GARCH-M模型
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金融时间序列模型既是股票预测中最常用的方法，也是预测股市变化最好的工具之一。根据已有研究，将波动率代入模型公式中，根据各项准则构建ARIMA-GARCH-M模型对股票的收盘价进行预
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陕西理工大学学报(自然科学版)
2022年04期
股票预测
ARIMA模型
ARIMA-GARCH模型
ARIMA-GARCH-M模型
时间序列
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利用随机游走模型建立沪深300指数对数收益率方程存在ARCH效应。通过对收益率序列特征分析,得到沪深300指数的尖峰厚尾特征和异方差性,并且通过对GARCH-M模型分析,发现GAR
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中小企业管理与科技(下旬刊)
2016年02期
股票收益率
随机游走模型
GARCH-M模型
VAR
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裂缝等损伤在振动时常具有变刚度的时域非线性特征，且损伤前的数据难以获取。针对此问题，通过采集检测结构各位置的加速度时间序列，建立待检测层和基层响应数据的广义自回归条件异方差（gen
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振动.测试与诊断
2022年06期
非线性损伤识别
输电塔
广义自回归条件异方差模型
切比雪夫距离
方差序列标准差
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本文将半参数GARCH-M模型推广到多元情形,研究了一类多元部分线性GARCH-M模型。基于截面似然的方法,文章给出了模型参数和未知函数的估计。模拟结果显示,估计的表现良好。基于上
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数理统计与管理
2018年05期
GARCH-M模型
部分线性回归
风险收益关系
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与传统理论研究的金融资产高风险高收益的结论不同,利用GARCH-M模型分析各分类对冲基金指数的风险收益状况,发现部分分类对冲基金指数收益表现出高风险低收益的状况。原因在于高杠杆和衍
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河南金融管理干部学院学报
2008年06期
对冲基金
GARCH-M模型
投资风险
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国内外利用ARCH类模型对股票价格变化的研究较多,而国内对于我国证券投资基金市场收益与波动的研究尚处于空白状态,文章是这个方面的一个尝试。结果表明,跟股票市场不同,基金市场的收益率
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市场论坛
2006年12期
基金市场
波动性
GARCH模型
GARCH-M模型
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由于我国股票市场每日报酬时间序列的非正态性和厚尾特性,且呈现波动集群性,基于正态假设的静态模型存在很大的缺陷,而Arch类模型具有良好的处理厚尾能力,能较好地描述股价等金融变量的波
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天津大学学报(社会科学版)
2005年05期
风险价值
异方差
Garch-M模型
沪市
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从本轮金融危机以来,伴随着沪深股市的大幅震荡,股指期货作为规避风险、价格发现、资金配置的市场工具,其稳定股市波动性的作用再次被推向了风口浪尖。在综合评价现有研究的缺陷、既有改进方法
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中国管理科学
2017年01期
沪深300股指期货
股市波动
GARCH-M模型
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本文选取沪深300指数2014年1月2日至2014年12月31日的日收盘价作为研究对象,运用GARCH模型对其波动性进行实证分析,并且进一步引入GARCH-M模型研究我国沪深300
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商
2015年43期
GARCH-M模型
沪深300指数
风险溢价
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在经济运行过程中,CPI的波动会受到各种因素的影响,而且影响时间、影响程度和影响方式复杂多变。文章选取2007-2014年我国CPI月度数据,通过平稳性检验和差分处理,建立GARC
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江苏科技信息
2015年34期
CPI
GARCH-M模型
条件异方差
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