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文檔簡(jiǎn)介
波動(dòng)性影響因子分析工作規(guī)程波動(dòng)性影響因子分析工作規(guī)程一、波動(dòng)性影響因子分析的背景與意義在金融市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)研究以及眾多復(fù)雜系統(tǒng)中,波動(dòng)性是一個(gè)關(guān)鍵的特性,它反映了數(shù)據(jù)或變量隨時(shí)間變化的不穩(wěn)定性和不確定性。波動(dòng)性影響因子分析旨在識(shí)別、量化和評(píng)估導(dǎo)致波動(dòng)性的各種因素,這對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、決策支持以及系統(tǒng)優(yōu)化具有重要意義。例如,在金融市場(chǎng)中,波動(dòng)性影響因子分析可以幫助者更好地理解資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的根源,從而制定更為科學(xué)的策略;在宏觀經(jīng)濟(jì)研究中,通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)波動(dòng)性影響因子的分析,可以為政策制定提供依據(jù),以減少經(jīng)濟(jì)波動(dòng)帶來(lái)的負(fù)面影響。此外,在工程領(lǐng)域、環(huán)境科學(xué)以及社會(huì)科學(xué)研究中,波動(dòng)性影響因子分析同樣具有廣泛的應(yīng)用前景,能夠幫助研究人員和實(shí)踐者深入理解系統(tǒng)內(nèi)部的動(dòng)態(tài)變化機(jī)制,為系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和可持續(xù)發(fā)展提供支持。二、波動(dòng)性影響因子分析的步驟(一)數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)是波動(dòng)性影響因子分析的基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用中,數(shù)據(jù)來(lái)源可以非常廣泛,包括金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)(如股票價(jià)格、匯率、利率等)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)(如GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、失業(yè)率等)、企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)(如銷售額、利潤(rùn)、成本等)以及其他與研究對(duì)象相關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的來(lái)源可以是公開的數(shù)據(jù)庫(kù)、政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)等。選擇合適的數(shù)據(jù)來(lái)源需要根據(jù)研究的具體目標(biāo)和背景來(lái)確定,確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。數(shù)據(jù)預(yù)處理在進(jìn)行波動(dòng)性影響因子分析之前,通常需要對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量,使其更適合后續(xù)的分析工作。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等。數(shù)據(jù)清洗:數(shù)據(jù)清洗是去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤的過(guò)程。在實(shí)際數(shù)據(jù)中,可能存在缺失值、異常值、重復(fù)數(shù)據(jù)等問(wèn)題。對(duì)于缺失值,可以采用插值、刪除或使用均值、中位數(shù)等方法進(jìn)行處理;對(duì)于異常值,需要根據(jù)具體情況判斷是否需要剔除或修正;對(duì)于重復(fù)數(shù)據(jù),通常需要進(jìn)行去重處理,以避免對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生誤導(dǎo)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的形式。例如,對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù),可能需要將其轉(zhuǎn)換為對(duì)數(shù)差分形式,以消除數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)和季節(jié)性成分,使其更適合波動(dòng)性分析;對(duì)于非數(shù)值型數(shù)據(jù),可能需要進(jìn)行編碼或轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù),以便進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算和統(tǒng)計(jì)分析。