ARCH类模型

摘要： 中美贸易摩擦升级给我国大豆产业的发展带来严峻挑战,大豆期货价格波动也愈发加剧,在此背景下研究我国大豆期货价格波动的特征,对于稳定我国大豆期货市场并及时调控市场风险具重要意义。选取2015年1月5日—2020年12月31日的我国大豆期货价格交易日数据,通过单位根平稳性检验、自相关检验和ARCH类模型,对我国大豆期货的波动特征进行研究后发现:中美贸易摩擦前后,我国大豆期货价格波动特征存在显著性差异;在这一时期内,我国大豆期货收益率具有尖峰、厚尾和明显的集簇性特征,并且二阶ARCH效应显著;大豆期货价格波动是非对称的,并且当期价格的上升给未来一期价格带来的影响要大于价格下跌所引发的波动;我国大豆期货市场不存在“高风险,高回报”特征。

摘要： 本文利用ARCH、GARCH、ARCH-M、GARCH-M、TARCH、EGARCH和APARCH等ARCH类模型对农产品价格的波动特征进行分析.研究发现:猪肉、牛肉和带鱼这三种农产品价格具有显著ARCH效应;猪肉、牛肉和带鱼价格存在波动性集聚的特征;猪肉市场没有高风险高收益的特征,牛肉和带鱼市场具有高风险高报酬的特征;猪肉价格波动具有非对称性,即正面消息影响力大于负面消息,带鱼价格波动具有非对称性,即负面消息比正面消息产生的影响大,而牛肉价格波动具有对称性.

摘要： 基于2004—2018年周度猪肉价格、生猪疫情时间序列数据,采用一阶对数差分形式的广义自回归条件异方差模型(GARCH)和门限自回归条件异方差模型(TARCH),实证分析不同阶段猪肉价格的波动特征、不同生猪调控政策对猪肉价格波动的影响.结果 表明,猪肉价格波动呈现波动性集聚特征和非对称特征,价格下跌引起的波动大于价格上涨引起的波动.不同的生猪调控政策对猪肉价格波动的影响不一样,生猪补贴政策、猪肉储备政策对猪肉价格波动起到抑制作用,可以减小市场波动风险;而近年来实施的"禁养区"等生猪调控政策提高了猪肉价格波动率.

摘要： 在经济总量高速持续增长的过程中,经济波动是正常的.位居中国中东部的安徽省,经济波动情况与全国大体相同,通过对1978年至2018年安徽省地区生产总值增长率运用ARCH类模型,得出安徽省经济波动强度较为猛烈.经济系统自身不具有自我稳定的机制和杠杆效应,这会增加安徽省经济增长中的不确定因素.为提高经济增长的稳定性和抵抗衰退的能力,需优化固定资产结构,加快产业结构升级,扩大居民消费需求,为推动安徽省经济的跨越式发展提供强劲动力.

摘要： 在经济总量高速持续增长的过程中,经济波动是正常的。位居中国中东部的安徽省,经济波动情况与全国大体相同,通过对1978年至2018年安徽省地区生产总值增长率运用ARCH类模型,得出安徽省经济波动强度较为猛烈。经济系统自身不具有自我稳定的机制和杠杆效应,这会增加安徽省经济增长中的不确定因素。为提高经济增长的稳定性和抵抗衰退的能力,需优化固定资产结构,加快产业结构升级,扩大居民消费需求,为推动安徽省经济的跨越式发展提供强劲动力。

摘要： 基于2004年1月1日至2019年10月31日金乡大蒜产地周价格数据,利用ARCH类模型对金乡地区大蒜产地价格波动特征进行实证分析.结果表明:金乡大蒜产地价格波动具有显著的集簇性、非对称性,不具有"高风险、高收益"特征.

摘要： 本文建立 ARCH 类模型对 1978 年- 2020 年福建省 GDP 增长率序列的波动特征进行实证分析。EGARCH 模型不显著说明了该序列不具备明显的“杠杆效应”,即福建省的经济波动是对称的。经研究发现,福建省增长率的波动能够被基于正态分布假设下的 GARCH 模型较好地拟合。为了确保福建省 GDP 的稳定健康发展,需要利用非经济力量进行有效干预。进一步,GARCH-M 模型显著说明了序列的波动程度会对增长率的绝对水平产生显著影响。

摘要： 受中美贸易战的影响,大豆价格变动频繁,针对大豆的加税政策层出不穷,因此分析大豆价格波动的特征对采取相应税收政策具有重要的现实意义.选用2000—2016年大豆价格的月度数据,采用Eviews6.0,运用平稳性检验、ARCH类模型对其波动特征进行研究.研究表明,2000—2016年,我国大豆价格呈随机游走特征,其波动具有尖峰和厚尾、集群性的特点,并且ARCH效应显著,波动冲击影响逐渐衰减.同时,存在"高风险,高回报"特征,非对称性(杠杆效应)明显.基于此,提出相应的政策建议.

