基于ARMA模型的上证50股指期货收益率探究

基于ARMA模型的上证50股指期货收益率探究引言

股指期货在金融市场中占据着重要的地位，它是一种以特定股票指数为标的物进行交

易的金融工具，其价格和收益率反映了市场的整体状况和投资者情绪。上证50股指期货作为A股市场的重要指数之一，其走势对整个A股市场有着重要的影响。了解上证50股指期货的收益率走势对于投资者制定交易策略具有重要意义。

本文将采用ARMA模型探究上证50股指期货的收益率，通过对历史数据的分析，构建ARMA模型，对未来的收益率进行预测，为投资者提供参考。具体分析如下：

一、上证50股指期货收益率的基本情况

上证50股指期货收益率是指在一定时间内，上证50股指期货价格相对于前一时期的

价格的增长率，其计算公式为（当期价格-上期价格）/上期价格*100%。通常来说，收益率的正负值以及大小体现了该期货合约的盈利或亏损程度。

为了更好地理解上证50股指期货收益率的基本情况，我们首先对其历史数据进行分析。以2015年1月1日至2020年12月31日的数据为例，根据计算公式，我们得到了上证50股指期货的收益率序列。通过统计分析，我们可以得到其均值、方差、分布特征等基本情况，并对其走势进行初步的表述。

二、ARMA模型的构建

ARMA模型是一种常用的时间序列模型，能够很好地描述时间序列数据的特征，并且可以用来进行未来的预测。ARMA模型包含了自回归（AR）模型和移动平均（MA）模型，它们分别描述了时间序列的自回归和移动平均性质。ARMA模型的一般形式为：

Y_t = c + φ1*Y_t-1 + φ2*Y_t-2 + ... + φ_p*Y_t-p + θ1*ε_t-1 + θ2*ε_t-2 + ... + θ_q*ε_t-q + ε_t

其中Y_t为时间序列数据，c为常数，φ1...φ_p 为AR系数，θ1...θ_q 为MA系数，ε_t 为误差项，p和q分别表示AR和MA的阶数。

为了构建ARMA模型，我们需要对上证50股指期货的收益率序列进行平稳性检验和白

噪声检验，以确定模型的阶数。首先利用单位根检验（ADF检验）来检验序列的平稳性，如果序列不平稳，则需要进行差分处理，直至序列平稳。通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来确定ARMA的阶数。利用极大似然估计等方法来估计模型的参数。

在参数估计的过程中，我们需要关注模型的系数估计值、标准误、显著性检验等指标，来判断模型的拟合效果和参数的稳定性。还需要对模型的残差序列进行白噪声检验，以确

保模型的有效性。

在进行未来预测时，我们需要注意模型的预测能力和稳健性，及时调整模型的参数和

结构，以提高模型的预测准确性。还需要结合市场的实际变化，利用模型的预测结果进行

风险控制和投资决策。

五、结论与建议

通过ARMA模型的构建和分析，我们得到了对上证50股指期货收益率的预测结果。基

于此，我们可以得出对未来市场走势的一些建议和参考意见，以帮助投资者制定更加有效

的交易策略。

需要注意的是，ARMA模型虽然能够较好地描述时间序列的特征和进行较为准确的预测，但也存在一定的局限性。它假设时间序列具有一定的稳定性和线性性，而在实际市场中可

能存在一些非线性和异常情况，这需要我们结合实际情况进行分析和判断。

基于ARMA-ARCH模型的沪深300指数预测研究

基于ARMA-ARCH模型的沪深300指数预测研究 基于ARMA-ARCH模型的沪深300指数预测研究 摘要：本文基于ARMA-ARCH模型，对沪深300指数进行了预测研究。通过对沪深300指数的历史数据进行分析，首先建立了ARMA模型，然后利用ARCH效应对残差序列进行建模，进一步提高预测的准确性。研究结果表明，基于ARMA-ARCH模型的预测方法可以较好地反映沪深300指数的变动趋势，具有较高的预测精度和可靠性。 关键词：ARMA模型，ARCH模型，沪深300指数，预测准 确性 1. 引言 沪深300指数是中国证券市场的重要指标之一，对于投资者制定投资策略和决策具有重要意义。准确预测沪深300指数的变动趋势对于投资者和决策者来说都具有重要意义。因此，通过建立合适的预测模型，提高对沪深300指数未来变动的预测能力具有重要的研究价值和实际意义。 2. ARMA模型 ARMA模型是一种经典的时间序列分析模型，它由自回归(AR) 和移动平均(MA)两部分组成。自回归部分描述了序列的当前值与过去值之间的关系，移动平均部分描述了序列当前值与随机扰动项之间的关系。ARMA(p, q)模型的数学表达式为：Y_t = φ_1Y_(t-1) + φ_2Y_(t-2) + ... + φ_pY_(t-p) + ε_t - θ_1ε_(t-1) - θ_2ε_(t-2) - ... - θ_qε_(t-q) 其中，Y_t为时间序列的当前值，φ_1, φ_2, ..., φ_p为自回归系数，θ_1, θ_2, ..., θ_q为移动平均系数，

