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关于中、印、美股市信息溢出效应的分析——运用三元非对称VAR-BEKK-GARCH模型

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简介：
本研究采用三元非对称VAR-BEKK-GARCH模型，深入探究中国、印度及美国股市之间的信息溢出效应，揭示三国股票市场的相互影响机制。 陈晓蒙和雷钦礼运用三元非对称VAR-BEKK-GARCH模型研究了中国、印度和美国股市之间的信息溢出效应。他们的研究表明，在金融危机之前，中美两国之间存在明显的单向波动溢出效应。

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  • 关于中、印、美股市信息溢出效应的分析——运用三元非对称VAR-BEKK-GARCH模型
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    本研究采用三元非对称VAR-BEKK-GARCH模型，深入探究中国、印度及美国股市之间的信息溢出效应，揭示三国股票市场的相互影响机制。 陈晓蒙和雷钦礼运用三元非对称VAR-BEKK-GARCH模型研究了中国、印度和美国股市之间的信息溢出效应。他们的研究表明，在金融危机之前，中美两国之间存在明显的单向波动溢出效应。
  • 关于我国股指期货间溢出效应的分析——运用VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型
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    本研究采用VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型深入探讨了中国主要股指期货之间的溢出效应，旨在揭示金融市场风险传递机制。 本段落采用沪深300、上证50和中证500股指期货的日收益率数据，构建了三元VAR-BEKK-GARCH（1,1）模型，研究了这三个指数之间的均值溢出效应和波动溢出效应。
  • 关于美元兑欧元汇率波动规律的GARCH模型分析
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    本文运用GARCH模型深入探讨了美元与欧元之间的汇率变动特性及预测机制，揭示其波动规律。 在金融领域内，汇率的波动是一个重要的研究课题，它影响国际贸易、投资决策以及全球经济稳定性。通过分析不同货币之间汇率的变化规律，可以帮助政策制定者与市场参与者更好地理解市场动态，并为宏观经济政策的调整提供科学依据。本段落将探讨美元兑欧元汇率变化的趋势，并运用GARCH模型进行实证分析。 广义自回归条件异方差（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, GARCH）模型是用于研究时间序列数据波动性的常用统计工具。该模型能够捕捉金融时间序列的波动聚集现象和异方差性，即大的价格变动通常会跟随较大的后续价格变动，而小的价格变动后则会有较小的后续价格变动。GARCH模型自1982年由Engle提出并发展至现今已是金融市场研究中不可或缺的重要工具。 本段落的研究基于Eviews软件系统，利用GARCH模型对2003年4月1日至2009年6月26日期间的美元兑欧元汇率进行实证分析。结果表明，该期间内美元兑欧元的汇率波动不符合正态分布，并且具有异方差性、聚集性和持续性的特点。这意味着过去汇率的变化会对未来一段时间内的汇率变化产生影响，这种影响会逐渐减弱。 由于汇率是各国经济实力和外交政策的重要体现，因此对美元兑欧元的研究不仅有助于理解国际金融市场的动态趋势，而且对于我国的汇率制度改革以及经济发展具有重要的理论与实践意义。在国际外汇市场中，作为主要支付货币之一的美元地位不可动摇；而作为欧洲一体化进程中的关键力量，欧元也扮演着极其重要的角色。针对这两种货币进行研究不仅能揭示它们的实际运作和未来发展情况，并且对中国的相关经济政策制定也有深远的影响。 国内学者也在GARCH模型的应用方面取得了不少成果。例如，骆殉等人曾利用该模型分析了2003年至2007年间美元兑人民币汇率的日值波动，验证了我国外汇市场中存在ARCH效应，并指出GARCH模型能够较好地拟合汇改后的人民币汇率数据；陈伟伟等学者则通过使用GARCH(1,1)模型研究日元兑美元的汇率变化情况，发现该序列具有自相关性和异方差性。这些研究成果表明了GARCH模型在分析货币汇率波动方面的适用性和解释力。 综上所述，本段落通过对美元兑欧元汇率的变化规律进行基于GARCH模型的研究，并揭示出其非正态分布、异方差性、聚集性及其持续性的特点。这有助于我们深入理解外汇市场的动态趋势，为宏观经济政策的制定和经济稳定提供参考依据；同时证明了GARCH模型在处理金融时间序列数据时的强大功能，在金融市场波动率研究方面具有重要的理论与实际价值。
  • 关于TAR模型在股票市场非线性特性分析中的应用研究
