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中国股市与国际股市联动效应的实证研究CHSSCD
作者：唐齐鸣韩雪
发表期刊：工业技术经济 2009年1期
关键词：联动效应ARCH类模型VAR模型溢出效应
摘要：通过运用ARCH类模型以及向量自回归(VAR)模型,本文对中国沪深股市与香港、日本、英国和美国等主要国际股市之间的关系进行实证研究,从股指价格和收益两个方面分析中国股市和国际股市间的联动效应,探讨中国沪深股市与香港、日本、英国和美国等主要国际股市之间是否存在长期稳定的均衡关系、短期波动的相关性和溢出效应,进而分析新生扰动在股市间的传播和蔓延.
非对称ARCH模型在我国沪市A股中的应用
作者：余俊朱开永陈兴
发表期刊：徐州工程学院学报（自然科学版） 2009年4期
关键词：ARCH类模型非对称性EGARCH模型
摘要：利用ARCH类模型适用于具有群集性和方差时变性的特点,对上证综合指数收益率的波动进行实证研究,结果显示收益率的波动存在显著的条件异方差性和波动过程的非对称性,分析结果表明EGARCH(2,2)模型可以很好地描述上证综合指数的市场波状况.
国内外西洋参价格波动特征与冲击研究CSTPCD
作者：闫桂权何玉成
发表期刊：中国现代中药 2018年10期
关键词：西洋参价格波动ARCH类模型VAR模型
摘要：目的:对国内外西洋参市场价格波动特征与相互冲击关系进行探讨,为维持国内西洋参市场平稳有序运行、推动我国西洋参产业可持续发展提供科学依据.方法:基于2013年4月15日至2018年3月26日的进口和吉林统规格西洋参价格指数周度数据,分别利用ARCH、GARCH、GARCH-M和TARCH模型考察价格波动的集簇效应、风险回报特征和非对称性,应用VAR模型的脉冲响应和方差分解对国内外两个市场间价格波动冲击的影响效果、持续程度以及对价格…查看全部>>
中国股市日内成交量序列建模及预测研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：阎睿李汉东
发表期刊：北京师范大学学报（自然科学版） 2013年1期
关键词：日内成交量序列ARMA模型ARCH类模型ARFIMA模型
摘要：首先研究上证指数日内高频成交量时间序列的统计特征,包括平稳性、自相关和长记忆性,然后我们通过对剔除日内周期趋势的成交量序列建立ARMA模型,并分别结合ARCH类模型和ARFIMA模型消除模型的异方差和长记忆性.我们的实证分析结果表明在消除日内周期项、异方差和长记忆性后建立的时间序列模型比原始序列的时间序列模型有更高的预测精度.
ARCH类模型及其在上证指数收益波动中的应用CSTPCD
作者：么彩莲王涛
发表期刊：辽宁石油化工大学学报 2009年3期
关键词：ARCH类模型波动聚集性长记忆性收益率
摘要：介绍ARCH模型、GARCH模型和GARCH-M模型,分析ARCH类模型的特点.然后以上证综指日收益率作为研究对象,采用ARCH类模型结合Eviews统计软件对上证综指日收益率的时变性进行实证分析.实证结果表明,GARCH(1,1)模型能较好地拟合上海股市收益率的波动特征,如波动聚集性、长记忆性等;GARCH(1,1)-M模型也能很好地拟合股市中风险与收益率之间的关系.
蔬菜价格波动及风险研究—以北京为例北大核心CSTPCD
作者：刘凯穆月英韩婷
发表期刊：中国蔬菜 2018年2期
关键词：蔬菜价格价格波动价格风险ARCH类模型
摘要：基于ARCH类模型,采用2007年6月至2015年11月北京市蔬菜总体按月平均价格数据,对蔬菜市场价格波动引起的风险集簇性、"杠杆效应"等特征进行了系统分析.主要研究结论是,蔬菜价格波动具有ARCH效应,蔬菜价格受前期波动的正向影响,但价格冲击对其价格波动的影响持续时间比较短,价格波动具有高风险高回报的特征,且存在"杠杆效应".最后,针对结论提出了相关政策建议.
中国消费者物价指数的模型构建及波动分析北大核心CHSSCDCSSCI
作者：禹跃军孙文
发表期刊：统计与决策 2011年23期
关键词：物价指数（CPI）AKMA类模型ARCH类模型
摘要：近年来，我国的物价指数（简称CPI）越来越受到人们的关注，因此准确地把握cPI的波动特征也受到了政府和学者的高度重视，文章通过对247个月度CPI数据进行ARMA模型和ARCH类模型的分析，构建了通货膨胀率的波动模型，并与已有的相关文献进行比较分析，揭示出CPI的波动规律，为政府的宏观调控提供定量化参考依据。
ARCH模型在预测股价变动中的应用北大核心CHSSCDCSSCI
作者：王立凤
发表期刊：统计与决策 2006年7期
关键词：ARCH模型合理应用股价变动预测自回归条件异方差ARCH类模型时间序列数据GARCH通货膨胀率统计特性
摘要：自回归条件异方差（ARCH）模型是由Robert Engle最早提出的，之后各国学者对ARCH模型进行各个方面的完善和扩展，出现了如GARCH、EARCH，ARCH—M等改进后的模型，ARCH类模型因其良好的统计特性和对波动现象的准确描述，被广泛地应用于对经济类时间序列数据，诸如利率、外汇汇率、通货膨胀率等的同归分析及预测中。合理应用ARCH模型，则能对股价的变动做出较好的预测，以提高投资者规避市场风险的能力。
居民消费价格指数的波动性分析北大核心CHSSCDCSSCI
作者：傅俊辉林春培冯建勇
发表期刊：统计与决策 2008年19期
关键词：CPI波动率聚类ARCH类模型宏观调控
摘要：居民消费价格指数(以下简称CPI)在一定程度上反映了通货膨胀或紧缩程度,因此历来为各国政府和社会公众所关注.文章主要应用ARCH类模型对CPI年增长率的波动性进行了建模,结果表明该模型能有效拟合CPI年增长率的波动性特征;并根据分析得出我国市场经济还不成熟,需要进行有效调控,以更好地保持物价的稳定,促进经济快速发展的结论.
基于GARCH模型的道琼斯股指收益率的波动性研究CHSSCD
作者：吴宇溦
发表期刊：金融理论与教学 2017年2期
关键词：道琼斯股票指数ARCH类模型波动性
摘要：利用ARCH类模型对美国道琼斯股票指数收益率的波动性进行了实证研究.结果表明:首先,美国道琼斯股票指数存在着明显的条件异方差效应,即ARCH效应;其次,通过模型比较发现,GARCH模型更能准确地描述道美国琼斯股票指数收益率的波动特征,且这种波动性是对称,持续性的;最后,美国道琼斯股票指数不存在明显的杠杆效应.

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