ε_t为残差。 3. ARCH模型 ARCH模型是一种波动率模型，它描述了时间序列的波动率与过去波动率的关系。ARCH模型的基本形式为： σ_t^2 = α_0 + α_1ε_(t-1)^2 + α_2ε_(t-2)^2 + ... + α_qε_(t-q)^2 其中，σ_t^2为时间序列的当前波动率，α_0, α_1, ..., α_q为模型参数，ε_t为残差。 4. 基于ARMA-ARCH模型的沪深300指数预测 本研究以沪深300指数的历史数据为样本，首先利用ARMA模型拟合数据，得到模型的参数估计值。然后对残差序列进行ARCH模型拟合，得到模型的参数估计值。最后利用得到的ARMA-ARCH模型参数，对沪深300指数进行未来一段时间的预测。 5. 实证分析 本研究选择了沪深300指数的历史数据作为样本，利用ARMA-ARCH模型进行预测分析。首先利用样本数据对ARMA模型进行估计，并进行模型的拟合检验。接着对ARMA模型的残差序列进行ARCH模型拟合，并进行模型的拟合检验。最后利用得到的ARMA-ARCH模型对沪深300指数未来一段时间的变动进行预测。 6. 结果与分析 通过对沪深300指数的历史数据进行预测，得到了未来一段时间的变动趋势。与实际数据进行对比分析发现，基于ARMA-ARCH模型的预测方法可以较好地反映沪深300指数的变动趋势，具有较高的预测精度和可靠性。 7. 结论与展望

320个金融学专业毕业论文题目参考

1、企业破产重整中债权人利益保护研究 2、中国经济部门价格指数波动差异性研究 3、并购方高管动机与并购贷款的特殊风险控制 4、消费金融发展的理论解释与国际经验借鉴 5、我国商业银行海外并购的财富效应研究 6、人民币实际汇率波动对中国贸易影响的实证分析 7、国际金融公司在赤道原则出现过程中的作用分析 8、农村金融机构支持农民专业合作社发展面临的问题和政策建议 9、农村信用社改革发展问题探析—-以河南省为例 10、区域金融生态评估方法比较研究 11、对农村法人金融机构监管模式的思考 12、货币政策区域非对称性效应研究评述 13、大学生办理信用卡影响因素的实证研究 14、支付系统清算账户流动性管理研究 15、中国股市股票交易信息与股票横截面收益研究 16、助学信用贷款的金融实践和启示 17、基于经济周期的资产配置研究 18、经济周期视角下的资产轮动模式 19、在华外资银行进入的动因分析 20、基于数据仓库的银行个人信贷系统的分析与设计 21、房价下跌对我国商业银行个人住房信贷带来的冲击 22、机构持股对股价宏观波动影响的非对称性 23、基层央行履行金融稳定职能存在的问题及建议 24、人民银行内审职能：一个文献综述 25、对基层央行资产负债表真实性审计的思考 26、Shibor已成为我国货币市场基准利率了吗？ 27、融券交易所得有效课税模式的构建 28、地方国库现金流量预测初探 29、银行特许权价值的内生风险约束效应 30、内生于农民专业合作社的资金互助社运行机制分析 31、中国实际利率的状态转换与阶段性平稳特征 32、完善金融监管制度的几个启示 33、提高利率能否抑制通胀 34、货币错配与经济金融稳定：亚太经验比较分析 35、当前我国通货膨胀问题思考 36、人民币国际化的现状、障碍与相关对策 37、商业银行内生性操作风险的生成机理与防范对策 38、对货币国际化研究成果的一个综述 39、我国民间金融的历史回溯 40、河南省商业银行适度规模问题探析 41、跨境资本异常流动的作用机制分析及外汇管理对策 42、商业银行合规文化建设研究 43、农村信用社支付服务问题探讨 44、REITs资金配置优化

基于高频数据阈值协整模型的上证50股指期货期现套利研究

基于高频数据阈值协整模型的上证50股指期货期现套利研究 随着中国金融市场的不断发展，股指期货也逐渐成为投资者重要的投资工具之一。股指期货的出现，为投资者提供了一个可以在未来利用的金融工具，同时也为投资者提供了一个可以进行套利交易的机会。而在金融市场上，套利交易一直是投资者们追逐的终极目标，因为套利交易可以在较小的风险下获得较大的收益。研究期货期现套利已成为当前金融市场中重要的课题之一。 上证50股指期货是中国金融市场中最重要的股指期货合约之一，作为中国A股市场中50家规模较大的上市公司股票的组合，上证50指数的波动情况对于中国A股市场的整体走势具有一定的指导性作用。上证50股指期货的期现套利交易也一直备受市场关注。在这样背景下，有必要对上证50股指期货期现套利的研究进行深入探讨。 基于高频数据阈值协整模型的研究方法是一种比较新的研究思路。传统的股指期货套利策略多是基于基本面和技术面的分析，但高频数据阈值协整模型并未在相关研究中得到充分的应用。本文将使用高频数据阈值协整模型对上证50股指期货期现套利进行研究，通过对高频数据的分析和建模，寻求更为有效的套利策略。 本文将首先对上证50股指期货的市场现状进行分析，包括期货价格与现货指数价格的协整关系、波动特点等方面进行研究，并结合高频数据进行实证分析。将对高频数据阈值协整模型进行详细介绍，包括模型的基本原理、建模方法和参数选择等方面的讨论。将利用高频数据阈值协整模型对上证50股指期货期现套利策略进行研究，探讨在不同阈值条件下的套利效果，并分析其稳定性和实用性。笔者将对研究结果进行总结和讨论，并对未来的研究方向进行展望。 本次研究的目的是探索基于高频数据阈值协整模型的上证50股指期货期现套利策略，寻求更为有效的套利机会，并为投资者提供更多的投资建议。通过此研究，可以为投资者提供更为科学的套利策略，提高投资的收益率和降低风险，同时也可以为学术界对高频数据阈值协整模型的应用提供更多的实证研究案例。

