广义自回归条件异方差模型
广义自回归条件异方差模型
设模型为
y=Xβ+e (1)
式中
E[e] =0。
E[ee′]=Φ=diag(σ1
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文章对GARCH模型进行拓展,通过半参数化处理以提高模型的预测精度。使用OLS检验和SPA检验两种方法对半参数化后的广义自回归条件异方差模型的预测能力进行验证。半参数化GARCH模
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半参数
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文章建立基于偏正态分布的广义自回归条件异方差模型(GARCH-SN)的贝叶斯参数估计方法。通过MCMC抽样中常用的MH算法解决贝叶斯估计中遇到的高维数值计算问题,得到稳定的抽样序列
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统计与决策
2014年08期
偏正态分布
广义自回归条件异方差模型
贝叶斯估计
马尔科夫链蒙特卡洛
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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
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电网技术
2008年16期
短期电价预测
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广义自回归条件异方差(GARCH)模型
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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
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上海海事大学学报
2011年02期
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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电力市场中的电价序列存在很大的随机波动和价格尖峰。文章提出根据电价序列的变化特点,通过小波变换将其分解为概貌序列和细节序列,从而在不同尺度上反映电价的变化规律。通过概貌分量找出电价
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电网技术
2009年18期
电力市场
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广义自回归条件异方差(GARCH)
自回归移动平均(ARMA)
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金融市场中,风险的度量及预测一直都是被关注和研究的重点。文章通过构建价格极差-交易量-广义自回归条件异方差模型,对股票市场的流动性风险进行度量,并利用上证指数2011年1月4日至2
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杭州电子科技大学学报(社会科学版)
2020年05期
流动风险
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价格极差
广义自回归条件异方差模型
回测检验
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基于广义自回归条件异方差模型的理论,通过建立广义自回归条件异方差模型研究高血压月发病率和月平均气温之间的相互关系.文章通过EViews软件对青海省海西州地区高血压发病病例监测登记资
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西北民族大学学报(自然科学版)
2010年03期
广义自回归条件异方差模型
GARCH效应检验
独立性检验
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国家政策的推出对于股市的波动造成何种影响,是在研究我国股市波动性时需要关注的一个重要问题。本文结合我国股票市场的实际发展,选取"融资融券"业务这一重要政策,并提取政策提出前后股票市
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市场周刊
2019年10期
管理计量学
股票市场
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本文简要介绍了ARCH类模型理论,阐述了ARCH模型的建立过程及ARCH效应的检验方法。然后在根据太平洋股票三年的每日收盘价数据建立多个GARCH模型,再从中选取最理想的模型,并基
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区域金融研究
2015年09期
收盘价
GARCH模型
预测
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广义自回归条件异方差(GARCH)模型具有描述时间序列波动性的能力。文中将GARCH模型应用于短期负荷预测研究。通过分析经典时间序列模型随机扰动分量,论证了自回归条件异方差(ARC
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电力系统自动化
2007年15期
负荷预测
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