茹正亮
- 作品数：15 被引量：39H指数：4
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- 混合自回归模型自协方差函数绝对可和的探讨被引量：1
- 2012年
- AR(自回归)模型平稳的充分必要条件是自协方差函数绝对可和,而自协方差函数绝对可和的充要条件又是自协方差函数满足的特征方程所对应的特征根全位于单位圆外.本文证明了在某种特定情形下MAR(混合自回归)模型自协方差函数绝对可和的充要条件是其自协方差函数满足的特征方程所对应的特征根全位于单位圆外.为平稳性的进一步研究获得了一些重要的结果.
- 朱文刚茹正亮
- 加权马尔科夫AR-GARCH-GED模型在降水量中的预测被引量：7
- 2013年
- 针对降水量序列的随机性,基于非线性时间序列理论和马尔科夫链原理,首先应用AR-GARCH-GED模型拟合时序的总体趋势,得到的精度指标是随机波动的,其次应用有序聚类对精度指标分类,用加权马尔科夫链对精度指标状态预测,再次应用状态概率线性插值法修正精度指标,最后反推出预测值。该方法既包含了非线性时间序列的点预测,又融合了加权马尔科夫模型的状态预测,从而较好的揭示了降水量的内在规律,提高了预测精度,得到了满意的结果。
- 茹正亮杨芝艳朱文刚杨红莉
- EM算法在不完全数据参数估计中的应用被引量：9
- 2008年
- EM算法是参数估计中一种很重要的方法,在处理不完全数据中有重要应用.用EM算法给出了基于状态空间模型的不完全数据的参数估计,得到了利用迭代算法计算参数估计值的方法.将之用于实例,结果表明,预测结果很好,误差在可接受范围内.
- 茹正亮高安力
- 关键词：不完全数据EM算法卡尔曼滤波状态空间模型
- levy模型下复合期权的定价被引量：3
- 2010年
- 假设风险资产价格过程遵循levy模型,在股票期望收益率、波动率和无风险利率均为确定性时间函数的前提下,利用鞅方法和测度变换给出了levy模型下复合期权的一般定价公式和精确定价公式.
- 杨芝艳茹正亮
- 关键词：LEVY过程等价鞅测度复合期权
- 不同分布下非对称GARCH模型波动率预测评价被引量：3
- 2012年
- 以损失函数为评价标准,研究不同分布(正态分布、T分布、广义误差分布、偏态T分布)下非对称GARCH模型在上证综合指数波动率的预测能力并进行比较.结果表明,无论样本内还是样本外,非对称GARCH模型均能很好地预测上证综合指数的波动率,其中偏态T分布下TGARCH模型能更加准确地描述收益率分布的尖峰厚尾及非对称特征,预测能力最强.
- 茹正亮杨芝艳朱文刚高安力
- 关键词：损失函数TGARCH模型波动率
- 基于状态空间模型的金融时间序列预测方法
- 本文对基于状态空间模型的金融时间序列预测方法进行了研究。主要工作如下：
1、首先介绍了状态空间模型、Kalman滤波器、Kalman预报器、Kalman平滑器、最优固定区间平滑、稳态Kalman滤波及其渐近稳定...
- 茹正亮
- 关键词：金融管理金融预测时间序列
- 文献传递
- T分布下AR-GARCH模型的贝叶斯估计
- 2015年
- 针对传统估计方法的不足,结合后验分布理论,构造合理的先验分布,应用贝叶斯原理,推断出T分布下AR-GARCH模型的后验密度函数,并应用马尔科夫蒙特卡罗方法(MCMC)对参数贝叶斯估计,且进行实证研究.结果表明:无论方差方程系数参数先验分布服从什么分布(均匀分布﹑正态分布﹑伽玛分布),其后验分布总是伽玛分布,且先验分布与后验分布共轭时,贝叶斯估计与极大似然估计最接近,但方差信息准则最大;先验分布为均匀分布时,方差信息准则最小.正态分布下AR-GARCH模型的结论与T分布下的结论一致.
- 茹正亮杨红莉吕海深
- 关键词：贝叶斯估计共轭先验分布
- GARCH-M模型在股指预测中的应用被引量：6
- 2010年
- 本文用GARCH-M模型模拟波动率的变化趋势,并进行预测,将所得结果带入Black-Scholes公式中,用蒙特卡罗模拟10000次,取其期望,得了较真实的股票指数。
- 印凡成王晶茹正亮
- 关键词：GARCH-M模型波动率MC
- 乘积季节模型在储蓄存款预测中的应用被引量：2
- 2006年
- 运用SPSS软件和SAS软件系统中的时间序列建模方法建立了我国城乡居民储蓄存款模型,并认为用最大似然估计法(ML)对结果进行短期预测,用无约束最小二乘估计法(ULS)对结果进行中长期预测,可得到较高的预测精度.
- 茹正亮印凡成张燕
- 关键词：时间序列自相关函数
- 气候变化对长江源区域水文变化影响研究
- 全球气候变暖正给青藏高原的环境和生态带来愈发重要的影响，由于长江源区生态的脆弱性，轻微的气候变化都会导致流域较大的水文变化，因此研究气候对长江源区具有重要意义。。本研究通过比较现状和未来的径流数据分析未来气候变化对沱河流...
- 卞焕清吕海深苏建宾茹正亮
- 关键词：长江源气候变化不确定性GCM