基于ARMA模型的公路货运量预测及分析

基于ARMA模型的公路货运量预测及分析 1. 背景介绍 公路货运量是衡量一个国家或地区经济活力的重要指标之一，它直接关系到交通运输 和物流行业的发展。公路货运量的预测可以帮助政府和企业更好地进行规划和决策，提升 交通运输效率，降低物流成本，促进经济的健康发展。采用ARMA模型对公路货运量进行预测和分析具有重要的现实意义。 2. ARMA模型介绍 ARMA模型是自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average model）的简称，它是一种用来描述时间序列数据的统计模型。ARMA模型将时间序列数据看作是随机变量的序列，并假设这些随机变量是相互独立的。ARMA模型的参数可以通过最大似然估计或者拟合优度函数的最小化来确定，通过对历史数据的分析，可以用ARMA模型来预测未来的时间序列数据。 3. 公路货运量数据获取与预处理 为了进行公路货运量的预测和分析，首先需要获取相应的数据。一般来说，公路货运 量数据可以从国家统计局、交通运输部门或者物流企业处获取。获取到的数据可能包括每 月或者每季度的公路货运量统计数值。在进行ARMA模型的分析之前，还需要进行一些预处理工作，比如去除异常值、进行数据平稳性检验和自相关性检验等，以确保数据的准确性 和可靠性。 5. 公路货运量预测 当ARMA模型建立好之后，就可以利用该模型对未来的货运量进行预测。在进行预测之前，需要对模型进行检验，比如检验拟合优度、残差的自相关性等。如果模型通过了检验，就可以利用该模型进行货运量的预测。预测结果可以用来指导政府制定交通运输政策，或 者企业进行物流规划。 6. 模型分析与改进 除了进行预测之外，还可以对ARMA模型进行分析，比如分析模型的残差序列，探索序列的周期性和趋势性。通过分析模型的残差序列，可以发现模型的不足之处，进而对模型 进行改进，比如引入季节性因素或者外部因素。通过不断地分析和改进，可以逐步提高ARMA模型的预测准确性和适用性。 7. 结论与展望

混合正态分布的ARMA-GARCH模型及其VaR度量

混合正态分布的ARMA-GARCH模型及其VaR度量 内容摘要：本文从收益的波动性与分布两方面出发，组建起混合正态分布下的ARMA-GARCH -VaR模型。同时，文章对我国深圳证券综合指数进行实证研究计算其VaR值并进一步对该模型的预测效果进行分析。 关键词：VaR ARMA-GARCH模型混合正态分布 VaR的计算方法主要有蒙特卡洛模拟法、历史模拟法、方差-协方差法等，其中比较常用的是利用参数方法计算VaR的方差-协方差法。而这种方法的关键在于收益率分布形式的假定，通常人们假设金融资产价格服从正态分布，但是，大量的文献资料和研究表明，金融收益数据呈现出“尖峰厚尾”特性，不能采用传统的正态分布假定；同时，资产收益序列具有自相关性，波动的集聚性。由于波动具有时变的条件异方差性，用具有条件异方差的广义自回归条件异方差模型（GARCH模型）取代无条件方差来估计VaR，能改进VaR的估计精度。在该模型中，通常假定收益率残差服从条件正态分布，但这并不能刻画收益分布的厚尾特征，而采用混合正态分布刻画厚尾特征，一方面能尽量减少传统的正态分布低估风险价值的误差，另一方面又保持正态分布比较方便的特性。 VaR模型 VaR是在一定的置信水平下和一定的目标期间内，某金融工具或投资组合可能出现的最大损失（或最坏情况下的损失）。即对于选定的置信水平α，VaR可以表示为： 其中ΔP为资产或资产组合在持有期Δt内的损失，VaR为置信水平α下处于风险中的价值。根据定义，如果用r表示资产的日收益率，并假定其分布密度为f (t)，VaR的计算公式可以写作： 由此，要计算VaR关键是找到日收益率的分布密度函数f (r)。然而对于日收益率经常出现的异方差特性和集聚性，又不好直接假定它为混合正态分布函数，于是我们通过GARCH模型来解决这一现象，并通过假定并估计该模型的残差序列εt（一个均值为0，方差为1的独立同分布的随机变量序列）的混合正态分布函数的方法计算出εt的VaR值，再由rt和εt在模型中的关系来计算rt的VaR值。 GARCH模型 GARCH模型实际上是条件异方差模型（ARCH）的推广形式，标准的GARCH （m，s，）形式为： 其中rt为对数收益率；φ0为常数，at是白噪声序列，它们构成的第一个方

“一带一路”主题指数收益率波动性研究——基于ARMA-GARCH模型的分析

“一带一路”主题指数收益率波动性研究——基于ARMA- GARCH模型的分析 “一带一路”主题指数收益率波动性研究——基于ARMA-GARCH模型的分析 摘要：随着“一带一路”倡议的提出和推进，相关国家和地区的经济和市场也受到了广泛的关注。本文通过对“一带一路”主题指数收益率的波动性进行研究，探讨了该指数的风险以及与全球市场的相关性。使用ARMA-GARCH模型对收益率波动进行建模，并分析了不同经济因素对“一带一路”主题指数收益率波动的影响。实证结果表明，“一带一路”主题指数的收益率波动受到全球市场的影响较大，而且与其他因素（如GDP增长率、贸易合作等）也存在一定的关系。 1. 引言 1.1 背景 1.2 目的和意义 1.3 研究内容和方法 2. 文献综述 2.1 “一带一路”倡议研究现状 2.2 ARMA-GARCH模型应用研究综述 3. 模型建立 3.1 ARMA模型 3.2 GARCH模型 4. 数据和样本选择 4.1 “一带一路”主题指数数据 4.2 全球市场指数数据 4.3 经济因素数据

