云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- EGARCH-M

EGARCH-M: 作品数：18被引量：63H指数：3; 导出分析报告; 相关领域：经济管理更多>>; 相关作者：陈泽忠杨启智胡金泉张璇蔡梅更多>>; 相关机构：福州大学西南财经大学浙江工商大学首都经济贸易大学更多>>; 相关期刊：《武汉理工大学学报》《福州大学学报（哲学社会科学版）》《数学的实践与认识》《经济与管理评论》更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家社会科学基金浙江省自然科学基金全国统计科学研究计划重点项目更多>>

基于EGARCH-M-CVaR模型的中证500股指期货风险测度研究: 《中国市场》2024年第21期38-42,共5页李闻宇; 文章以2018—2022年中证500股指期货日收盘价作为研究对象,使用不同分布下的EGARCH-M模型对其对数收益率进行VaR测度和VaR失败率检验以选择最优模型,并利用最优模型进行CVaR测算和CVaR、VaR比较。结果表明:一是GED分布下的EGARCH-M模型...; 关键词：中证500股指期货 EGARCH-M模型期货市场

中国股市波动率预测研究:基于实时已实现EGARCH-MIDAS模型被引量：1: 《计量经济学报》2024年第1期248-273,共26页吴鑫育赵安谢海滨马超群; 国家自然科学基金(71971001);安徽省自然科学基金(2208085Y21);安徽省高校杰出青年科研项目(2022AH020047);安徽省高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(gxbjZD2022019);安徽省高校优秀科研创新团队(2022AH010045);安徽高校协同创新项目(GXXT-2021-078)。; 本文构建了一个能够充分捕获高频数据信息、当前收益率信息以及波动率长记忆性的实时已实现EGARCH-MIDAS(RT-REGARCH-MIDAS)模型对中国股市波动率进行建模和预测.采用上证综合指数(SSEC)和深证成份指数(SZSEC)5分钟高频数据进行实证研究...; 关键词：波动率预测高频数据信息当前收益率信息波动率长记忆性波动择时

基于跳跃、好坏波动率的混频已实现EGARCH模型的波动率预测与风险度量被引量：2: 《商业经济与管理》2022年第5期79-97,共19页郭宝才项琳; 浙江省自然科学基金项目(LY20G020008);浙江省重点建设高校优势特色学科(浙江工商大学统计学)。; 为探究资产价格的跳跃行为和收益波动的非对称效应对波动率预测的影响,以高频数据建模为视角,基于跳跃、好坏波动率将Realized EGARCH-MIDAS模型进行拓展,以提升模型的波动率预测能力与风险度量效果。运用拓展后的模型,以沪深300指数价...; 关键词：Realized EGARCH-MIDAS模型跳跃好坏波动率波动率预测 VAR

Correlation Analysis of Stock Market and Fund Market Based on M-Copula-EGARCH-M-GED Model被引量：1: 《Journal of Systems Science and Information》2020年第3期240-252,共13页Ruihua WANG Hongjun WANG; Supported by National Natural Science Foundation of China(61573266); In this paper, M-Copula is used to analyze the correlation between Shanghai Composite Index and Shanghai Fund Index. By analyzing the characteristics of the logarithmic yields sequence of two samples, the marginal dis...; 关键词：MARKET COPULA GED

我国证券市场波动风险预警模型研究被引量：2: 《金融理论与实践》2017年第12期37-42,共6页佘镜怀生蕾; 国家社科基金项目(14BGL214);2017年北京市教委科研计划重点项目(SZ20171162630); 通过对我国证券市场波动性进行线性和非线性的分析,证实了我国证券市场具有聚集效应、时变性和持续性等波动性特征。反映出我国证券市场具有明显的ARCH效应,结合动态风险预警方法,应用GARCH类模型构建VaR我国证券市场的风险预警模型。...; 关键词：证券市场 EGARCH-M-GED VaR风险预警模型

EGARCH-M模型在证券时间序列分析中的应用: 《无线互联科技》2016年第22期144-145,共2页杨世康邓世权童汝超龙见远吴巧霞; 证券综合指数的对数收益率的折线图反映收益率的波动呈现出在一段时间内波动比较大,一段时间波动比较小,方差随着时间的变化而变化。在对时间序列数据进行研究的时候,通常假设随着时间的变化方差不会发生变化。但是在关注预测的精确程度...; 关键词：对数收益率风险聚类 EGARCH-M 杠杆效应

我国农产品期货市场风险与收益关系—基于EGARCH-M模型: 《商情》2015年第9期61-61,41,共2页张国光; 选取了国内五种农产品期货指数：硬麦期货指数、棉花期货指数、白糖期货指数、豆油期货指数以及玉米期货指数，在以条件方差形式作为风险测度的前提下，利用EGARCH-M模型和残差的广义误差分布假设（GED）对上述金属期货品种的收益与风...; 关键词：风险与收益农产品期货 EGARCH-M 广义误差分布

基于M-Copula-EGARCH-M-GED模型的相关风险度量及投资组合优化被引量：1: 《重庆理工大学学报（社会科学）》2015年第2期37-46,共10页宗钦原申建平; 采用EGARCH-M模型进行单个资产建模,利用M-Copula函数构建资产的联合分布,对基于GED分布的联合资产收益率构建M-Copula-EGARCH-M模型,并采用Monte Carlo模拟方法计算出不同投资比例和置信水平的组合风险VaR和CVaR的值,并求出不同期望收...; 关键词：M-Copula EGARCH-M Monte Carlo 投资组合 CVAR

后金融危机时代沪指收益率的EGARCH-M模型: 《经济研究参考》2014年第56期42-49,共8页叶梅赵荣孙春雷; 肇始于美国的次贷危机对我国经济造成了强烈的冲击。本文采用2009年3月5日直至2013年2月18日的沪指数据,尝试运用EGARCH-M模型,来反映国际金融危机后沪指收益率波动性。; 关键词：国际金融危机沪指收益率 EGARCH-M

ARIMA-EGARCH-M-GED模型在公路客运量预测中的应用被引量：1: 《中国管理信息化》2012年第13期45-46,共2页王超赵海兰王浩; 首先阐述了公路客运量预测的重要性,分析回顾了基于ARMA的时间序列方法和RBF神经网络方法。针对上述方法的不足之处,为进一步提高预测结果的准确性,提出了ARIMA-EGARCH-M-GED模型。EGARCH-M模型能很好地刻画数据的异方差特性,同时还能...; 关键词：ARMA模型 RBF神经网络模型 ARIMA-EGARCH-M-GED模型双重AR-MA模型客运量预测

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