论文我国豆粕期货价格实证分析是关于对写作实证分析论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文规范分析论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
【摘 要】本文基于对我国大连豆粕合约期货价格作为样本数据,源数据来源于彭博数据库,样本区间截取2013年11月至2018年4月,对共1068个样本量的整体走势和特点进行实证分析,并通过对数据的描述性统计分析,建立时间序列模型并建立TOARCH-GED模型,模型拟合效果最好,通过异方差检验得出,去除了异方差性,模型有最好的拟合效果.
【关键词】豆粕期货市场；时间序列模型；GARCH模型
一、研究背景及意义
豆粕：顾名思义,是和大豆有关的一种农业产品.实际上大豆经过加工后的到的一种剩余产物.农产品期货是作为以避开风性为首要目的建立起来的金融衍生工具,清晰的映射出我国農产品市场经济波动情况,能为我国农产品市场经济的积极发展提供专业性的帮助.
本文目的是以豆粕期货为例,通过获取数据再加以实证分析,得出期货价格波动信息.通过对样本数据的分析建模,对样本中的豆粕期货价格波动的进行分析评测并进行风性度量,目的是为了协助相关企业和农业生产者的长期有效管理和运营.
二、豆粕期货实证分析
(一)描述性统计分析
豆粕期货的日收盘价记为St,收益率采用对数收益率r1t.
由表1可以明显发现,豆粕期货对数收益率序列表现为不符合正态分布,偏度小于0,右偏,并且具有波动聚集性,针对这一特征,选择基于GED的GARCH模型比较适合.
(二)时间序列模型
1.对豆粕期货收益率进行单位根检验
由上图可以看出,ACF和PACF显著为0.通过ARCH效应检验可以看出,序列具有异方差性,并且有高阶ARCH效应,我们这里到根据豆粕期货的分布特性,从而可以建立以RCH-GED模型.
2.TGARCH-GED模型
因为GARCH模型无法刻画正的和负的资产收益率的非对称效用,为了能够同时体现收益率序列的风性以及非对称性,下面采用TGARCH-M模型.
建模如下：r1,t等于-εt（2）
ht等于0.00000398+0.066595εt-12-0.035080ε2t-1+0.927899ht-1（3）
α+β<1,满足平稳条件.各项系数不显著不等于零,但通过残差平方检验,远大于0.05,有效剔除了异方差性,拟合效果较好.
三、结论
经过GARCH模型延伸出的各个模型检验比较得到结论,豆粕期货的收益率序列波动聚集特征明显,并且表现为单侧聚集,且序列的概率分布不服从正态分布.TGARCH-GED模型拟合效果好.
以豆粕期货为例,通过实证分析,证实出前文中建立的TGARCH-GED模型为研究豆粕期货的最佳模型,通过使用这一模型研究豆粕期货,可以得出较为准确的价格波动数据和有效的预测依据.建立TGARCH模型对大连豆粕期货价格波动风性进行度量,通过显著性检验,为企业的市场行情预测提供有效的依据,有了这一关键的结论,能为企业的有效管理提供至关重要的帮助.
参考文献：
[1]孙景云,李永军,田丽娜.基于VAR-GARCH模型族的我国豆粕期货市场风性分析[J].甘肃科学学报,2013（9）：143-145
[2]潘红宇.金融时间序列模型[M].北京：对外经济贸易大学出版社,2008
总结:本文关于实证分析论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
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