摘要： 运用ARCH类模型对我国三大主要油料大豆、花生和油菜籽价格波动的集簇性、风险报酬特征以及非对称性进行实证检验.结果表明,大豆、花生和油菜籽的价格波动具有显著的集簇性;大豆、花生和油菜籽市场没有高风险高回报的特征;大豆、花生和油菜籽的价格波动具有非对称性,且花生和油菜籽的价格波动具有杠杆效应.

摘要： 以贵州生猪与仔猪市场价格波动为背景,利用2001-2016年贵州生猪与仔猪月度市场价格统计数据,采用HP滤波法、ARCH类模型分析了贵州生猪与仔猪市场价格波动规律,得出:(1)贵州生猪价格走势大致经历了四个周期,分别呈"/"、"V"、"U"、大"U"形;其价格波动率序列呈"右偏、尖峰、厚尾"特征,不存在ARCH效应;(2)贵州仔猪价格走势大致经历了四个周期,分别呈"/"、"V"、"V"和"U"形;其价格波动率序列呈"左偏、尖峰、厚尾"特征,存在显著的ARCH效应,具有明显的波动聚集性,且杠杆效应不明显,仔猪市场不具有"高风险高回报,低风险低回报"特征.基于结论提出积极发展生猪规模养殖、加大生猪与仔猪价格监测预警、加强疫病防治体系建设、建立高效安全的饲料生产体系、加强流通环节与渠道建设等对策建议.

摘要： 从类的低维模型集合中选择对象类的特定模型，其中模型是图，每个图包括表示类中对象的多个顶点和连接这些顶点的边缘。测量类中对象的高维样本子集之间的第一距离。将第一距离与类的低维模型集合组合，以产生受第一距离约束的模型子集，并且从模型子集中选择具有最为分散的顶点的特定模型。

摘要： 本发明涉及一种类骨性3D打印材料及具有类骨性结构和类神经血管结构的类骨3D打印颞骨模型。所述材料由以下重量百分比的组分制成：改性聚碳酸酯39‑75％、硫酸钡24‑60％和钛白粉0.1‑1％。所述颞骨模型具有类神经血管结构和由所述类骨性3D打印材料打印而成的类骨性结构。本发明材料所打印的颞骨模型在模型重量、硬度、显微镜下的光感、钻磨声音、钻磨触感、钻磨过程中碎屑形成情况和听小骨复制准确度方面都有着较高的评分，从整体上，被评价为与尸体颞骨“相似度高”，且打印成功率及稳定性高，表明本发明材料是一种具有类骨性质的3D打印材料，本发明的颞骨模型在耳科手术训练中具备实用性，可作为尸体颞骨外的辅助训练工具。

摘要： 本发明提供能够进行适当的作业指示的技术。果菜类植物和果树栽培管理装置的特征在于，具备：与作为栽培对象的果菜类植物或果树的环境状态相关的环境状态信息；与所述果菜类植物或果树的预先计划的栽培评价指标相关的信息即计划栽培评价指标信息；运算部，使用学习模型针对所述环境状态信息和所述计划栽培评价指标信息的输入，确定并输出包括形态变更作业在内的针对所述果菜类植物或果树的作业，所述学习模型已学习了所栽培的所述果菜类植物或果树的栽培评价指标、栽培该果菜类植物或果树时的该果菜类植物或果树的环境状态以及包括栽培该果菜类植物或果树时变更该果菜类植物或果树的形态的形态变更作业在内的针对该果菜类植物或果树的作业的历史即作业历史；以及输出部，输出包括所述形态变更作业在内的针对所述果菜类植物或果树的作业。