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化:數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有統(tǒng)一尺度的過(guò)程。由于不同變量的數(shù)據(jù)范圍和量綱可能不同,直接進(jìn)行分析可能會(huì)導(dǎo)致某些變量對(duì)結(jié)果產(chǎn)生較大的影響。通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,可以將所有變量轉(zhuǎn)換為綱的相對(duì)值,使它們?cè)谙嗤某叨壬线M(jìn)行比較和分析。常見(jiàn)的標(biāo)準(zhǔn)化方法包括最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化、Z分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化等。(二)波動(dòng)性度量在進(jìn)行波動(dòng)性影響因子分析之前,需要對(duì)波動(dòng)性進(jìn)行度量。波動(dòng)性度量的方法有很多種,常見(jiàn)的方法包括標(biāo)準(zhǔn)差、方差、波動(dòng)率等。標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的常用指標(biāo),它反映了數(shù)據(jù)與其均值之間的偏離程度。在波動(dòng)性分析中,標(biāo)準(zhǔn)差可以用來(lái)度量數(shù)據(jù)的波動(dòng)幅度。標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算公式為:σ=n?11?∑i=1n?(xi??xˉ)2?其中,σ表示標(biāo)準(zhǔn)差,n表示數(shù)據(jù)的樣本量,xi?表示第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),xˉ表示數(shù)據(jù)的均值。標(biāo)準(zhǔn)差越大,說(shuō)明數(shù)據(jù)的波動(dòng)性越強(qiáng)。方差方差是標(biāo)準(zhǔn)差的平方,它也是衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)。方差的計(jì)算公式為:σ2=n?11?∑i=1n?(xi??xˉ)2方差與標(biāo)準(zhǔn)差類似,但方差的單位是數(shù)據(jù)單位的平方,因此在實(shí)際應(yīng)用中不如標(biāo)準(zhǔn)差直觀。不過(guò),方差在數(shù)學(xué)運(yùn)算和統(tǒng)計(jì)分析中具有更好的性質(zhì),例如方差的可加性等。波動(dòng)率波動(dòng)率是金融市場(chǎng)中常用的波動(dòng)性度量指標(biāo),它通常用于衡量資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)幅度。波動(dòng)率的計(jì)算方法有多種,常見(jiàn)的有歷史波動(dòng)率和隱含波動(dòng)率。歷史波動(dòng)率是根據(jù)資產(chǎn)價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)計(jì)算得出的,反映了資產(chǎn)價(jià)格在過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)的波動(dòng)情況;隱含波動(dòng)率則是從期權(quán)價(jià)格中推導(dǎo)出來(lái)的,反映了市場(chǎng)對(duì)未來(lái)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的預(yù)期。波動(dòng)率的計(jì)算公式通常為:Volatility=n?11?∑i=1n?(Pi?1?ΔPi??)2?其中,ΔPi?表示第i個(gè)時(shí)間點(diǎn)的資產(chǎn)價(jià)格變化量,Pi?1?表示第i?1個(gè)時(shí)間點(diǎn)的資產(chǎn)價(jià)格。(三)影響因子識(shí)別基于理論分析的影響因子識(shí)別在識(shí)別波動(dòng)性影響因子時(shí),首先可以從理論角度出發(fā),根據(jù)已有的理論模型和研究成果,確定可能對(duì)波動(dòng)性產(chǎn)生影響的因素。例如,在金融市場(chǎng)中,根據(jù)有效市場(chǎng)假說(shuō)和資本資產(chǎn)定價(jià)模型等理論,可以認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)因素(如利率、通貨膨脹率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率等)、市場(chǎng)情緒、政策因素等可能對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)性產(chǎn)生影響。在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中,根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)理論,可以認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、國(guó)際貿(mào)易環(huán)境變化、財(cái)政政策和貨幣政策等可能對(duì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的波動(dòng)性產(chǎn)生影響。