GARCH

摘要： 为应对气候变化,越来越多的国家和地区采取碳排放权交易的方式来达到减排二氧化碳的目的。中国建立区域排放交易机制是一种新的探索性实践。为促进中国碳市场的成长和成熟,与国际碳市场融合,对碳市场风险进行测量,并研究了市场之间的风险溢出效应,为碳市场的政策制定提供了理论参考。构建ARMA-GARCH(1,1)模型在偏t、GED等分布下,对中国5个试点碳市场的CO_(2)排放配额现货价格进行建模。VaR和CVaR用来测量上海、北京、湖北、广东、深圳碳市场的风险。R-vine copula-CoVaR用来探索中国碳市场的风险溢出效应。研究结果表明风险溢出效应只存在于深圳与上海、北京与上海、湖北与广东碳市场之间,其中深圳到上海、湖北到广东均为单向风险溢出效应,北京与上海为双向风险溢出效应。

摘要： 文章以沪深300股指期货为研究对象,对GARCH类模型的样本内、外预测表现进行评价.选取日收盘价数据,对其日对数收益率序列进行基本的统计分析,验证序列具有ARCH效应.通过泊松拟合优度检验模型的标准化残差假定分布,选取最优的分布建立GARCH类模型.以已实现波动率作为波动率预测的评价标准,采用M-Z回归和损失函数对预测效果进行检验.结果表明,GED分布假设下的GARCH(1,1)模型是预测沪深300股指期货收益波动率最强的模型.

摘要： 在经济全球化和金融创新的背景下,金融活动在国际市场迅速发展,金融市场间的联系更加紧密,金融风险的影响也更加显著.本文基于分形市场特征,选取上证市场和恒生市场2011-2016年交易日的收盘数据,采用边缘分布为GARCH分布的T-Copula模型,研究了分形市场背景下上证和恒生两市场的金融风险传染效应.实证研究表明,深港股之间具有显著互动关系,其存在着较强的金融风险传染效应.

摘要： GARCH族模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法。本文采用Eviews软件,选取2018年1月2日—2019年12月31日的深圳综指数共465个日收盘价,对数据预处理并转化为平稳的对数收益率序列,检验出ARCH效应之后对其定阶,最后基于建立GARCH和TGARCH模型分析其波动的特征,得出深证指数具有较高的波动集群性特征和杠杆效应,存在极端价格的变动情况,即股票市场还不够成熟并根据变动特征提出相应的政策建议,以供参考。

摘要： 大豆作为重要的农产品在我国的需求量持续增长,但由于我国的大豆产能有限,导致了大豆的供给大多依赖于进口.中美贸易摩擦和2020年新冠疫情全球蔓延对世界经济和贸易影响巨大,使得内外部经济环境愈发复杂,来自内外部的多重冲击必然会给我国大豆价格带来巨大影响.本文全面考察了中国大豆的期现货价格、美国大豆的期货价格、汇率、能源价格、进口量等多种因素的相互影响,一方面分析各种定量因素对于我国大豆价格的影响;另一方面在贸易摩擦日益严重和新冠疫情等多重冲击下,分析了中美两国大豆价格波动风险的演化情况及其相应的影响因素,为进一步判断大豆价格走势、合理制定相关农业政策和贸易政策提供了重要的决策依据.

摘要： GARCH族模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法.本文采用Eviews软件,选取2018年1月2日—2019年12月31日的深圳综指数共465个日收盘价,对数据预处理并转化为平稳的对数收益率序列,检验出ARCH效应之后对其定阶,最后基于建立GARCH和TGARCH模型分析其波动的特征,得出深证指数具有较高的波动集群性特征和杠杆效应,存在极端价格的变动情况,即股票市场还不够成熟并根据变动特征提出相应的政策建议,以供参考.