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    本研究探讨了TAR（阈值自回归）模型在分析股票市场的非线性特征方面的应用价值，旨在揭示股市波动模式及预测趋势。 本段落基于TAR模型对股票市场的非线性特性进行了研究。李娜和郑少智将TAR模型应用于股票市场动态行为的研究，并与线性模型进行对比分析。文章选取了中证100指数的244个日对数收益率数据作为实证研究的基础。
  • 关于GARCH模型在股票组合投资中的应用研究
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    本文探讨了GARCH模型在评估与管理股票组合风险中的应用价值，通过实证分析展示了该模型如何有效捕捉金融市场波动性。 本段落旨在确定股票最优组合投资策略，综合考虑收益与风险因素。通过构建以最大化投资收益和最小化风险为目标的双目标优化模型，研究基于GARCH模型的股票组合投资策略的应用。
  • VAR模型应用实例分析
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    《VAR模型应用实例分析》一书深入探讨了向量自回归模型在经济预测与政策评估中的运用，通过具体案例展示了其强大的实证分析能力。 时间序列分析在课程中的应用越来越广泛。我上传了一份关于VAR模型的应用资料，希望能对大家有所帮助。由于平台积分限制，需要一定的资源换取，请大家理解。
  • Bekk-GARCH模型的Matlab编程代码.rar_Bekk GARCH Matlab编程_garch_bekk_mat
    优质
    本资源为Bekk-GARCH模型的Matlab编程代码，内含用于实现多变量GARCH模型（特别是BEKK形式）的Matlab源码。适合金融计量经济学研究者使用。 建立BEKK-GARCH模型用于时间序列分析。
  • 关于应用Copula-GARCH模型估算信用违约掉期投资组合VaR的研究论文
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    本文研究了利用Copula-GARCH模型评估信用违约互换投资组合的风险价值（VaR），探索更精确的风险度量方法，为金融风险管理提供新的视角。 信用违约掉期（CDS）为商业银行提供了一种有效的方法来对冲其投资组合的信用风险敞口。我们借鉴了Patton (2006)、Huang, Lee, Liang 和 Lin (2009) 以及 Fei, Fuertes 和 Kalotychou (2013) 的研究，提出了一种估算包含CDS的投资组合的风险价值（VaR）的方法。这种方法优于传统金融教科书中提到的方式。 Markit的北美投资级CDX指数(CDX.NA.IG)是一个由125个在信用违约掉期市场交易、具有投资级别评级的北美实体组成的综合指数。我们还使用了标普500指数和VIX来构建我们的研究组合。本段落采用了从2004年12月到2014年10月间共2,477条日常数据，涵盖了次贷危机与欧洲债务危机的时期。 在模型选择上，我们选取了六种不变性Copula和两种时变性Copula，并结合GARCH倾斜的学生t分布（GARCH-skt）来形成八个不同的copula-GARCH模型。这些模型用于捕捉投资组合中资产间的联合概率分布特性。随后，基于这八种模型计算出了相应的1天VaR值。 根据我们的研究结果，在各种市场状况下，时变对称的Joe-Clayton (SJC) Copula与GARCH-skt结合使用的效果最佳。
  • R语言中的ECM、VAR、GARCH和DCC-GARCH模型实训.docx
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    本文档详细介绍了在R语言环境下对ECM（误差修正模型）、VAR（向量自回归模型）、GARCH（广义自回归条件异方差模型）及DCC-GARCH（动态条件相关GARCH模型）进行操作和应用的实训过程，适合金融数据分析人员学习参考。 R语言模型分析案例及代码步骤展示了如何使用R语言进行数据分析建模的过程，并提供了详细的代码示例以帮助读者理解和实践这些方法。
  • VAR模型研究及其在股票市场经济危机（如次贷危机）中的应用分析
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    本研究探讨了向量自回归(VAR)模型在分析股市经济危机中的运用，特别聚焦于次级房贷危机案例，评估其预测与解释市场波动的能力。 VAR模型研究在股票市场中的应用特别是在经济危机与次贷危机背景下具有重要意义。该类研究通过建立向量自回归模型来分析多个时间序列变量之间的动态关系，为理解金融市场复杂性提供了重要工具。研究表明，在重大金融事件期间，如经济衰退或金融危机时，使用VAR模型可以有效捕捉和预测不同资产价格及宏观经济指标间的相互影响与变化趋势。 VAR建模在股票市场的研究中特别关注了次贷危机对股市的影响，并利用该方法探讨了如何从多个维度评估市场风险。通过构建包含利率、汇率以及股价等关键变量的多维时间序列模型，研究人员能够深入剖析金融动荡期间各因素之间的联动效应及其传导机制。 综上所述，VAR模型为探索经济波动尤其是金融危机时期股票市场的行为模式提供了强有力的数据分析框架和技术支持。