穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖的構建及應用
發(fā)布時間:2021-08-28 15:16
傳統(tǒng)ARMA-TGARCH控制圖易受離群值的影響,當數(shù)據(jù)中存在離群值時,會拉高ARMA-TGARCH控制圖的控制限,從而導致ARMA-TGARCH控制圖監(jiān)控失效。文章針對ARMA-TGARCH控制圖的不穩(wěn)健性,使用穩(wěn)健統(tǒng)計思想中的權函數(shù)來降低或消除離群值對ARMA-TGARCH控制圖的影響,從而構建了穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖算法,得到較為貼近實際情況的監(jiān)控效果。模擬實驗和實證分析表明:當數(shù)據(jù)中不存在離群值時,傳統(tǒng)ARMA-TGARCH控制圖和穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖的監(jiān)控效果基本保持一致;當數(shù)據(jù)中存在一定量的離群值時,且隨著離群值比例的不斷增加,傳統(tǒng)ARMA-TGARCH控制圖的監(jiān)控效果不斷減弱,但穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖仍保持著良好的監(jiān)控效果。因此,穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖有著較好的抗差性和抗干擾能力。
【文章來源】:統(tǒng)計與決策. 2020,36(12)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
是不存在離群值和存在離群值的ARMA-TGARCH控制圖,圖中虛波浪線代表不存在離群值的控制限,實波
ma1代表平均移動第一項的系數(shù)。“*”“**”“***”分別代表通過10%、5%和1%的顯著性檢驗,下同。由表2可知,當數(shù)據(jù)中不存在離群值時,傳統(tǒng)和穩(wěn)健ARMA模型擬合的參數(shù)基本保持一致;當數(shù)據(jù)中存在離群值時,傳統(tǒng)ARMA模型的擬合結果發(fā)生了改變,且參數(shù)并不顯著,但穩(wěn)健ARMA模型擬合的參數(shù)與不含離群值的擬合參數(shù)相距甚微,可知穩(wěn)健ARMA模型的擬合結果是有效的。再分別計算出傳統(tǒng)ARMA-TGARCH模型和穩(wěn)健AR-MA-TGARCH模型的殘差,根據(jù)Ljung-Box統(tǒng)計量檢驗它們的殘差平方是否具有ARCH效應,檢驗結果如圖2所示。不含離群值的傳統(tǒng)檢驗不含離群值的穩(wěn)健檢驗含5%離群值的傳統(tǒng)檢驗含5%離群值的穩(wěn)健檢驗含10%離群值的傳統(tǒng)檢驗含10%離群值的穩(wěn)健檢驗15913172125291591317212529LagLag15913172125291591317212529LagLag15913172125291591317212529LagLag0.80.40.00.80.40.00.80.40.00.80.40.00.80.40.00.80.40.0p-valuep-valuep-valuep-valuep-valuep-value圖2殘差平方的ARCH檢驗由圖2可知,當數(shù)據(jù)中不存在離群值時,傳統(tǒng)AR-MA-TGARCH模型和穩(wěn)健ARMA-TGARCH模型均可以檢測到殘差平方的ARCH效應。但當數(shù)據(jù)中存在離群值時,傳統(tǒng)ARMA-TGARCH模型檢測不到殘差的ARCH效應,但穩(wěn)健ARMA-TGARCH模型卻可以檢測到,可知改進的穩(wěn)健ARMA-TGARCH模型是有效的。與文獻[13]的研究結果一致。最后,根據(jù)上述傳統(tǒng)ARMA-TGARCH模型和穩(wěn)健AR-MA-TGARCH模型分別建立相應的傳統(tǒng)ARMA-TGARCH控制圖和穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖,并使用這兩種控制圖對原始序列和存在離群值的序列進行監(jiān)測,監(jiān)測結果如圖3?
