中国黄金期货市场波动特征及模型预测研究
发布时间:2021-06-27 07:10
选取上海期货交易所黄金期货价格指数日内10分钟高频收益数据,构造了经调整的已实现极差波动率估计序列,利用6类GARCH模型建模分析,描述了黄金期货价格指数的波动特征.运用多种损失函数比较了GARCH类模型样本外波动率预测精度的优劣,并在此基础上,采用一种渐进正态分布检验法评估了GARCH类模型的预测效果.结果显示,黄金期货已实现极差波动率估计序列具有尖峰厚尾、集聚性、持续性等特征.对于黄金期货市场,ACD-GARCH模型具有相对最好的波动率预测能力.
【文章来源】:数学的实践与认识. 2015,45(19)北大核心
【文章页数】:10 页
【参考文献】:
期刊论文
[1]资产收益率的波动对黄金期货风险的影响——基于GARCH模型的研究[J]. 袁芳英. 湖南农业大学学报(社会科学版). 2013(04)
[2]融合线性、非线性模型的黄金价格预测模型研究[J]. 曾黎,李春. 黄金. 2013(03)
[3]上海黄金市场与伦敦黄金市场价格联动关系研究[J]. 魏晓琴,潘妍霞,陈慧芳. 金融理论与实践. 2012(03)
[4]基于SV模型的国际现货贵金属市场收益波动的杠杆效应分析[J]. 樊元,贾烝. 数学的实践与认识. 2012(04)
[5]我国黄金期货市场价格波动研究[J]. 曹辉,张士云. 价格月刊. 2012(02)
[6]我国新商品期货品种的波动特征研究[J]. 吴晓雄,赵克文,魏宇. 统计与决策. 2011(24)
[7]中国黄金期货市场套期保值功能实证研究[J]. 许贵阳. 黄金. 2011(11)
[8]上海黄金期货市场波动性实证分析[J]. 王兆才. 商业时代. 2011(29)
[9]我国黄金现货波动率预测能力分析——基于GARCH模型与CARR模型的比较[J]. 张苏林. 金融理论与实践. 2011(08)
[10]实际波动率与GARCH模型的特征比较分析[J]. 于亦文. 管理工程学报. 2006(02)
本文编号:3252384
【文章来源】:数学的实践与认识. 2015,45(19)北大核心
【文章页数】:10 页
【参考文献】:
期刊论文
[1]资产收益率的波动对黄金期货风险的影响——基于GARCH模型的研究[J]. 袁芳英. 湖南农业大学学报(社会科学版). 2013(04)
[2]融合线性、非线性模型的黄金价格预测模型研究[J]. 曾黎,李春. 黄金. 2013(03)
[3]上海黄金市场与伦敦黄金市场价格联动关系研究[J]. 魏晓琴,潘妍霞,陈慧芳. 金融理论与实践. 2012(03)
[4]基于SV模型的国际现货贵金属市场收益波动的杠杆效应分析[J]. 樊元,贾烝. 数学的实践与认识. 2012(04)
[5]我国黄金期货市场价格波动研究[J]. 曹辉,张士云. 价格月刊. 2012(02)
[6]我国新商品期货品种的波动特征研究[J]. 吴晓雄,赵克文,魏宇. 统计与决策. 2011(24)
[7]中国黄金期货市场套期保值功能实证研究[J]. 许贵阳. 黄金. 2011(11)
[8]上海黄金期货市场波动性实证分析[J]. 王兆才. 商业时代. 2011(29)
[9]我国黄金现货波动率预测能力分析——基于GARCH模型与CARR模型的比较[J]. 张苏林. 金融理论与实践. 2011(08)
[10]实际波动率与GARCH模型的特征比较分析[J]. 于亦文. 管理工程学报. 2006(02)
本文编号:3252384
本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/zhqtouz/3252384.html
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