导读:本文包含了自回归条件异方差方差模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:方差,模型,条件,链式,变量,药品价格,计量学。
自回归条件异方差方差模型论文文献综述
李泽光,孙楚[1]（2019）在《广义自回归条件异方差模型(GARCH)在我国股票市场中的实证研究》一文中研究指出国家政策的推出对于股市的波动造成何种影响,是在研究我国股市波动性时需要关注的一个重要问题。本文结合我国股票市场的实际发展,选取"融资融券"业务这一重要政策,并提取政策提出前后股票市场中的有关数据,对数据进行GARCH类模型拟合,结合所得模型分析该政策提出前后股市的波动性变化。(本文来源于《市场周刊》期刊2019年10期）
马俊美,卓金武,张建,陈渌[2]（2019）在《广义自回归条件异方差模型加速模拟定价理论》一文中研究指出研究了广义自回归条件异方差(GARCH)模型下方差衍生产品的加速模拟定价理论.基于Black-Scholes模型下的产品价格解析解以及对两类标的过程的矩分析,提出了一种GARCH模型下高效控制变量加速技术,并给出最优控制变量的选取方法.数值计算结果表明,提出的控制变量加速模拟方法可以有效地减小Monte Carlo模拟误差,提高计算效率.该算法可以方便地解决GARCH随机波动率模型下其他复杂产品的计算问题,如亚式期权、篮子期权、上封顶方差互换、Corridor方差互换以及Gamma方差互换等计算问题.(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
刘亚男[3]（2018）在《高斯混合自回归条件异方差模型》一文中研究指出由于混合时间序列模型具有拟合多峰数据的特点,因此在近些年得到广泛地应用.本文提出的高斯混合自回归条件异方差模型(Gaussian mixture autoregressive-autoregressive conditional heteroscedastic,简称GMAR-ARCH)也是混合时间序列模型中的一种.在以往的混合AR-ARCH中,权重项为与时间无关的变量.尽管这样的模型已经取得较好的效果,但是以往的混合ARARCH模型中只给出了在阶数为特定值时的高阶平稳条件,没有给出平稳分布的具体形式以及遍历性的证明.在本文中将权重项改为与时间滞后项相关的函数后,不仅使模型在实际中继承了混合模型拟合多峰数据的特点,从理论层面亦可以得到平稳分布的密度函数,根据Markov链的理论证明了遍历性,给出了似然函数并证明了相合性,用极大似然方法给出了参数估计,并进行了数值模拟,模拟的结果表明估计值具有较小的均方误差.(本文来源于《吉林大学》期刊2018-05-01）
白鹤松,曲振涛[4]（2018）在《引入半参数的广义自回归条件异方差模型下的产业收益率预测》一文中研究指出文章对GARCH模型进行拓展,通过半参数化处理以提高模型的预测精度。使用OLS检验和SPA检验两种方法对半参数化后的广义自回归条件异方差模型的预测能力进行验证。半参数化GARCH模型具有形式简洁、易于操作及预测精度高等优点。以冰雪文化产业园的收益率为研究对象,采用半参数化GARCH模型进行实证检验,结果表明我国冰雪文化产业园的收益率总体偏低,冰雪文化产业的发展还处于发展阶段,预计到2032年我国冰雪文化产业园的收益率可达86.27%,是今后需要重点扶持的产业之一。(本文来源于《统计与决策》期刊2018年08期）