摘要： 本文通过选取2016.12-2019.12期间黄金期货的结算价、收盘价以及连续合约价的日频率数据,使用GARCH模型对三组黄金期货日价格数据序列进行实证分析,采用拟合优度最高的GARCH族模型,预测VaR值,从而估算黄金期货的市场风险。实证分析结果发现,三组价格序列呈非正态分布,并且都存在ARCH效应,这一特征可以通过三组数据各自对应的最优拟合的GARCH族模型去除。活跃合约的结算价和收盘价波动较小,而连续黄金期货的收盘价因为本身加权的特性,所以其波动较另两组数据显著程度更高。本文认为政府有关部门应减少对金融衍生品市场的强制管制措施,使企业和个人投资者能更加准确地通过计量方法得出衍生品的市场风险;而商业银行应将重心放在改造金融衍生品的细节构成的数量规模上,使其本身和广大投资者都能更加清晰地预判出黄金期货的风险。

摘要： 与发达国家相比,我国股票市场因起步晚尚不成熟,股票市场的波动性较为强烈。但中国股票市场对世界股票市场的影响越来越大,因此我们有必要对股票市场的波动情况进行研究。GARCH模型是研究具有集群效应金融数据波动性的有效办法,TGARCH模型侧重研究金融数据波动性是否具有非对称性效应,有助于找到导致金融市场波动的原因,从而提出相应的对策来促进金融市场健康有序发展。本文基于Eviews6.0软件,选取2019年1月至2020年12月沪深300指数日收盘价数据,利用GARCH、TGARCH模型分析沪深300指数的波动性特征,发现沪深300指数具有较高的波动集聚性和非对称性,并结合ARMA-GARCH模型对股票市场的波动性提出相应的对策。

摘要： 本文选取了2018年10月19日到2020年12月25日湖北碳排放权配额日收盘价择定GARCH族模型建模,而后研究波动性的影响。研究发现,碳排放权配额价格波动性具有"尖峰后尾"特征,存在ARCH效应,但可能并不存在着明显非对称性与杠杆效应。

摘要： 论文构建ARMA(m,n)-GARCH(p,q)模型,基于2015年至2019年中国资本市场的交易数据,对股指期货交易政策调整影响现货市场波动率的情形进行分析.研究发现:(1)监管当局的股指期货交易政策调整意图能够传导至现货市场;(2)从传导机制来看,股指期货交易量对现货市场波动率有正向作用,但持仓量对现货波动率的影响不显著.由于三种股指期货对应的现货波动特征不同,应对不同品种的股指期货分类管控.本文还发现放松对股指期货交易的管控难以在短时间之内使股指期货市场的活跃程度和其对现货市场的影响力恢复至限制股指期货交易前的水平.

摘要： 结合GARCH、EVT 理论及Copula 函数， 建立了开放式基金风险分析的 GARCH-EVT-Copula 模型。以开放式基金持有的10只股票收益率为研究对象，首先利用 GARCH 模型拟合收益率提取标准化残差，继而对标准化残差序列做广义Pareto 分布拟合得 到边缘分布，最后利用t Copula 函数来构造残差间的相关结构，并且使用Monte Carlo 方法 进行数据模拟得到模拟出的多元资产收益率数据，从而得出开放式基金的VaR 值。实证结 果显示，与其他传统方法相比，采用该模型计算VaR 值降低了失败次数并且控制在置信度 内，说明该模型能更有效的刻画开放式基金的风险。

摘要： 结合GARCH、EVT 理论及Copula 函数， 建立了开放式基金风险分析的 GARCH-EVT-Copula 模型。以开放式基金持有的10只股票收益率为研究对象，首先利用 GARCH 模型拟合收益率提取标准化残差，继而对标准化残差序列做广义Pareto 分布拟合得 到边缘分布，最后利用t Copula 函数来构造残差间的相关结构，并且使用Monte Carlo 方法 进行数据模拟得到模拟出的多元资产收益率数据，从而得出开放式基金的VaR 值。实证结 果显示，与其他传统方法相比，采用该模型计算VaR 值降低了失败次数并且控制在置信度 内，说明该模型能更有效的刻画开放式基金的风险。