5. 实证结果分析 5.1 收益率波动性测度 5.2 ARMA模型估计结果 5.3 GARCH模型估计结果 6. 影响因素分析 6.1 全球市场关联性分析 6.2 经济因素影响分析 7. 结论和启示 7.1 结论总结 7.2 研究启示 8. 讨论和展望 8.1 讨论 8.2 展望 关键词：一带一路；主题指数；收益率波动性；ARMA-GARCH模型；全球市场；经济因素 1. 引言 1.1 背景 “一带一路”倡议自2013年提出以来，已经取得了不俗 的成果。该倡议旨在加强亚洲与其他国家和地区的经济联系，促进贸易和投资合作。随着“一带一路”倡议的推进，相关国家和地区的经济和市场也受到了广泛的关注。如何评估和监测与“一带一路”倡议相关的市场表现成为研究的重要课题之一。 1.2 目的和意义 本文旨在研究“一带一路”主题指数的收益率波动性，并探究该指数与全球市场的相关性。通过建立ARMA-GARCH模型，可以对该指数未来的波动进行预测，并对波动背后的驱动因素进行分析。这对于投资者和政策制定者来说具有重要的决策参

基于ARMA模型的上证50股指期货收益率探究

基于ARMA模型的上证50股指期货收益率探究 【摘要】 本文主要研究基于ARMA模型的上证50股指期货收益率。首先介绍了ARMA模型的基本概念和原理，然后对上证50股指期货收益率进行了分析。接着建立了ARMA模型并进行了模型参数估计，最后进行了实证分析验证模型的有效性。研究发现ARMA模型可以较好地拟合上证50股指期货收益率数据，为投资者提供了一定的参考价值。在提出了一些启示和建议，为投资者提供更好的决策参考。本研究的意义在于深入探究了ARMA模型在金融领域的应用，并为投资者提供了一种更加科学的分析方法。 【关键词】 ARMA模型、上证50股指期货、收益率、建立模型、参数估计、实证分析、研究发现、启示和建议、金融市场、时间序列分析、量化研究 1. 引言 1.1 背景介绍 股指期货是一种金融衍生品，它可以让投资者在未来获利或承担风险。在金融市场中，投资者通过分析股指期货的波动情况来制定投资策略，以获取更高的收益。在股指期货市场中，上证50股指期货是一个重要的指数，代表了上证50只优质上市公司的整体表现。研究上

证50股指期货的收益率波动特征对于投资者制定有效的投资策略至关重要。 在这种背景下，本文将基于ARMA模型对上证50股指期货收益率进行探究，分析其波动特征，并建立相应的ARMA模型进行参数估计和实证分析，以期为投资者提供更加准确的投资建议和预测。部分就 是要介绍这样一个背景和问题，为接下来的研究铺垫。 1.2 研究意义 本研究的意义在于深入探究基于ARMA模型的上证50股指期货收益率，对于理解市场波动和预测未来走势具有重要意义。股指期货是 金融市场中的重要衍生品，其价格波动对实体经济和投资者产生重大 影响。通过研究股指期货收益率，可以更好地把握市场脉动，提高投 资决策的准确性和效果。 ARMA模型作为时间序列分析的重要工具，在预测金融市场波动 方面有着广泛应用。通过建立ARMA模型，可以揭示股指期货收益率的规律性变化，为投资者提供更科学的投资策略和风险管理手段。 本研究对于推动金融市场研究和理论的深入发展也具有一定意义。通过对ARMA模型在股指期货收益率预测中的应用，可以为金融领域的理论研究提供新的思路和方法，为学术界和实践界搭建桥梁，促进 金融市场的健康发展。本研究的意义不仅在于对股指期货市场的深入 认识和预测，更为金融领域的发展和创新注入新的活力和动力。 2. 正文

基于GARCH模型分析股指期货推出对股指波动率的影响

基于GARCH模型分析股指期货推出对股指波动率的影响 一、引言 股指期货的推行对指数波动性影响有不同的三种观点:加剧了波动性,减小了波动性和对股票市场的波动性没有什么影响。第一种观点认为,股票指数期货的推出会加大股票价格的波动,期货交易因其高杠杆性和低信息交易者的投机行为会动摇股票现货市场,增加其波动性,例如Finglewski(1981)、Stein(1987) 和Fiss(1989)。另有一些学者认为不会对现货市场造成影响甚至有利于股票市场的稳定, 甚至因为期货市场对现货市场有价格发现和套期保值的作用,提高了现货市场的有效性,有利于信息的传递,从而减少现货市场的波动性,例如Powers(1970) 、Danthine(1978)、Cox(1976)、Santoni(1987)。 现在国内外的文献大多研究的是国外市场,对中国的研究基本没有,本文通过对新华富时中国A50指数的研究来分析股指期货的推出对股票指数的影响。 本文着重通过对股票指数期货推出前后的数据进行分析,利用GARCH模型和时间序列说明波动率的变动,为了克服GARCH模型的不足,还将引入TGARCH 和EGARCH模型。本文的第一部份是前言。第二部是分数据的介绍。第三部分是实证分析,通过GARCH模型对数据进行分析。第四部分是结论。 二、数据的选取和处理 1.新华富时中国A50指数期货简介 本文对新加坡A50指数期货对国内股票市场造成的影响进行分析。新加坡交易所新华富时中国A50指数期货于2006年9月5日在新加坡交易所上市交易,其标的指数是新华富时中国A50指数,其选取了中国A股市场总市值最大的50家公司,极具代表性。 2.数据的处理 本文选取的数据是2003年7月21日到2008年5月6日,共1163个数据,指数日收益率(%) 的计算采用收盘指数的对数之差,收益率数据为1162个。 三、实证分析 1.数据的描述性统计 从指数收益率的描述性统计量及柱状图可得到,指数收益率的图形不服从正态分布,均值为0.09398,标准差为 1.773225,偏度为-0.173807,峰度为6.688225,Jarque-Bera统计量为664.4625,该收益率具有典型的金融数据统计特征:负偏、尖峰、厚尾。