結果一致。最后,根據(jù)上述傳統(tǒng)ARMA-TGARCH模型和穩(wěn)健AR-MA-TGARCH模型分別建立相應的傳統(tǒng)ARMA-TGARCH控制圖和穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖,并使用這兩種控制圖對原始序列和存在離群值的序列進行監(jiān)測,監(jiān)測結果如圖3至圖5所示,其中實線代表穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖的控制限,虛線代表傳統(tǒng)ARMA-TGARCH的控制限,實心點代表穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖識別出來的正常值,空心點代表穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖識別出來的離群值。0.60.40.20.0-0.2-0.4-0.6050100150200250300350400450500樣本號UCLCLLCL殘差圖3不含離群值時傳統(tǒng)和穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖的監(jiān)測效果UCLCLLCL050100150200250300350400450500樣本號0.60.40.20.0-0.2-0.4-0.6殘差圖4含5%離群值時傳統(tǒng)和穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖的監(jiān)測效果050100150200250300350400450500樣本號殘差UCLCLLCL1.00.50.0-0.5圖5含10%離群值時傳統(tǒng)和穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖的監(jiān)測效果由圖3至圖5所示,當數(shù)據(jù)中不含離群值時,傳統(tǒng)和穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖的中心線和上下控制限基本保持一致,控制限均隨時間而變化,呈一波浪線,且傳統(tǒng)和穩(wěn)健控制圖的監(jiān)控效果基本保持一致。當數(shù)據(jù)中含有5%的離群值(即25個離群值)時,傳統(tǒng)ARMA-TGARCH模型因未識別出異方差的存在,而使傳統(tǒng)ARMA-TGARCH控制圖的控制限未隨時間變化,導致傳統(tǒng)ARMA-TGARCH控制圖的上下控制限被拉高呈一直線,只識別了17個離群值,影響到傳統(tǒng)ARMA-TGARCH①其中1=0.7,θ1=-0.3,α0=0.05,α1=0.3,β1=0.2,γ1=-0.140
【參考文獻】:
期刊論文
[1]人民幣匯率波動對銀企以及政策的影響[J]. 胡慧馨,李群. 銀行家. 2018(09)
[2]基于ARMA-GJR模型的人民幣匯率波動非對稱性研究[J]. 姚益家. 中國商論. 2017(33)
[3]基于GARCH模型的道瓊斯股指收益率的波動性研究[J]. 吳宇溦. 金融理論與教學. 2017(02)
[4]穩(wěn)健方法在線性回歸模型中的應用[J]. 余云彩. 湖北師范學院學報(自然科學版). 2016(04)
[5]基于權函數(shù)的GARCH模型穩(wěn)健建模及實證分析[J]. 蘇擁英,俞健. 數(shù)學的實踐與認識. 2015(18)
[6]同一股票兩地上市股價的波動性比較研究——以工商銀行為例的TGARCH模型分析[J]. 徐浩. 科技經濟市場. 2013(07)
[7]人民幣匯率變動對中國小麥進口貿易的影響研究[J]. 孔凡玲,李彥民. 中國農學通報. 2013(08)
[8]中國股市波動率的雙重不對稱性及其解釋——基于MS-TGARCH模型的MCMC估計和分析[J]. 朱鈞鈞,謝識予. 金融研究. 2011(03)
[9]非均衡條件下人民幣匯率預期性質研究[J]. 丁志杰,郭凱,閆瑞明. 金融研究. 2009(12)
[10]穩(wěn)健的深度加權小波估計[J]. 范允征,林路. 南通大學學報(自然科學版). 2008(04)
本文編號:3368755
【文章來源】:統(tǒng)計與決策. 2020,36(12)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
是不存在離群值和存在離群值的ARMA-TGARCH控制圖,圖中虛波浪線代表不存在離群值的控制限,實波
ma1代表平均移動第一項的系數(shù)。“*”“**”“***”分別代表通過10%、5%和1%的顯著性檢驗,下同。由表2可知,當數(shù)據(jù)中不存在離群值時,傳統(tǒng)和穩(wěn)健ARMA模型擬合的參數(shù)基本保持一致;當數(shù)據(jù)中存在離群值時,傳統(tǒng)ARMA模型的擬合結果發(fā)生了改變,且參數(shù)并不顯著,但穩(wěn)健ARMA模型擬合的參數(shù)與不含離群值的擬合參數(shù)相距甚微,可知穩(wěn)健ARMA模型的擬合結果是有效的。再分別計算出傳統(tǒng)ARMA-TGARCH模型和穩(wěn)健AR-MA-TGARCH模型的殘差,根據(jù)Ljung-Box統(tǒng)計量檢驗它們的殘差平方是否具有ARCH效應,檢驗結果如圖2所示。不含離群值的傳統(tǒng)檢驗不含離群值的穩(wěn)健檢驗含5%離群值的傳統(tǒng)檢驗含5%離群值的穩(wěn)健檢驗含10%離群值的傳統(tǒng)檢驗含10%離群值的穩(wěn)健檢驗15913172125291591317212529LagLag15913172125291591317212529LagLag15913172125291591317212529LagLag0.80.40.00.80.40.00.80.40.00.80.40.00.80.40.00.80.40.0p-valuep-valuep-valuep-valuep-valuep-value圖2殘差平方的ARCH檢驗由圖2可知,當數(shù)據(jù)中不存在離群值時,傳統(tǒng)AR-MA-TGARCH模型和穩(wěn)健ARMA-TGARCH模型均可以檢測到殘差平方的ARCH效應。但當數(shù)據(jù)中存在離群值時,傳統(tǒng)ARMA-TGARCH模型檢測不到殘差的ARCH效應,但穩(wěn)健ARMA-TGARCH模型卻可以檢測到,可知改進的穩(wěn)健ARMA-TGARCH模型是有效的。與文獻[13]的研究結果一致。最后,根據(jù)上述傳統(tǒng)ARMA-TGARCH模型和穩(wěn)健AR-MA-TGARCH模型分別建立相應的傳統(tǒng)ARMA-TGARCH控制圖和穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖,并使用這兩種控制圖對原始序列和存在離群值的序列進行監(jiān)測,監(jiān)測結果如圖3?