摘要： 结合GARCH、EVT 理论及Copula 函数， 建立了开放式基金风险分析的 GARCH-EVT-Copula 模型。以开放式基金持有的10只股票收益率为研究对象，首先利用 GARCH 模型拟合收益率提取标准化残差，继而对标准化残差序列做广义Pareto 分布拟合得 到边缘分布，最后利用t Copula 函数来构造残差间的相关结构，并且使用Monte Carlo 方法 进行数据模拟得到模拟出的多元资产收益率数据，从而得出开放式基金的VaR 值。实证结 果显示，与其他传统方法相比，采用该模型计算VaR 值降低了失败次数并且控制在置信度 内，说明该模型能更有效的刻画开放式基金的风险。

摘要： 结合GARCH、EVT 理论及Copula 函数， 建立了开放式基金风险分析的 GARCH-EVT-Copula 模型。以开放式基金持有的10只股票收益率为研究对象，首先利用 GARCH 模型拟合收益率提取标准化残差，继而对标准化残差序列做广义Pareto 分布拟合得 到边缘分布，最后利用t Copula 函数来构造残差间的相关结构，并且使用Monte Carlo 方法 进行数据模拟得到模拟出的多元资产收益率数据，从而得出开放式基金的VaR 值。实证结 果显示，与其他传统方法相比，采用该模型计算VaR 值降低了失败次数并且控制在置信度 内，说明该模型能更有效的刻画开放式基金的风险。

摘要： 结合GARCH、EVT 理论及Copula 函数， 建立了开放式基金风险分析的 GARCH-EVT-Copula 模型。以开放式基金持有的10只股票收益率为研究对象，首先利用 GARCH 模型拟合收益率提取标准化残差，继而对标准化残差序列做广义Pareto 分布拟合得 到边缘分布，最后利用t Copula 函数来构造残差间的相关结构，并且使用Monte Carlo 方法 进行数据模拟得到模拟出的多元资产收益率数据，从而得出开放式基金的VaR 值。实证结 果显示，与其他传统方法相比，采用该模型计算VaR 值降低了失败次数并且控制在置信度 内，说明该模型能更有效的刻画开放式基金的风险。

摘要： 网络业务流建模在网络设计、网络控制和网络性能分析中起着重要的作用。研究表明一个精确的网络模型应该能够抓住业务流的重要特征如:长相关、短相关特性以及小尺度上的多重分形特性。通过将能够有效描述网络业务流长相关和短相关特性的FARIMA模型和能够有效描述网络业务流的波动特性的GARCH模型有机结合,本文提出了一种改进的FARIMA/GARCH网络业务流组合建模模型,对网络业务流的建模结果表明,该组合模型较好描述了网络业务流的多重分形特性。

摘要： 网络业务流建模在网络设计、网络控制和网络性能分析中起着重要的作用。研究表明一个精确的网络模型应该能够抓住业务流的重要特征如:长相关、短相关特性以及小尺度上的多重分形特性。通过将能够有效描述网络业务流长相关和短相关特性的FARIMA模型和能够有效描述网络业务流的波动特性的GARCH模型有机结合,本文提出了一种改进的FARIMA/GARCH网络业务流组合建模模型,对网络业务流的建模结果表明,该组合模型较好描述了网络业务流的多重分形特性。

摘要： 网络业务流建模在网络设计、网络控制和网络性能分析中起着重要的作用。研究表明一个精确的网络模型应该能够抓住业务流的重要特征如:长相关、短相关特性以及小尺度上的多重分形特性。通过将能够有效描述网络业务流长相关和短相关特性的FARIMA模型和能够有效描述网络业务流的波动特性的GARCH模型有机结合,本文提出了一种改进的FARIMA/GARCH网络业务流组合建模模型,对网络业务流的建模结果表明,该组合模型较好描述了网络业务流的多重分形特性。