基于DCC-GARCH模型的股指期货收益率r动态相关性和风险溢出效应研究

基于DCC-GARCH模型的股指期货收益率r动态相关性和风 险溢出效应研究 方杰 【摘要】运用DCC-GARCH模型研究了2015年5月至2016年5月间我国的沪深300指数期货(IF)、中证500指数期货(IC)和上证50指数期货(IH)收益率的动态相关性和风险溢出效应.研究表明:在市场出现系统性风险的情形下,并未出现动态相关性增大的情况.在风险溢出效应的研究中,IC对IF的风险溢出效应为正;IF对IH 的风险溢出效应为正;IC对IH的风险溢出效应为负;IF对其自身的风险溢出效应为正. 【期刊名称】《通化师范学院学报》 【年(卷),期】2018(039)006 【总页数】4页(P39-42) 【关键词】风险溢出;动态相关性;DCC-GARCH 【作者】方杰 【作者单位】福建江夏学院金融学院福建福州350000 【正文语种】中文 【中图分类】F830.9;O29 1 GARCH类模型简介

Engle（1982）提出了ARCH模型，能够很好地捕捉金融时间序列的波动聚集的特征，其后Bollerslev（1986）对其进行了扩展，提出了GARCH模型.然而在实际中很多市场存在波动的溢出效应，于是Bollerslev（1988）等将GARCH模型扩展到多变量的GARCH模型，从而能够反映多市场的波动特征，其中具有代表性的包括VECH模型、对角VECH模型、BEKK模型.但是这些模型研究的重点放在条件协方差矩阵上，并未体现市场波动相关性的时变特征，并且存在估计参数过多的问题.在此基础上，Bollerslev（1990）从相关性入手，提出了固定条件相关性GARCH（CCC-GARCH）模型，Engle（2002）提出了动态条件相关性GARCH（DCC-GARCH）模型，该模型能够更好地刻画波动溢出效应和信息传递过程，因此在实际研究中得到了广泛的应用［1-6］. DCC-GARCH假设k种资产的收益率向量rt服从均值为0，协方差矩阵为Ht的多元正态分布，即rt|Ωt-1～N(0,Ht).协方差矩阵可以分解为Ht=DtRtDt.其中，Dt是条件标准差组成的对角阵；Rt是条件相关系数矩阵.同时为了保证模型的正定性，对DCC-GARCH进行如下设定： 其中，S为标准化残差εt的无条件相关系数矩阵；⊙代表Hadamard乘积，即两矩阵对应元素相乘；Qt是正定的协方差矩阵；ωi, κi,λi, α, β为待估参数.假设收益服从多元正态分布，这一假设是使用最大似然估计的前提. DCC-GARCH模型的估计过程分为两个阶段：①使用一元GARCH模型对各变量进行估计；②使用前一步骤所得的标准化残差来估计条件相关系数. 2 实证研究 2.1 数据来源及处理 本文采用已上市的金融期货中的沪深300指数期货（IF）、中证500指数期货（IC）和上证50指数期货（IH）价格为研究对象.鉴于使用GARCH方法对波动性

基于多元ARMA模型的动态β系数估计研究

基于多元ARMA模型的动态β系数估计研究 作者：易跃明梁戈夫 来源：《会计之友》2010年第18期 【摘要】β系数作为揭示上市公司股票系统性风险系数,是投资组合管理、业绩评价的必备信息。传统的CAPM模型在运用时考虑的只是单期β系数。在时间的变化中,影响因素会发生改变,股票的系统风险相应也会发生变化,投资者更希望了解的是股票系统风险的适时变化情况。笔者运用时间序列分析方法,构造多元的ARMA模型对上市公司的β系数进行动态估计,以期反映出股票系统风险的动态变化情况。 【关键词】β系数; 风险; ARMA模型 一、引言 资本资产定价模型(CAPM))最早由夏普提出,他用一个简单的模型刻画了资产收益与风险的关系。其核心思想是,提出在一个竞争均衡的资本市场中,非系统风险可以通过多元化加以消除,对期望收益产生影响的只能是无法分散的系统风险。β系数作为一种度量证券相对于市场组合变动的反应程度的重要指标,刻画的正是系统风险。然而,夏普的CAPM是单期的,本身并没有就β系数的跨期性质作出具体要求,早期关于CAPM的实证检验,通常也假定β系数跨期保持不变(“跨期”是指由当期向下一期转换的过程,而且这种转换在时间上是连续发生的。)由于投资者在当前投资期所拥有的信息与在下一个投资期所拥有的信息并不相同,所以“跨期”也意味着投资者拥有信息的不断更新过程,投资者更希望了解系统风险在这种信息更新过程中的变化情况。 就β系数的估计,国内外很多学者在这方面作过大量的研究。其中Yaw M. Mensah(1992)提出了会计β系数和市场β系数两个概念,希望在估计β系数时将市场信息与会计信息结合起来,提出了在回归直线法的基础上加入经营杠杆与财务杠杆两个指标进行估计。Beaver,Kettler和Scholes(1970)、Hamada(1972)、Beaver和Manegold(1975)、Lev(1974)、Bildersee(1975)以及Rosenberg(1984等)等人也在各自的研究中对β系数与会计和非会计影响因素之间的关系进行研究。这些研究都没有考虑β系数的跨期时变性,仅仅就单期的β系数估计问题进行研究。但是所用的样本数据的时间跨度往往超出了会计上对单期的定义,至少都是五年以上的样本。 Blume、Brenner和Smidt曾经讨论过β系数的跨期结构问题,并给出一个经验模型,Merton 建立的跨期资本资产定价模型(ICAPM),Breeden建立的消费资本资产定价模型(CCAPM)。

