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市场流动性与市场预期的动态相关结构研究——基于ARMA-GJR-GARCH-Copula模型分析
市场流动性 市场预期 时变信息熵 ARMA-GJR-GARCH-Copula 动态相关结构
2016/2/29
本文在兼顾"时间尺度"和"价格尺度"双重因素下构建了标准化的市场流动性测度,并利用时变信息熵方法提出了一类市场预期的新指标。将ARMA-GJR-GARCH模型与时变Copula模型相结合分析了市场流动性与市场预期之间的动态相关结构。利用2009年1月~2014年9月中国股市日度数据进行实证分析,结果表明:市场流动性和市场预期存在较明显的持续性和负向"杠杆效应",通过LL、AIC和BIC三种准则比较...
ARMA模型在管理科学领域有着广泛的应用,组合预测可以提高ARMA模型的预测效果,但是如何选择最优模型组是十分重要但尚未解决的问题。本文提出了一个基于Kullback-Leibler信息量(简称K-L信息量)的最优模型组选择方法确定那些与最优模型无显著差异的模型形成最优模型组。最后,本文通过模拟数据比较了基于最优模型组的组合预测与根据AIC准则确定的单个最优模型的预测效果,组合预测效果要优于单模型...
缺失数据下ARMA(1, 1)模型的估计方法
缺失数据 ARMA(1,1)模型 似然函数 EM算法
2013/11/5
近几十年以来,国际上在对"风险的处理和效益的优化"这两个现代金融学的中心议题的分析和处理过程中,金融时间序列的计量学模型及其相应的分析越来越起到非常重要的作用.对于线性时间序列模型如AR(p),MA(q),ARMA(p,q)等,已经为我们所熟知.具体到模型的参数估计在数据没有缺失时,也有很多经典的办法,如最小二乘法、极大似然法等.但是当数据在中间有缺失时,上述方法将无能为力.本文将详细讨论在数据有...