摘要： 生成通过简单的操作进行实质上接近100％的二类别分类且可靠性高的二类别分类预测模型。二类别分类预测模型是通过下述步骤生成的，即：a)根据针对学习样本集合的各个学习样本产生的说明变量，求出用于将学习样本集合分类为预先设定的两个类别的判别函数；b)根据求出的判别函数，计算各学习样本的判别分数；c)根据计算出的判别分数，决定各学习样本的分类预测的正误；d)根据被错误分类的学习样本集合中的最大判别分数和最小判别分数，决定错误分类样本区域；e)取出包含在错误分类样本区域内的学习样本，构成新学习样本集合；f)针对新学习样本集合，重复a)～e)。

摘要： 本发明公开了一种调整翼类模型的方法及调整翼类模型的系统。所述调整翼类模型的方法包括：赋予翼类模型参数，建立翼类模型，其中，所述翼类模型包括N个分段；确定受翼类模型段数影响的各个参数并生成各个参数与N段之间的表达式；任意改变翼类模型中的N的取值，根据各个参数与N段之间的表达式，相应调整所述翼类模型中的参数数值，从而建立调整后的翼类模型。本发明中的调整翼类模型的方法生成各个参数与N段之间的表达式，从而能够通过任意改变翼类模型中的N的取值，根据各个参数与N段之间的表达式，相应调整所述翼类模型中的参数数值，从而建立调整后的翼类模型。相对于现有技术，无需重新建立模型，即可获得改变N的取值后的翼类模型。

摘要： 从类模型集合中选择对象类的特定模型，其中类模型是图，每个图包括表示类中对象的多个顶点和连接所述顶点的边缘。使表示对象类的所选图集合的顶点子集成组，以产生子图。从该子图中选择锚顶点集合。针对子图的锚顶点集合确定子图参数化，并且将子图参数化与类模型集合组合，以识别特定的类模型。

摘要： 从类的低维模型集合中选择对象类的特定模型，其中模型是图，每个图包括表示类中对象的多个顶点和连接这些顶点的边缘。测量类中对象的高维样本子集之间的第一距离。将第一距离与类的低维模型集合组合，以产生受第一距离约束的模型子集，并且从模型子集中选择具有最为分散的顶点的特定模型。

摘要： 本发明涉及一种类骨性3D打印材料及具有类骨性结构和类神经血管结构的类骨3D打印颞骨模型。所述材料由以下重量百分比的组分制成：改性聚碳酸酯39‑75％、硫酸钡24‑60％和钛白粉0.1‑1％。所述颞骨模型具有类神经血管结构和由所述类骨性3D打印材料打印而成的类骨性结构。本发明材料所打印的颞骨模型在模型重量、硬度、显微镜下的光感、钻磨声音、钻磨触感、钻磨过程中碎屑形成情况和听小骨复制准确度方面都有着较高的评分，从整体上，被评价为与尸体颞骨“相似度高”，且打印成功率及稳定性高，表明本发明材料是一种具有类骨性质的3D打印材料，本发明的颞骨模型在耳科手术训练中具备实用性，可作为尸体颞骨外的辅助训练工具。

摘要： 本发明公开了一种基于ARCH模型的高频股票交易数据方法，涉及股票交易技术领域。本发明包括如下步骤：获取股票历史数据，并获取K线图中高频部分进行打包；对打包后的K线图数据包进行解析预处理，获取预处理数据信息；将预处理后的数据信息导入ARCH模型；ARCH模型输出的数据采用Portmanteau Q方法进行检验；将检验的股票数据结果进行拟合；排列出当日内高频收益率序列。本发明通过将股票交易的K线图进行窗口处理后，导入到ARCH模型得到股票交易收益率，并将结果进行拟合，得到当天的高频收益率，增加股票高频交易数据分析的准确率，提高投资人收益。

摘要： 本发明公开了一种基于ARCH模型的非线性结构损伤识别方法，包括以下步骤：分别采集多层结构在基准状态和待检测状态下每层结构的加速度时程响应；分别建立基准状态与待检测状态下每层结构的线性AR模型；分别计算基准状态与待检测状态下每层结构的残差序列；根据残差序列，分别建立每层结构的基准ARCH模型与待测ARCH模型；根据基准ARCH模型、待测ARCH模型分别提取每层结构的基准条件异方差序列、待测条件异方差序列；根据基准条件异方差序列与待测条件异方差序列计算概率化条件方差指标PVCI；根据PVCI指标计算条件异方差转换指标ARCHCI；根据ARCHCI指标进行非线性结构损伤识别。本发明能够提高对结构非线性损伤的识别能力，能够具有较高的抗干扰性，从而提高识别的可靠性。