基于ARMA模型的股价短期预测——以古井贡酒股票为例

基于ARMA模型的股价短期猜测——以古井贡酒股票为例 概述： 股票市场一直以来都备受关注。投资者们期望通过分析历史股票数据，猜测股价的将来走势，从而做出更理性的投资决策。传统的统计模型中，ARMA模型作为时间序列分析中的一 种经典方法，被广泛用于股票价格的猜测。本文以古井贡酒股票为例，探讨了基于ARMA模型的股价短期猜测方法及其应用。 第一部分：古井贡酒及其股票背景介绍 古井贡酒是中国著名的白酒品牌之一，成立于1955年， 总部位于河南省。作为中国国内外都有广泛著名度的酒企，其股票一直备受市场关注。随着中国白酒市场的逐渐增长和消费升级的趋势，投资古井贡酒股票成为一项备受关注的投资活动。 第二部分：ARMA模型基本原理和公式推导 ARMA模型是一种时间序列分析模型，由自回归（AR）模 型和滑动平均（MA）模型组成。AR模型是依据自身过去的观 测值来猜测将来的观测值，而MA模型是依据过去的误差值来 猜测将来的观测值。因此，ARMA模型综合了过去观测值和误 差值的信息，用于猜测将来的时间序列。 第三部分：古井贡酒股价数据的收集和预处理 为了建立ARMA模型，我们需要收集一段时间内的古井贡 酒股价数据。起首，我们可以从公开的金融数据网站获得每日的股价数据。然后，对数据进行预处理，包括去除异常值、填充缺失值、平滑数据等，以确保数据的准确性和合理性。 第四部分：ARMA模型的参数预估及模型诊断 在建立ARMA模型之前，我们需要确定模型的阶数。阶数

的确定可以通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的分析来实现。通过观察ACF和PACF的图形，获得AR和MA 的阶数，并用这些阶数拟合ARMA模型。 然后，我们使用最小二乘法（OLS）对ARMA模型的参数进行预估。通过极大似然方法，我们可以找到最有可能产生实际观测值的ARMA模型参数。最后，我们使用残差分析、自相关图和偏自相关图来诊断ARMA模型的拟合效果。 第五部分：ARMA模型的股价猜测及模型评估 通过已拟合的ARMA模型，我们可以猜测将来一段时间内的古井贡酒股票价格。依据ARMA模型的递推特性，我们可以将已有的观测值输入模型，然后依据模型的计算结果和已有观测值，猜测下一期的股价。 猜测结果和实际观测值之间的误差可以用于评估ARMA模型的猜测效果。一般来说，我们可以计算平均肯定百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE），来评估ARMA模型的精度。 第六部分：模型应用和风险提示 除了短期股价猜测，ARMA模型还可以用于其他股票市场相关探究，如波动率猜测、来往策略制定等。然而，需要注意的是，ARMA模型仅仅是一种猜测模型，不能保证猜测结果的准确性和稳定性。在实际应用中，投资者还需要综合思量其他因素，如市场环境、公司基本面等，做出更全面和理性的投资决策。 结论： 本文以古井贡酒股票为例，通过建立ARMA模型实现了股价短期猜测。通过对ARMA模型的参数预估和模型诊断，我们可以得到合理的模型拟合结果。通过ARMA模型的递推特性，我们可以实现股价的短期猜测。然而，需要注意的是，ARMA

基于arma模型的美元日元汇率时间序列分析与预测郝旭东110730227分解

美元日元汇率的时间序列分析与预测 姓名：郝旭东 学号：110230227 班级：金融1102

摘要 汇率的变化反映出一个国家的经济状况，而且汇率的变动对国民收入的增减、对农业发展、对国内利率、对国内就业都起着重要的影响作用。汇率的预测精度对外汇的持有者、企业的进出口贸易、个人和企业的外汇买卖、外汇持有者等都有很大的影响。 美元日元汇率在11月后迎来一段时间的上涨，有关于这一汇率的一系列信息也接踵而出，如美国的qe、非农数据等，日本防卫的财政预算等。随着科技的不断发展、统计分析技术的不断提高，分析软件不断地更新，让决策者有了更多的选择机会。本文我们利用四个分析模型来研究美元日元，并给出一些预测的信息。 一、研究绪论 1、研究背景与意义： 在整个2013年里，美元日元都运行在一个逐渐收缩的三角形图形当中，自11月5日，美国公布10月非农就业人数统计，美元从97左右一路上升至105，美元兑日圆2013年上涨21%，是1979年上扬23.7%以来的最大升幅。 美国10月非农就业人数为今年5月以来首次上扬，扭转此前连续四个月的跌势，涨幅更好于预期。数据指出，美国10月非农就业人数增长15.1万人，预期增长6万人；9月非农就业人数修正后为减少4.1万人，初值为减少9.5万人；8月非农就业人数修正后为减少0.1万人，初值为减少5.7万人。 利用时间序列模型可以让我们利用历史数据预测未来的行情，结合基本面情况，有利于我们更好的投资。 2、时间序列方法概论： 总结时间序列模型可以大致分为自回归过程模型和移动平均过程模型两大类。前者以其滞后变量为依据，推算其未来值，后者是以过去的误差项为依据，推算其未来值。有时需两者并用，便产生自回归移动平均模型。 自回归模型（AR） 在AR模型中，序列tx的当前值由序列te的当前值和序列tx的前一个长度为M的窗口内序列值决定。