宋燕,韩志琰,宋奎勐,窦伟洁,甄天民[5]（2017）在《基于ARCH(自回归条件异方差)模型的我国药品价格波动的实证分析》一文中研究指出目的:探讨药品价格变动特征和变化趋势,为政府评估政策效果、做好宏观调控和价格监管提供参考。方法:基于2011-2017年我国药品价格月度数据,采用ARCH(自回归条件异方差)类模型,对药品价格波动进行实证分析。结果:我国药品价格总体呈波动上升趋势,特别是2015年药品价格改革之后,价格上升趋势较为明显。药品价格波动的幅度和频率比较均匀,价格波动不具有集簇性,没有显着的信息冲击效应,但药品价格波动的记忆性较强。结论:我国药品价格变动相对平稳,药品市场的价格调控政策在平抑价格波动方面具有较强的作用。建议在积极稳妥推进药品价格市场化改革的同时,充分发挥政府对药品价格形成的调控作用,把握好政策调节市场的力度,并加强药品市场价格监测。(本文来源于《中华医学图书情报杂志》期刊2017年12期）
陈昊,高山,王玉荣,张建忠[6]（2017）在《基于广义自回归条件异方差偏度峰度模型的风电功率预测方法》一文中研究指出通过对风电功率时间序列条件偏度、条件峰度时变性的分析,提出一种基于广义自回归条件异方差偏度峰度模型的风电功率预测新方法。针对风电时间序列高阶条件矩时变性的检验问题,提出链式检验新方法。结合模型参数估计,提出一种实用化参数约束处理方法,提升了参数估计效率。基于江苏某风电场的实际数据,分析该风电时间序列的时变条件矩,并使用修正Gram–Charlier级数的拟极大似然估计获取GARCHSK模型参数。风电功率预测结果表明所提方法的可行性和有效性。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2017年12期）
吴婷,蒋阳升,丁笑,郑世琦[7]（2017）在《城市轨道交通断面客流不确定性分析的广义自回归条件异方差改进模型》一文中研究指出对比分析指出,城市轨道交通线路断面客流量变化与道路交通断面客流量变化具有相似性,但城市轨道交通线路断面客流时间序列具备特有的尖峰厚尾特性,其变化的敏感程度依赖时空条件,常用于道路领域的广义自回归条件异方差(GARCH)模型无法直接用于城市轨道交通领域。基于此,引入广义误差分布(GED)虚变量,构建改进的GARCH模型,并基于成都地铁1号线下行断面客流时间序列数据,借助EViews和Matlab软件对改进前后的模型效果进行实证对比分析。结果表明,改进后的虚变量GARCH模型比原始的GARCH模型具有更好的适用性。(本文来源于《城市轨道交通研究》期刊2017年05期）
李霞[8]（2017）在《条件异方差时变自回归模型参数的贝叶斯估计》一文中研究指出本文主要研究了条件异方差时变自回归模型参数的贝叶斯估计,在时变自回归模型参数的贝叶斯估计研究基础上,扰动项的方差服从ARCH(1)模型,对模型的参数不施加服从随机游走过程之类的限制,而是假设不同时刻其系数的先后状态具有一定的相关性,并且时间间隔距离越短它的相关性表现越强烈.由于时间的不可重复性,通常我们只能获得单个样本条,在这种情形下采用贝叶斯估计方法对参数进行估计.由贝叶斯公式得到参数的后验分布,用后验均值估计参数;对于复杂的后验分布要计算满条件分布,如果满条件分布不是已知分布,则不能对其直接抽样,应用逐分量的Metropolis-Hastings抽样方法进行抽样,用样本均值估计参数,从而得到参数的贝叶斯估计.本文通过分析一个简单的条件异方差时变模型,对其进行数值模拟来展示这个模型系数的估计效果.对我国GDP增长率的实例分析表明通过贝叶斯估计方法得到模型参数的估计值,能够很好地揭示实际问题变化过程中存在的内在规律.(本文来源于《吉林大学》期刊2017-05-01）
卢维学,杨世娟,鲍志晖[9]（2016）在《应用自回归条件异方差模型研究我国水力发电量》一文中研究指出为了研究水力发电量条件方差的变化规律及残差的统计分布特征,引入自回归条件异方差模型,建立基于正态分布假设的同阶自回归条件异方差模型对我国2001年1月到2016年2月的水力发电量进行实证分析,研究得出该模型对发电量的估计与预测具有良好的效果。(本文来源于《安庆师范学院学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