摘要： 网络业务流建模在网络设计、网络控制和网络性能分析中起着重要的作用。研究表明一个精确的网络模型应该能够抓住业务流的重要特征如:长相关、短相关特性以及小尺度上的多重分形特性。通过将能够有效描述网络业务流长相关和短相关特性的FARIMA模型和能够有效描述网络业务流的波动特性的GARCH模型有机结合,本文提出了一种改进的FARIMA/GARCH网络业务流组合建模模型,对网络业务流的建模结果表明,该组合模型较好描述了网络业务流的多重分形特性。

摘要： 提出了一种基于非高斯分布广义自回归条件异方差模型的短期负荷预测新方法。在论证ARCH效应的存在性基础上，推广标准GARCH模型，建立了非高斯分布假设GARCH模型(GARCH—t，GARCH-GED)。最后比较了ARMA，标准GARCH，非高斯分布GARCH模型的预测能力，从平均预测误差，最大预测误差能力等指标上来看，GARCH-GED模型表现最为出色。算例表明，非高斯分布GARCH模型是有效而可行的。

摘要： 本发明属于电力市场热力负荷‑绿色能源交易电价预测方法领域，尤其涉及一种t分布GARCH模型的热力负荷‑绿色能源交易电价预测方法。本发明通过采集热力负荷‑绿色能源交易电价相关变量的历史数据、相关变量的交易日预测数据；基于GARCH数学模型建立热力负荷‑绿色能源交易电价模型；基于所获历史数据，对热力负荷‑绿色能源交易电价模型不确定参数进行估计；利用Nyblom统计量、Cramer‑VonMises统计量对参数估计后的交易电价模型进行检验；输入交易电价相关变量的交易日预测数据，利用检验成功的模型计算交易日热力负荷‑绿色能源交易电价；最后对比评价所提出的热力负荷‑绿色能源交易电价预测方法。

摘要： 本发明提出了一种基于GARCH模型的IGBT剩余使用寿命预测方法。本发明通过分析集电极‑发射极通态压降和IGBT疲劳老化的关系，利用最小二乘法建立初始老化模型，进而对噪声序列进行平稳性检验，进而建立基于GARCH模型的IGBT老化模型，评估IGBT老化状态，提高IGBT寿命预测的精度。本发明解决了IGBT具体生产工艺引起个体差异和实际工况带来的影响。根据功率循环加速老化试验建立集电极‑发射极通态压降VCE，on与功率循环次数的数学模型，可精确地得到单个IGBT模块的老化状态。

摘要： 本发明公开了一种基于GARCH模型的天然气用气负荷波动对称性分析方法及系统，首先，对获取的天然气数据集的缺失值进行填充以及异常值的剔除：然后，将天然气数据集按年份进行划分，以形成时间跨度上的对比分析；再然后，对天然气数据集进行平稳性校验，其次，对天然气数据集进行ARCH效应校验，最后，对通过ARCH效应校验后的天然气数据集进行基于GARCH模型的波动对称性分析，得到分析结果。

摘要： 本发明公开了一种GARCH模型的联络线低频振荡风险评估预测方法，包括步骤：数据预处理，收集联络线发生低频振荡功率波动次数，确定采样时间间隔N；对所采集的所有低频振荡功率波动记录逐一进行PRONY分析，提取按照幅值由大到小排列的分解波形，并取排序前3个分解波形中幅值最大者为代表幅值，取排序前3个的阻尼最低者的阻尼为代表性阻尼；设对于任意的主导频率为A