上证指数收益率的月度效应研究--基于含虚拟变量的GARCH模型

上证指数收益率的月度效应研究--基于含虚拟变量的GARCH 模型 张舒涵 【摘要】The month effect in stock market refers to the abnormal phenomenon against market efficiency. It is supposed to appear when the stock returns of certain months are remarkably higher or lower than average. This paper analyses the month effect in Shanghai stock market using closing price of Shanghai stock index from 2004 to 2013 and GARCH model including dummy variables. The empirical result shows the existence of month effect in Shanghai stock market where stock returns in the first two months of a year are higher and that in June lower. Finally, some possible reasons of the month effect in Shanghai stock market are given.%股票市场中的月份效应，是违反市场有效性的异常现象之一，主要表现为某些月份的股票收益率显著高于或低于其他月份的收益率。本文主要研究上证股市的月度效应，以2005年至2014年间的有效交易日为样本日期，选取上证指数的收盘价，运用包含虚拟变量的GARCH模型来研究上证股市是否存在月度效应。通过实证研究表明，上证股市存在月度效应，即一年内一、二月的月平均收益率较高，六月份的月平均收益率较低。最后结合我国的实际情况给出上证股市收益率存在月度效应的原因。 【期刊名称】《阜阳师范学院学报（社会科学版）》 【年(卷),期】2015(000)002

基于ARMA模型的股价分析与预测的实证研究

基于ARMA模型的股价分析与预测的实证研究 基于ARMA模型的股价分析与预测的实证研究 摘要： 股票市场的预测一直是投资者和市场分析师关注的焦点。以往的研究多采用技术分析、基本面分析和市场心理分析等方法进行股票价格预测，然而这些方法在短期内的预测能力有限。本研究旨在通过ARMA（自回归滑动平均）模型，对股票价格进行建模，并进行分析和预测。 1. 引言 股票市场具有高度复杂性和随机性，股票价格受到多种因素的影响，如宏观经济因素、公司业绩、市场供求关系等。因此，准确预测股票价格一直是投资者关注的焦点。传统的股票价格预测方法主要包括基本面分析、技术分析和市场心理分析等。 2. ARMA模型的理论基础 ARMA模型是一种经济时间序列模型，结合了自回归（AR）模型和滑动平均（MA）模型。AR模型用过去的观测值对未来的预测值进行建模，MA模型则用过去的误差项对未来的预测值进行建模。ARMA模型结合了这两种建模方法，通过选择适当的延迟和误差项来预测未来的股票价格。 3. 数据收集与预处理 本研究选择了某A股上市公司的股票数据作为研究对象，时间跨度为5年。通过对这段时间内的日收盘价进行采集，得到了股票价格序列。 4. ARMA模型的建立与分析 将得到的股票价格序列应用ARMA模型，首先需要对数据进行平稳性检验。通过单位根检验和ADF检验，可以判断序列的平

稳性。对非平稳序列可以采取差分的方式进行处理，得到平稳序列后，进一步进行阶数选择。通过C、BIC等准则，选择适 当的AR、MA阶数，并通过拟合后的ARMA模型对股票价格进行分析。 5. 结果与讨论 通过ARMA模型对股票价格进行分析，得到了拟合效果较好的 预测模型。通过对残差序列进行自相关和偏自相关图的分析，发现残差序列不存在显著的相关性。这表明ARMA模型可以很 好地捕捉到股票价格的趋势和波动。 6. 预测与验证 基于拟合后的ARMA模型，对未来的股票价格进行预测。通过 与实际股票价格对比，可以验证预测模型的准确性和可行性。同时，可以采用交叉验证的方法，将数据分为训练集和测试集，以验证模型的泛化能力。 7. 结论与展望 本研究基于ARMA模型对股票价格进行分析与预测，结果表明ARMA模型可以较好地拟合股票价格序列，并实现较为准确的 预测。然而，由于股票市场的复杂性和随机性，ARMA模型仍 然存在一定的局限性。未来的研究可以进一步探索其他预测模型，如ARIMA、GARCH等模型，以提高股票价格预测的准确性。 关键词：股票价格，ARMA模型，预测，拟合效果，泛化 能 本研究使用ARMA模型对股票价格进行分析和预测，采取 了差分的方式处理非平稳序列，并通过C、BIC等准则选择适 当的AR、MA阶数。通过对拟合后的ARMA模型进行残差序列的自相关和偏自相关图分析，发现残差序列不存在显著的相关性，

