GARCH族模型

摘要： 波动特征是股票市场长期存在与健康发展的基础参考指标,也正是股价的波动为证券投资者获得稳定投资回报提供了可参考性,为股票行业市场的健康发展提供了一些基础的保障。因此本文以近两年三一重工股票的每日收盘价格作为研究的对象,运用Eviews8软件建立基于GARCH族模型的三一重工股票价格波动特征分析。首先本文对三一重工股价日收盘数据进行了简单的描述性分析后,再将三一重工股票的每日收盘数据序列进行对数化处理得到三一重工股票的日收益率,然后对收益率数据进行自相关检验、平稳性检验得出序列是否平稳,结果表明三一重工的收益率序列符合建立GARCH族模型的条件,然后对序列进行GARCH族模型的建模,最后得出结论是:三一重工的收益率序列不是呈正太分布的且存在明显的“波动聚集性”,三一重工的收益率表现出了明显的“非对称效应”,三一重工在面临利好消息和利空消息时对股价的冲击表现并不一致,利空消息对三一重工股票价格的冲击力度更大,即价格以及收益率的下跌对该股票价格的影响更大。

摘要： 以2011年6月10日到2021年6月10日的郑州商品交易所棉花期货指数连续合约价格为研究对象,构建GARCH族模型对中国棉花期货收益特征和波动性进行实证研究。分析结果表明:棉花期货收益率序列呈现尖峰肥尾、偏态、波动集聚性等特点,并且棉花期货价格波动存在着杠杆效应,利空消息带来的冲击要大于相同规模的利好消息,棉花期货市场的稳定性较弱,对消息过于敏感,抗风险能力弱。

摘要： 本文基于2011-2019年黑龙江省气温、降水量以及大连商品交易所的大豆期货价格的时间序列数据,实证检验气候变化对大豆期货价格波动的影响以及极端天气条件下价格波动的程度。研究发现:黑龙江省日均气温波动对大豆期货价格存在平抑作用,而日均降水量波动显著加剧大豆期货价格波动;在极端气候情景下,高降水量波动的影响明显增强,且当大豆处于生长季时对期货价格的影响更为显著;同时,大多数气候变化条件下对大豆期货价格波动存在负干扰影响大于正干扰影响。因此,在气候变化背景下,在引导涉农组织和企业利用期货进行套期保值时,也应提防由气候变化带来的农产品期货价格风险。

摘要： 本文通过GARCH模型对2016年5月12日至2020年5月11日我国股份制银行股票收益率波动的风险价值进行量化研究。首先对股票波动进行描述性统计分析,在此基础上,对日收益率进行ADF单位根检验和ARCH-LM检验;用GARCH族模型测算VaR值,刻画日收益率波动的尖峰厚尾特征、杠杆效应和聚集效应等,对比分析三家股份制商业银行股票的收益和风险,并得出相应结论。

摘要： 为明确中药材市场价格波动特点,该研究以GARCH族模型为基础,以连翘为代表,重点研究了连翘市场价格波动情况、风险特性和杠杆特征.结果表明:GARCH族模型可以较好的模拟连翘价格的波动情况,拟合偏差为1.37％,通过GARCH族模型研究表明连翘价格具有显著的波动集簇性,但是没有高风险高收益特征,连翘市场价格具有冲击非对称性和杠杆效应,"利好消息"对价格的冲击大于"利空消息".该模型可以广泛应用于中药材市场价格波动的研究.

摘要： 本文通过GARCH模型对2016年5月12日至2020年5月11日我国股份制银行股票收益率波动的风险价值进行量化研究.首先对股票波动进行描述性统计分析,在此基础上,对日收益率进行ADF单位根检验和ARCH-LM检验;用GARCH族模型测算VaR值,刻画日收益率波动的尖峰厚尾特征、杠杆效应和聚集效应等,对比分析三家股份制商业银行股票的收益和风险,并得出相应结论.

摘要： 本文应用GARXH族模型刻画了伦敦黄金市场收益率波动特征,在此基础上计算出黄金市场VaR值用以度量风险并进行了回测检验.研究结果表明,伦敦黄金市场受外部冲击时收益率波动存在非对称效应,好消息带来的波动相对更大,并且高风险并不意味着高收益.给定95％置信水平,在正态分布假定下,TARCH(1,1)模型的VaR值精确度最高,可有效度量伦敦黄金市场波动风险.实证分析为黄金市场参与者管理风险提供了参考.

