腾发量为研究对象,运用能够反映时间序列非线性变化的GARCH(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model)类模型,选取湖北省宜昌站1953—2007年实测气象数据进行计算,依次研究其时间序列特性、预测模型、波动特征和最优的误差预测模型。结果表明,季节自回归滑动平均模型(SARMA,seasonal autoregressivemoving average model模型)很好地模拟了参考作物腾发量时间序列变化(模型均方根误差为0.089mrn),但Engle拉格朗日乘数检验结果表明参考作物腾发量变化过程存在条件异方差特性;GARCH、TGAR,CH(threshold GARCH)、EGARCH(exponential GARCH)和PGARCH(power GARCH)模型的应用估计表明,GARCH类模型能够很好刻画时间序列预测模拟中的方差变化特征,相比于传统线性时间序列模型能够更好反应预测中的不确定特性;通过多个误差统计量的比较研究表明,EGARCH模型能够较好地预测参考作物腾发量波动特征,相对于其他GARCH类模型具有较高的精度。该文对参考作物腾发量时间序列条件异方差特性的研究,有利于深度挖掘水文规律,为水资源管理提供理论基础。 展开更多
关键词 作物需水 不确定性分析 模型 水文 garch 异方差性
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中国股票市场波动的非线性GARCH预测模型 被引量:52
17
作者 魏巍贤 周晓明 《预测》 CSSCI 1999年第5期47-49,共3页
本文首次应用广义自回归条件异方差(GARCH)模型及其两种非线性修正模型(QGARCH 模型和GJR 模型)预测中国股票市场的波动。结果表明QGARCH模型对中国股市波动具有非凡的预测能力,它明显地优于随机游动模型,但... 本文首次应用广义自回归条件异方差(GARCH)模型及其两种非线性修正模型(QGARCH 模型和GJR 模型)预测中国股票市场的波动。结果表明QGARCH模型对中国股市波动具有非凡的预测能力,它明显地优于随机游动模型,但GJR 展开更多
关键词 中国 股票市场 波动预测 非线性 garch 模型
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基于非参数GARCH的时间序列模型在日前电价预测中的应用 被引量:17
18
作者 邓佳佳 黄元生 宋高峰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期190-196,共7页
电力市场中电价序列具有较强的波动性、周期性和随机性,以致经常出现价格尖峰,这在很大程度上影响了电价预测的精度。提出了一种基于小波变换和非参数GARCH(generalized auto regressive conditional heteroskedasticity)模型的时间序... 电力市场中电价序列具有较强的波动性、周期性和随机性,以致经常出现价格尖峰,这在很大程度上影响了电价预测的精度。提出了一种基于小波变换和非参数GARCH(generalized auto regressive conditional heteroskedasticity)模型的时间序列模型对日前电价进行预测。利用小波变换将历史电价序列分解重构概貌序列和细节序列,分别建立累积式自回归滑动平均(auto-regressive integrated moving average,ARIMA)模型进行预测,采用非参数GARCH模型对电价序列预测残差的随机波动率进行建模,从而提高对价格波动性的预测能力和ARIMA模型的预测精度。将该模型应用于美国宾夕法尼亚—新泽西—马里兰(Pennsylvania-New Jersey-Maryland,PJM)电力市场的日前电价预测。算例结果表明,非参数GARCH模型可以更好地拟合电价序列剧烈波动的特性,该模型能够提高电价的预测精度。 展开更多
关键词 电价预测 小波变换 累积式自回归滑动平均模型 非参数garch模型
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多尺度GARCH模型研究货币增长对期货价格波动的影响 被引量:9
19
作者 沈虹 何建敏 +1 位作者 胡小平 赵伟雄 《管理学报》 CSSCI 2010年第2期263-267,共5页
选取M2同比增长率为货币供应量的增长指标,从收益的波动性与分布出发,运用GARCH-GED模型对上海期货交易所的铜、铝和橡胶期货数据进行检验,求得收益的波动序列。同时,运用小波db(4)对波动序列进行小波分解,得到反映长期趋势的低频数据... 选取M2同比增长率为货币供应量的增长指标,从收益的波动性与分布出发,运用GARCH-GED模型对上海期货交易所的铜、铝和橡胶期货数据进行检验,求得收益的波动序列。同时,运用小波db(4)对波动序列进行小波分解,得到反映长期趋势的低频数据。通过对低频数据和M2同比增长率之间的Granger因果检验,得出货币供应量的增长会加剧期货市场的波动,从而为流动性过剩对期货市场产生影响提供有力证据。 展开更多
关键词 期货 小波分析 波动率 garch—GED模型
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基于非参数GARCH模型的汇率波动性预测 被引量:13
20
作者 赵树然 任培民 赵昕 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2012年第6期148-151,共4页
文章利用非参数GARCH模型来预测人民币汇率的波动性,并且与参数GARCH族模型的预测结果进行比较。理论上,非参数GARCH模型避免了参数GARCH族模型形式上的错误设定,具有稳健性。文章选择美元和日元兑人民币汇率的日对数收益率来进行预测,... 文章利用非参数GARCH模型来预测人民币汇率的波动性,并且与参数GARCH族模型的预测结果进行比较。理论上,非参数GARCH模型避免了参数GARCH族模型形式上的错误设定,具有稳健性。文章选择美元和日元兑人民币汇率的日对数收益率来进行预测,预测结果综合表明非参数GARCH模型具有最强的预测能力。 展开更多
关键词 非参数garch模型 汇率 波动性 预测误差
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