国家自然科学基金(70471050)
- 作品数：106 被引量：941H指数：19
- 相关作者：张世英郭名媛许启发蒋翠侠张瑞锋更多>>
- 相关机构：天津大学山东工商学院深圳大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金全国统计科学研究计划项目更多>>
- 相关领域：经济管理理学社会学自动化与计算机技术更多>>
- SCD模型与ACD模型比较研究被引量：11
- 2008年
- 针对近几年在研究金融市场超高频序列时出现的ACD模型和SCD模型,先从理论上探讨了ACD模型、SCD模型与ARMA模型之间的关系,指出两类模型均可转化为ARMA模型,具有一定的相通性;然后实证比较了两类模型的自相关函数对实际数据自相关系数的刻画能力,以及利用基于随机模拟的似然比检验方法,从实证角度比较两类模型对持续期序列的拟合优度,得出在拟合金融市场超高频持续期数据时,SCD模型比ACD模型更具有优势。
- 耿克红张世英
- 关键词：ACD模型SCD模型自相关函数
- 变结构门限t-GARCH模型及其伪持续性研究被引量：18
- 2006年
- 为了反映金融时间序列的波动集聚性、非对称性、厚尾性以及在实证研究中表现出的伪持续性,本文结合门限GARCH模型以及变结构的方法提出了变结构门限t-GARCH模型。首先用MonteCarlo模拟的方法考虑了变结构GARCH模型中存在的伪持续性问题;其次针对金融时间序列非对称性、厚尾性以及强持续性的特点提出了变结构门限t-GARCH模型,总结了关于变结构点检验的几个主要方法;最后用该模型来拟合沪市和深市两个股市的周收益率序列,得到了比GARCH模型更好的拟合结果。
- 李松臣张世英
- 关键词：MONTECARLO模拟
- 高阶矩波动性建模及应用被引量：40
- 2006年
- 为度量高阶矩风险的动态特征、考察时变高阶矩风险对金融投资决策的影响,本文提出了一个新的高阶矩波动模型NAGARCHSK-M模型。讨论了该模型的包容性,给出了关于高阶矩波动性建模的一整套建模技术,基于正态密度的Gram-Charlier展开给出了模型的参数估计方法。利用该模型对我国股市的高阶矩风险进行了动态描述,并讨论了时变方差风险、时变偏度风险和时变峰度风险对资产收益的影响。
- 许启发
- 关键词：高阶矩时变风险
- 基于Copula-SV模型的金融投资组合风险分析被引量：38
- 2007年
- 基于正态Copula函数和SV模型,建立了正态Copula-SV模型,将其应用到金融投资组合风险分析,并与Copula-GARCH模型对金融投资组合风险分析方法进行了对比,结果表明,边缘分布的选择对变量的联合分布具有重要作用,Copula-SV模型比Copula-GARCH模型在刻画组合风险VaR值方面具有优越性。
- 战雪丽张世英
- 关键词：COPULA函数随机波动模型蒙特卡罗模拟风险分析
- 金融市场超高频交易量时间序列模型构建被引量：1
- 2006年
- 耿克红张世英
- 关键词：金融市场交易量模型构建时间序列交易频率交易数据
- 金融资产多分辨风险识别及投资组合策略被引量：5
- 2007年
- 为有效地揭示金融市场微观结构、反映和分散金融风险,基于最大重复离散小波变换对高频数据进行了多分辨分析,利用小波方差和小波协方差给出多分辨Beta系数的计算方法,讨论了高频金融资产不同时间尺度下的风险组成。针对收益与风险的多分辨特征,提出多分辨投资组合策略,改进了Markowitz的静态投资组合方法。实证研究表明,同一金融资产在不同时间尺度下的收益与风险存在多分辨特征;CAPM的表现也具有多分辨特征;而多分辨的投资组合策略则将不同时间尺度下的投资风险降到了最低。
- 蒋翠侠许启发张世英
- 关键词：投资组合高频数据
- 基于金融高频数据波动率计算方法的比较研究被引量：6
- 2008年
- 就近年来出现的基于金融高频时间序列的三种波动率估计量进行了比较研究,从计算方法、统计性质和应用范围等多个角度进行了分析,并用深证成指做了实证研究,为理论工作者和实际操作者选取波动率估计量提供了依据。
- 李胜歌张世英
- 关键词：高频数据
- 宏观经济走势预测理论与方法的回顾与展望被引量：1
- 2005年
- 分析了宏观经济走势预测理论与方法的研究进展和存在问题,重点是商业周期的预测模型,包括经济计量模型、时间序列模型、领先经济指标法、预期调查法等;系统阐述了预测模型精确度比较、合理性检验、显著性检验等过程,指出了该领域的研究方向。
- 张世英刘玉杰
- 关键词：经济周期经济结构变动
- 基于高频金融数据的正交ARFIMA模型及应用被引量：5
- 2008年
- 在低频数据领域内,向量GARCH模型和向量SV模型的参数难于准确估计,利用这些模型很难解决多个资产的协方差矩阵的预测问题.向量ARFIMA模型可以对利用高频金融数据计算得到的多个资产收益的协方差矩阵进行建模,但是随着变量维数的增加,向量ARFIMA模型同样也面临着参数过多而难于准确估计的问题.因此,提出了基于金融高频数据的正交ARFIMA模型.正交ARFIMA模型通过主成分分析将一组变量的协方差矩阵问题转化成了分别考虑它们的主成分的一元波动问题,这样一元的ARFIMA模型可以很直接的得到应用.正交ARFIMA模型通过主成分分析的方法有效的降低了变量的维数,使得其参数估计问题得到很好的解决,对于金融工具的定价、资产配置、风险管理等问题的解决有着深刻的意义.
- 郭名媛张世英
- 关键词：主成分分析协方差矩阵
- 赋权已实现波动及其长记忆性,最优频率选择被引量：30
- 2006年
- 已实现波动是针对高频金融时间序列的一种全新的波动度量方法,具有不需要模型和计算方便的优点.本文则对已实现波动进行了改进,提出了另一种更为有效的波动度量方法———赋权已实现波动,并且使得“已实现”波动成为赋权已实现波动的一个特例.通过对上海股票市场的实证研究,说明了赋权已实现波动是优于已实现波动的波动估计量,并且对赋权已实现波动的统计特性进行了分析.同时,在综合考虑微观结构误差和测量误差的基础上选择了最优的高频数据采样频率.
- 郭名媛张世英
- 关键词：已实现波动长记忆性
