简介:一、引言季节波动是指由于自然条件或社会条件的影响,经济现象在一年内随着季节的转变而引起的周期性的波动。一般来说,在一些经济现象除了受季节波动影响之外,它还受到经济发展的长期趋势的影响以及除了上述因素以外的不规则波动。为了能对受季节波动影响的经济现象进行预测,一般常用的方法是将影响经济现象的各个主要因素加以分解,进行单独测算,然后再进行迭加,从而对受季节波动影响的经济现象进行预测。对于受季节波动影响的经济变量Y,它可以分解为Y=T+S+I(其中T为长期趋势,S为季节波动,I为不规则变动)、或Y=T·S+I或其他形式。不论是加法模型还是乘法模型,常用的方法都是分离出长期趋势T和季节波动S或不规则变
简介:利用中国银行间同业拆借市场1996年12月29日至2008年5月30日全部拆借品种每周加权平均利率,对正态分布、t分布和GED分布下的GARCH模型族进行对比分析,构建出衡量利率波动的ARMA—GARCH模型。结果显示中国银行间同业拆借利率(CHIBOR)序列杠杆效应不明确;拆借利率分布对模型拟和结果影响较大。t分布不适合描述中国银行间利率序列的分布状况。GED分布能更好刻画同业拆借利率序列的分布状况,并且在GED分布下,EGARCH模型较GARCH和TARCH模型更适合描述中国银行间同业拆借利率序列。
简介:通过协整关系检验、误差修正模型、向量自回归模型、格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数证明了在建立模型时引入持仓量序列的必要性。运用修正R/S分析,建立了沪铜指数收益率波动的ARFIMA、FI-GARCH、ARFIMA-FIGARCH模型,并运用此种模型对沪铜指数的收益率序列rt、收益率波动序列|rt|及残差序列|εt|进行相关研究和分析,结果表明:ARFIMA(0,d1,0)-FIGARCH(1,d2,1)模型的预测效果比较好。