通過(guò)理論分析,可以初步確定一系列潛在的影響因子,為進(jìn)一步的實(shí)證分析提供基礎(chǔ)?;跀?shù)據(jù)挖掘的影響因子識(shí)別除了理論分析之外,還可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從大量的數(shù)據(jù)中識(shí)別出對(duì)波動(dòng)性有顯著影響的因素。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析和模式識(shí)別,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律和關(guān)系。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘方法包括相關(guān)性分析、主成分分析、聚類分析等。相關(guān)性分析:相關(guān)性分析是研究變量之間相關(guān)關(guān)系的一種方法。通過(guò)計(jì)算變量之間的相關(guān)系數(shù),可以判斷變量之間是否存在線性相關(guān)關(guān)系以及相關(guān)關(guān)系的強(qiáng)弱。相關(guān)系數(shù)的取值范圍為[-1,1],當(dāng)相關(guān)系數(shù)為正時(shí),表示兩個(gè)變量之間存在正相關(guān)關(guān)系;當(dāng)相關(guān)系數(shù)為負(fù)時(shí),表示兩個(gè)變量之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系;當(dāng)相關(guān)系數(shù)接近0時(shí),表示兩個(gè)變量之間不存在明顯的線性相關(guān)關(guān)系。在波動(dòng)性影響因子分析中,可以通過(guò)計(jì)算波動(dòng)性指標(biāo)與潛在影響因子之間的相關(guān)系數(shù),初步篩選出與波動(dòng)性相關(guān)性較高的因子。主成分分析:主成分分析是一種降維技術(shù),它可以通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換,將多個(gè)相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的主成分,從而提取數(shù)據(jù)中的主要信息。在波動(dòng)性影響因子分析中,可以將多個(gè)潛在影響因子作為輸入變量,通過(guò)主成分分析提取出對(duì)波動(dòng)性影響較大的主成分,進(jìn)一步識(shí)別出關(guān)鍵的影響因子。聚類分析:聚類分析是一種將數(shù)據(jù)劃分為不同類別的方法。通過(guò)聚類分析,可以將具有相似特征的數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為同一類別,從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。在波動(dòng)性影響因子分析中,可以將不同的影響因子作為數(shù)據(jù)點(diǎn),通過(guò)聚類分析將具有相似影響模式的影響因子劃分為同一類別,進(jìn)一步分析不同類別影響因子對(duì)波動(dòng)性的不同影響機(jī)制。(四)影響因子量化分析回歸分析方法回歸分析是一種常用的統(tǒng)計(jì)分析方法,用于研究變量之間的關(guān)系。在波動(dòng)性影響因子分析中,可以使用回歸分析方法來(lái)量化影響因子對(duì)波動(dòng)性的影響程度。常見(jiàn)的回歸分析方法包括線性回歸、非線性回歸、面板回歸等。線性回歸:線性回歸是最基本的回歸分析方法,它假設(shè)因變量與自變量之間存在線性關(guān)系。通過(guò)建立線性回歸模型,可以估計(jì)出影響因子對(duì)波動(dòng)性的線性影響程度。線性回歸模型的一般形式為:Y=β0?+β1?X1?+β2?X2?+?+βk?Xk?+?其中,Y表示波動(dòng)性指標(biāo),X1?,X2?,…,Xk?表示影響因子,β0?,β1?,…,βk?表示回歸系數(shù),?表示誤差項(xiàng)。回歸系數(shù)的估計(jì)可以通過(guò)最小二乘法等方法進(jìn)行。非線性回歸:在實(shí)際應(yīng)用中,波動(dòng)性與影響因子之間的關(guān)系可能并非線性關(guān)系。此時(shí),可以使用非線性回歸方法來(lái)建立模型。非線性回歸模型的形式較為復(fù)雜,需要根據(jù)具體的研究對(duì)象和四、波動(dòng)性影響因子分析的模型構(gòu)建與驗(yàn)證(一)模型構(gòu)建時(shí)間序列模型ARCH/GARCH模型:在波動(dòng)性分析中,自回歸條件異方差(ARCH)模型及其擴(kuò)展模型廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型被廣泛應(yīng)用于金融時(shí)間序列的波動(dòng)性建模。這些模型能夠捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)的波動(dòng)聚集性和條件異方差性特征。ARCH模型的核心思想是將當(dāng)前的波動(dòng)性與過(guò)去的波動(dòng)性進(jìn)行關(guān)聯(lián),而GARCH模型則進(jìn)一步引入了過(guò)去波動(dòng)性的滯后項(xiàng),使得模型能夠更好地捕捉長(zhǎng)期的波動(dòng)性動(dòng)態(tài)變化。EGARCH/TGARCH模型:為了處理波動(dòng)性的非對(duì)稱性(即正向沖擊和負(fù)向沖擊對(duì)波動(dòng)性的影響不同),指數(shù)GARCH(EGARCH)模型和閾值GARCH(TGARCH)模型被提出。