摘要： 本发明公开了一种在线自适应OSELM‑GARCH模型的电量预测方法，将经过数据清洗后的电量数据进行STL时间序列加法分解，分别对各分量进行模型搭建；对新加入的一组实时电量数据进行时间序列分解，利用ELM在线更新算法对趋势项模型的参数进行更新，再利用梯度下降思想计算获取当前模型的随机参数的最优值并保存；基于白噪声检验判定初始GARCH模型对新数据的泛化水平，根据模型的适应性决定是否重新训练GARCH模型；合并分项结果得到整体预测框架；评价预测性能，并更新整体预测框架。本发明建立实时有效并能反映时间序列演变规律的在线预测模型，实现了算法的自适应性，提升电力系统的在线预测能力和模型的抗噪能力。

摘要： 本发明公开了一种基于PF‑GARCH模型的船舶系统设备状态参数预测方法，涉及船舶状态参数预测技术领域。首先采集描述一段时间内船舶系统设备状态的时间序列，确定GARCH模型参数初始值；根据上述GARCH模型参数初始值建立状态空间模型，运用粒子滤波对GARCH模型参数进行寻优以及对残差序列进行预测；将粒子滤波的最优残差预测值与ARIMA模型的预测值相累加，实现了对状态参数的趋势预测。本发明中的技术方案，运用粒子滤波对GARCH模型参数进行优化并预测，提高了预测精度，具有一定的工程应用意义。

摘要： 本发明公开了一种基于VMD‑ARMA‑GARCH模型的非良态风速建模方法，包括以下步骤：步骤一：建立非良态风速方程，脉动风速方程，脉动风速的功率谱函数等；步骤二：采用判别准则并结合VMD分解法获取时变平均风速

摘要： 本发明实施例提供了一种基于GRU和GARCH的卫星长周期异方差退化预测评估方法，其设计思想是：针对传感器采集到的遥测参数数据具有长期退化以及异方差特征，首先对原始参数进行预处理以及时间序列分解，GRU模型对趋势项预测，以解决长期退化问题，GARCH模型对残差项进行预测，以解决异方差问题；并且结合卫星季节性周期规律，得到卫星参数预测结果。同时，在残差项中提取出卫星的正常波动阈值信息，并与季节项、趋势项相结合，实现了卫星稳定一致性自适应阈值的构建，基于此自适应阈值提出了卫星的稳定一致性健康评估方法。本方法能够准确地预测受卫星环境和多任务影响波动较大的遥测数据并且阈值可以在线更新较传统方法更有效准确。

摘要： 本发明公开一种基于GARCH‑M模型的非线性结构损伤识别方法，根据损伤发生后的多层结构的每层结构的加速度响应时间序列，为每层结构建立相应的待测层GARCH‑M模型；根据未损基底层的加速度响应时间序列，建立基底层GARCH‑M模型；分别提取待测层GARCH‑M模型与基底层GARCH‑M模型的相关系数，建立待测坐标点与基准坐标点；根据立待测坐标点与基准坐标点计算待测层与基底层的维度距离，根据维度距离建立自由度损伤指标；根据自由度损伤指标采用间接法或直接法对非线性结构损伤进行识别与定位；直接法根据自由度损伤指标构建的混合刚度指标，能够直接识别出非新型结构损伤发生位置。本发明仅用结构损伤后的测量数据就能进行损伤识别，彻底解决了需要依赖损伤前测量数据的难题。

摘要： 本发明提供了一种基于贝叶斯和GARCH的预应力预测方法，属于人工智能技术领域。它解决了现有的技术需要的测量数据多，对原构件有一定的破坏性的问题。本基于贝叶斯和GARCH的预应力预测方法包括：测量预应力构件一的应力应变数据，运用蒙特卡洛方法进行模拟抽样，得到应力‑应变的先验概率分布；对预应力构件二的应力‑应变数据进行测量，获得对应不同应力的应变集；将上述得到的数据作为基础，并根据贝叶斯方法预测预应力构件二后段的应力‑应变数据；将步骤二中测得的应变集作为基础数据，并根据GARCH方法预测预应力构件二后段预设步数以内的应力‑应变值；预应力构件二应力‑应变预测值的采信。本发明能够减少预应力构件在张拉过程中的梁应力测量次数。