颜含笑[10]（2016）在《整值自回归条件异方差模型的多变点检测问题》一文中研究指出整值时间序列数据可以在很多领域中收集到,我们可以用整值自回归条件异方差(INARCH)模型来刻画。但是在实际生产生活中,时间序列数据不可能在较长的时间间隔里保持平稳波动不变,可能会有变点出现。我们这篇论文的目的在于对于一个带有分段常值参数值,但是分段变点的个数和位置均未知的INARCH模型,对于其多变点检测问题,设计一个统计意义上平稳的,运作良好且运行快速的程序。我们所设计的方法是变换模型后的二值化分割法,也可以简称之为BASTINA方法。该方法主要分为两个部分：模型变换部分和二值化分割部分。模型变换部分能够降低初始数据的自相关性,而二值化分割法则估计出变点的个数和位置。在数值模拟阶段,我们验证了在有限的样本下该方法的良好性能,并确定了算法中一些常值参数的缺省值。最后我们用我们的方法对弯曲菌患者感染数进行了分析,并且发现估计出的变点确实能够与实际事件相匹配。本文内容安排如下：第一部分,将介绍整值时间序列数据和变点检测问题的研究背景及意义,并总结分析前人的研究成果。第二部分,对本文涉及的一些模型和相关知识进行简单介绍。第叁部分,描述整值自回归条件异方差模型的多变点检测问题,并给出算法。第四部分,进行程序的模拟举例,展现模拟效果并进行分析。第五部分,用BASTINA方法对加拿大魁北克省1990年至2000年弯曲菌患者感染数这一实例进行了分析。最后,第六部分对本文进行总结和展望。(本文来源于《大连理工大学》期刊2016-04-01）
自回归条件异方差方差模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究了广义自回归条件异方差(GARCH)模型下方差衍生产品的加速模拟定价理论.基于Black-Scholes模型下的产品价格解析解以及对两类标的过程的矩分析,提出了一种GARCH模型下高效控制变量加速技术,并给出最优控制变量的选取方法.数值计算结果表明,提出的控制变量加速模拟方法可以有效地减小Monte Carlo模拟误差,提高计算效率.该算法可以方便地解决GARCH随机波动率模型下其他复杂产品的计算问题,如亚式期权、篮子期权、上封顶方差互换、Corridor方差互换以及Gamma方差互换等计算问题.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自回归条件异方差方差模型论文参考文献
[1].李泽光,孙楚.广义自回归条件异方差模型(GARCH)在我国股票市场中的实证研究[J].市场周刊.2019
[2].马俊美,卓金武,张建,陈渌.广义自回归条件异方差模型加速模拟定价理论[J].同济大学学报(自然科学版).2019
[3].刘亚男.高斯混合自回归条件异方差模型[D].吉林大学.2018
[4].白鹤松,曲振涛.引入半参数的广义自回归条件异方差模型下的产业收益率预测[J].统计与决策.2018
[5].宋燕,韩志琰,宋奎勐,窦伟洁,甄天民.基于ARCH(自回归条件异方差)模型的我国药品价格波动的实证分析[J].中华医学图书情报杂志.2017
[6].陈昊,高山,王玉荣,张建忠.基于广义自回归条件异方差偏度峰度模型的风电功率预测方法[J].中国电机工程学报.2017
[7].吴婷,蒋阳升,丁笑,郑世琦.城市轨道交通断面客流不确定性分析的广义自回归条件异方差改进模型[J].城市轨道交通研究.2017
[8].李霞.条件异方差时变自回归模型参数的贝叶斯估计[D].吉林大学.2017
[9].卢维学,杨世娟,鲍志晖.应用自回归条件异方差模型研究我国水力发电量[J].安庆师范学院学报(自然科学版).2016
[10].颜含笑.整值自回归条件异方差模型的多变点检测问题[D].大连理工大学.2016
论文知识图