摘要： 股票价格产生的波动性是反应股票市场变动的主要原因。文章选取重庆啤酒2017年1月3日到2020年12月31日每个交易日股票收盘价作为研究对象,利用Eviews8.0对重庆啤酒的股价进行描述性分析,并对其收益率序列进行平稳性、自相关性的检验,再对其股票收益序列建立GARCH族模型分析。最后进行实证分析,得出其收益率序列不呈现正态分布且存在明显的“波动集聚性”,并且其波动表现出明显的“非对称效应”。同时在相同程度风险冲击下,利空消息较利好消息影响更大持久性更强。

摘要： 以上海纸浆期货市场为研究对象,选取2018年11月27日至2021年2月28日的上海纸浆期货连续日收盘价作为样本数据,构建GARCH族模型对上海纸浆期货市场的价格波动特征进行实证研究.结果 表明:纸浆期货市场存在波动聚集性、异方差性以及持续性等特征;纸浆期货市场利空消息对未来波动的影响明显小于相同幅度的利好消息的冲击;基于GED分布的GARCH族模型能更好地刻画上海纸浆期货的波动特征,其中GED-GARCH(1,1)模型表现最优.根据结论提出了政府监管部门应该加大信息披露力度,提供多样化产品,投资者应提高投资意识,密切关注期货市场信息,进行理性投资等建议.

摘要： 本文选取2005年1月到2018年6月的深证成份指数(简称深证成指)日度收盘价数据,基于GARCH族模型研究其日度收益率的波动性.此外,本文还基于非对称的TGARCH模型来度量股票市场波动性呈现的非对称性特征.实证研究结果表明,基于偏t分布假设的并且考虑了均值的GRACH(1,1)模型的拟合情况是最优的,深证成指日度收益率具有显著的"尖峰厚尾"特征,信息冲击对于深证成指日度收益率的波动性的影响具有持续性.深证成指还存在着显著的杠杆效应,相同单位的负面信息冲击要比正面信息冲击对其波动性的影响更大.

摘要： 采用GARCH(1,1)-M及EGARCH(1,1)-M模型研究了基金投机持仓、套利持仓结构与国际期铜价格波动的关系，发现：（1）基金持仓不是引起期铜价格波动的原因，基金投机持仓能够减小期铜价格波动；（2）期铜价格波动对负面消息影响更为敏感，基金投机持仓能够减缓期铜价格波动的非对称效应，而基金套利持仓对此影响较小。最后分别给出了引入基金投机持仓、套利持仓后的期铜价格波动信息冲击曲线，其描述结果与实证研究结论表现一致。

摘要： 采用GARCH(1,1)-M及EGARCH(1,1)-M模型研究了基金投机持仓、套利持仓结构与国际期铜价格波动的关系，发现：（1）基金持仓不是引起期铜价格波动的原因，基金投机持仓能够减小期铜价格波动；（2）期铜价格波动对负面消息影响更为敏感，基金投机持仓能够减缓期铜价格波动的非对称效应，而基金套利持仓对此影响较小。最后分别给出了引入基金投机持仓、套利持仓后的期铜价格波动信息冲击曲线，其描述结果与实证研究结论表现一致。

摘要： 采用GARCH(1,1)-M及EGARCH(1,1)-M模型研究了基金投机持仓、套利持仓结构与国际期铜价格波动的关系，发现：（1）基金持仓不是引起期铜价格波动的原因，基金投机持仓能够减小期铜价格波动；（2）期铜价格波动对负面消息影响更为敏感，基金投机持仓能够减缓期铜价格波动的非对称效应，而基金套利持仓对此影响较小。最后分别给出了引入基金投机持仓、套利持仓后的期铜价格波动信息冲击曲线，其描述结果与实证研究结论表现一致。

摘要： 采用GARCH(1,1)-M及EGARCH(1,1)-M模型研究了基金投机持仓、套利持仓结构与国际期铜价格波动的关系，发现：（1）基金持仓不是引起期铜价格波动的原因，基金投机持仓能够减小期铜价格波动；（2）期铜价格波动对负面消息影响更为敏感，基金投机持仓能够减缓期铜价格波动的非对称效应，而基金套利持仓对此影响较小。最后分别给出了引入基金投机持仓、套利持仓后的期铜价格波动信息冲击曲线，其描述结果与实证研究结论表现一致。