股指期货和股票市场波动的关联性分析

股票价格和股指期货的关联性分析 摘要：股指期货和股票市场是金融市场的两个重要组成部分。股指期货以股票价格指数为标的，因此二者在价格变动上有密切的联系。本文通过建立向量自回归模型、脉冲响应模型，对股指期货市场和股票现货市场价格波动之间的关系进行了分析。模型结果说明沪深300股指期货收益率的增加在短期内对沪深300股票现货收益率的提高有一定的正面影响，而沪深300股票现货市场收益率对沪深300股指期货收益率的影响比较微弱。 1.研究背景 我国沪深300指数期货合约于2010年4月16日正式登陆中国金融期货交易所，2015年5月又推出了上证50和中证500股指期货合约。股指期货合约逐渐成为我国期货市场中的重要组成部分。股指期货以股票指数为标的，因此股指期货与现货市场的价格具有一定的关联性。二者的互相影响关系中，探讨哪一方起主导作用，具有重要的研究价值。 关于期货市场与现货市场之间的相互关系，国内外学者已经做了一些研究工作。Yiuman （1999）建立了双变量EGARCH模型，对美国道琼斯工业平均指数和道琼斯股指期货进行了波动性溢出效应的检验，分析结果表明两市场间存在双向的信息传递，而且从期货市场向现货市场的波动性溢出效应比较显著。Brooks 和Ritson（2001）建立误差修正模型对FTSE-100指数现货价格和期货价格之间的关系进行了分析，研究表明期货价格的滞后变化对预测现货价格的变化有一定的积极作用Zhong,Darrat,Otero（2004）应用EGARCH和协整分析模型对墨西哥股票指数期货进行了分析，模型计算结果表明墨西哥金融市场存在从股指期货市场向股票现货市场的波动性溢出现象，股指期货市场具有价格发现功能。Wang和Ke （2005）运用Johansen极大似然估计法对大豆与小麦期货合约与同期现货市场做了协整分析，分析得出大豆期货市场与大豆现货市场具有协整关系，而小麦期货对现货市场的价格发现能力不强。仲伟俊，戴杨（2007）运用双变量EGARCH模型，分析了我国大豆期货与现货市场之间的波动性溢出效应。实证分析结果表明波动性溢出效应在两市场之间是对称的。刘庆富，仲伟俊（2007）运用波动性溢出效应模型对我国铜、铝期货市场进行了分析。模型结果表明，铜、铝的期货市场与现货市场之间存在双向的波动性溢出关系，而且期货市场对现货市场的波动性溢

股票市场波动性研究——基于ARMA-TGARCH-M模型的实证分析

股票市场波动性研究——基于ARMA-TGARCH-M模型的 实证分析 刘湖;王莹 【摘要】通过构建ARMA-TGARCH-M模型,并同时利用上证综合指数和深圳成份指数的低频日收益率和5分钟高频收益率数据,对中国股票市场的波动性问题进行了实证研究.结果表明:中国股票市场存在着大幅度高频率波动,市场总体风险较大,而且收益率波动也存在着波动集群性、尖峰后尾性和非对称分布等特征,深圳股票市场在各方面的特征也都比上海股票市场突出.此外,低频日收益率序列和5分钟高频收益率序列都存在着显著的平稳性、自相关性和ARCH效应,中国股票市场还存在着较长的外部冲击波动持续期,且杠杆效应显著.GARCH族模型能够很好地拟合中国股票市场的波动性问题. 【期刊名称】《北京航空航天大学学报（社会科学版）》 【年(卷),期】2017(030)004 【总页数】11页(P56-66) 【关键词】股票市场;价格波动性;ARMA-TGARCH-M模型;高频数据;风险;沪深股市 【作者】刘湖;王莹 【作者单位】陕西师范大学国际商学院,陕西西安 710100;陕西师范大学国际商学院,陕西西安 710100 【正文语种】中文

【中图分类】F830.91 自深圳宝安县联合投资公司首次公开募股以来，中国的股票市场已走过30年的发展历史。然而与西方国家发达的资本市场相比，中国的股票市场仍然很不完善，在整个中国都处于制度变迁的大背景下，在某些特定时期中还会出现频繁剧烈的波动。而保持股票价格及收益率的相对稳定，防止股票价格的大幅度波动，是任何一个股票市场健康运行的内在要求。因此，一直以来监管机构和各类投资者都十分关注中国股票市场的波动性特征及其影响因素，而掌握股票市场波动性的基本特征与一般规律不仅有利于监管机构的高效规范管理，更有利于各类投资者进行科学的风险防范和理性投资。鉴于此，股票市场波动性问题研究对于揭示股票市场运行规律，促进中国股票市场健康发展有着积极的促进作用。 股票市场的波动是对股票价格随机性与变异性的测度，是对股票收益率不确定性的描述。而早期关于股票市场波动性的研究都假定收益方差不随时间变化，但后来大量的实证研究发现了金融时间序列的尖峰厚尾性、波动集群性与非对称性等特征[1]，这奠定了当今金融时间序列建模分析的最普遍的时变方差等理论假定。长期 以来，理论界都希望通过计量模型对股票市场波动性及其特征进行准确模拟，为此也提出了大量的模型方法，其主要有两大类，其一是自回归条件异方差(Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity，ARCH)模型。Engle在对英国通 货膨胀问题进行研究时发现，时间序列模型的预测误差决定于扰动项滞后期数，于是他开创性地提出了能够良好刻画金融时间序列异方差性与波动集群性特征的ARCH模型。[2]987—1008Bollerslev则在此基础上对ARCH模型进行了扩展，产生了考虑误差项滞后项与误差项条件方差滞后项的GARCH(Generalized ARCH)模型。[3]307—327与ARCH模型相比，GARCH模型能够成功解决ARCH效应 与过度拟合等问题，并且形式简洁，因此，也比ARCH更优秀。鉴于ARCH模型和GARCH模型都缺少对杠杆效应的考虑，Nelson、Zakoian又先后提出了指数