結果一致。最后,根據(jù)上述傳統(tǒng)ARMA-TGARCH模型和穩(wěn)健AR-MA-TGARCH模型分別建立相應的傳統(tǒng)ARMA-TGARCH控制圖和穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖,并使用這兩種控制圖對原始序列和存在離群值的序列進行監(jiān)測,監(jiān)測結果如圖3至圖5所示,其中實線代表穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖的控制限,虛線代表傳統(tǒng)ARMA-TGARCH的控制限,實心點代表穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖識別出來的正常值,空心點代表穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖識別出來的離群值。0.60.40.20.0-0.2-0.4-0.6050100150200250300350400450500樣本號UCLCLLCL殘差圖3不含離群值時傳統(tǒng)和穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖的監(jiān)測效果UCLCLLCL050100150200250300350400450500樣本號0.60.40.20.0-0.2-0.4-0.6殘差圖4含5%離群值時傳統(tǒng)和穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖的監(jiān)測效果050100150200250300350400450500樣本號殘差UCLCLLCL1.00.50.0-0.5圖5含10%離群值時傳統(tǒng)和穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖的監(jiān)測效果由圖3至圖5所示,當數(shù)據(jù)中不含離群值時,傳統(tǒng)和穩(wěn)健ARMA-TGARCH控制圖的中心線和上下控制限基本保持一致,控制限均隨時間而變化,呈一波浪線,且傳統(tǒng)和穩(wěn)健控制圖的監(jiān)控效果基本保持一致。當數(shù)據(jù)中含有5%的離群值(即25個離群值)時,傳統(tǒng)ARMA-TGARCH模型因未識別出異方差的存在,而使傳統(tǒng)ARMA-TGARCH控制圖的控制限未隨時間變化,導致傳統(tǒng)ARMA-TGARCH控制圖的上下控制限被拉高呈一直線,只識別了17個離群值,影響到傳統(tǒng)ARMA-TGARCH①其中1=0.7,θ1=-0.3,α0=0.05,α1=0.3,β1=0.2,γ1=-0.140
【參考文獻】:
期刊論文
[1]人民幣匯率波動對銀企以及政策的影響[J]. 胡慧馨,李群. 銀行家. 2018(09)
[2]基于ARMA-GJR模型的人民幣匯率波動非對稱性研究[J]. 姚益家. 中國商論. 2017(33)
[3]基于GARCH模型的道瓊斯股指收益率的波動性研究[J]. 吳宇溦. 金融理論與教學. 2017(02)
[4]穩(wěn)健方法在線性回歸模型中的應用[J]. 余云彩. 湖北師范學院學報(自然科學版). 2016(04)
[5]基于權函數(shù)的GARCH模型穩(wěn)健建模及實證分析[J]. 蘇擁英,俞健. 數(shù)學的實踐與認識. 2015(18)
[6]同一股票兩地上市股價的波動性比較研究——以工商銀行為例的TGARCH模型分析[J]. 徐浩. 科技經濟市場. 2013(07)
[7]人民幣匯率變動對中國小麥進口貿易的影響研究[J]. 孔凡玲,李彥民. 中國農學通報. 2013(08)
[8]中國股市波動率的雙重不對稱性及其解釋——基于MS-TGARCH模型的MCMC估計和分析[J]. 朱鈞鈞,謝識予. 金融研究. 2011(03)
[9]非均衡條件下人民幣匯率預期性質研究[J]. 丁志杰,郭凱,閆瑞明. 金融研究. 2009(12)
[10]穩(wěn)健的深度加權小波估計[J]. 范允征,林路. 南通大學學報(自然科學版). 2008(04)
本文編號:3368755
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