摘要： 采用GARCH(1,1)-M及EGARCH(1,1)-M模型研究了基金投机持仓、套利持仓结构与国际期铜价格波动的关系，发现：（1）基金持仓不是引起期铜价格波动的原因，基金投机持仓能够减小期铜价格波动；（2）期铜价格波动对负面消息影响更为敏感，基金投机持仓能够减缓期铜价格波动的非对称效应，而基金套利持仓对此影响较小。最后分别给出了引入基金投机持仓、套利持仓后的期铜价格波动信息冲击曲线，其描述结果与实证研究结论表现一致。

摘要： 以GARCH族模型为基础计算风险价值VaR时,其分布的假设、模型的选择以及样本量的大小对风险度量模型都有一定影响。针对如何从大量模型中选取最优模型的问题,论文提出了MQL函数,并通过对我国股市的实证研究得到一些结论:模型的类型对VaR值的影响没有太大的区别;AIC值作为风险度量模型的选择标准是不准确的,可能产生模型误差；当多个模型的LR值都通过了X2检验甚至都相同时,MQL函数可以作为一种选择最优风险度量模型的途径。

摘要： 以GARCH族模型为基础计算风险价值VaR时,其分布的假设、模型的选择以及样本量的大小对风险度量模型都有一定影响。针对如何从大量模型中选取最优模型的问题,论文提出了MQL函数,并通过对我国股市的实证研究得到一些结论:模型的类型对VaR值的影响没有太大的区别;AIC值作为风险度量模型的选择标准是不准确的,可能产生模型误差；当多个模型的LR值都通过了X2检验甚至都相同时,MQL函数可以作为一种选择最优风险度量模型的途径。

摘要： 以GARCH族模型为基础计算风险价值VaR时,其分布的假设、模型的选择以及样本量的大小对风险度量模型都有一定影响。针对如何从大量模型中选取最优模型的问题,论文提出了MQL函数,并通过对我国股市的实证研究得到一些结论:模型的类型对VaR值的影响没有太大的区别;AIC值作为风险度量模型的选择标准是不准确的,可能产生模型误差；当多个模型的LR值都通过了X2检验甚至都相同时,MQL函数可以作为一种选择最优风险度量模型的途径。

摘要： 以GARCH族模型为基础计算风险价值VaR时,其分布的假设、模型的选择以及样本量的大小对风险度量模型都有一定影响。针对如何从大量模型中选取最优模型的问题,论文提出了MQL函数,并通过对我国股市的实证研究得到一些结论:模型的类型对VaR值的影响没有太大的区别;AIC值作为风险度量模型的选择标准是不准确的,可能产生模型误差；当多个模型的LR值都通过了X2检验甚至都相同时,MQL函数可以作为一种选择最优风险度量模型的途径。

摘要： 以GARCH族模型为基础计算风险价值VaR时,其分布的假设、模型的选择以及样本量的大小对风险度量模型都有一定影响。针对如何从大量模型中选取最优模型的问题,论文提出了MQL函数,并通过对我国股市的实证研究得到一些结论:模型的类型对VaR值的影响没有太大的区别;AIC值作为风险度量模型的选择标准是不准确的,可能产生模型误差；当多个模型的LR值都通过了X2检验甚至都相同时,MQL函数可以作为一种选择最优风险度量模型的途径。

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： 本发明涉及风力发电领域，具体涉及一种采用Copula‑garch函数对多风电场出力相关性建模的方法，该方法包括：采集风电场的有功出力分布数据；对风电场进行arch效应检验，进而建立Garch(P,Q)模型拟合风电场的边缘分布函数，再根据SKlar定理，将多风电场联合出力分布拆分为边缘分布函数与Copula函数相乘的形式；求出五类Copula函数分别对应的四个指标；确定各指标在各函数中的权值，根据权值计算得到属性测度值，并根据属性测度值确定每种copula函数所对应的分级标准，选择最优级所对应的copula函数为风电场的最佳的copula函数。将风电出力不确定性研究转化为确定性研究，解决选择最优相关性函数与实际不符合的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于GARCH模型的风速预测残差修正方法，属于输配电技术领域，目的是改进原有的风速预测方法，提高风速预测精度，其技术方案是，采用GARCH模型对原始风速序列进行预测，对GARCH模型拟合后的残差建立回归模型，并将该回归模型用于后面残差的预测，最后用该预测值对GARCH模型初步预测的结果进行修正。实验结果表明，本发明要优于单纯传统ARMA的预测方法以及BP神经网络模型的预测方法，并且具有更高的预测精度。