EGARCH模型通過(guò)引入對(duì)數(shù)形式來(lái)避免波動(dòng)率為負(fù)的情況,并且能夠捕捉波動(dòng)性的非對(duì)稱效應(yīng)。TGARCH模型則通過(guò)引入閾值變量來(lái)區(qū)分正向和負(fù)向沖擊對(duì)波動(dòng)性的影響。面板數(shù)據(jù)模型固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型:當(dāng)分析多個(gè)截面單位(如不同公司、不同國(guó)家等)在不同時(shí)間點(diǎn)上的數(shù)據(jù)時(shí),面板數(shù)據(jù)模型是一種有效的工具。固定效應(yīng)模型假設(shè)每個(gè)截面單位具有不同的固定效應(yīng),這些效應(yīng)在時(shí)間序列上保持不變,但可以捕捉截面單位之間的差異。隨機(jī)效應(yīng)模型則假設(shè)截面單位的效應(yīng)是隨機(jī)的,并且與解釋變量不相關(guān)。通過(guò)Hausman檢驗(yàn)可以判斷使用固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型更為合適。動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型:在某些情況下,波動(dòng)性可能受到前期波動(dòng)性的影響,此時(shí)可以使用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型。動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型在固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上引入了滯后因變量作為解釋變量,能夠更好地捕捉波動(dòng)性的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程?;旌夏P拓惾~斯混合模型:貝葉斯方法在波動(dòng)性影響因子分析中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),尤其是在處理小樣本數(shù)據(jù)或不確定性較高的情況下。貝葉斯混合模型通過(guò)引入先驗(yàn)分布,結(jié)合樣本數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)模型參數(shù)的后驗(yàn)分布。這種方法不僅可以提供參數(shù)的點(diǎn)估計(jì),還可以給出參數(shù)的不確定性區(qū)間,從而為波動(dòng)性分析提供更全面的信息。機(jī)器學(xué)習(xí)混合模型:隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,其在波動(dòng)性分析中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。例如,可以將傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型(如GARCH模型)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等)相結(jié)合,構(gòu)建混合模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以捕捉數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系和復(fù)雜的模式,而傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型則可以提供理論基礎(chǔ)和解釋性。通過(guò)混合模型,可以更好地利用數(shù)據(jù)中的信息,提高波動(dòng)性預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。(二)模型驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)擬合優(yōu)度檢驗(yàn):在模型驗(yàn)證過(guò)程中,擬合優(yōu)度檢驗(yàn)是重要的一步。對(duì)于回歸模型,可以使用R2(決定系數(shù))來(lái)衡量模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度。R2值越接近1,說(shuō)明模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合越好。然而,R2值較高并不一定意味著模型是有效的,還需要結(jié)合其他統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)來(lái)綜合判斷。殘差檢驗(yàn):殘差檢驗(yàn)是評(píng)估模型假設(shè)是否成立的重要手段。對(duì)于時(shí)間序列模型,殘差應(yīng)滿足同分布的假設(shè),且均值為零??梢酝ㄟ^(guò)殘差的自相關(guān)函數(shù)(ACF)和偏自相關(guān)函數(shù)(PACF)圖來(lái)檢查殘差是否存在自相關(guān)性。如果殘差存在自相關(guān)性,說(shuō)明模型可能遺漏了重要的信息,需要進(jìn)一步改進(jìn)模型。異方差性檢驗(yàn):在回歸分析中,異方差性是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。異方差性指的是誤差項(xiàng)的方差隨解釋變量的變化而變化。如果存在異方差性,可能會(huì)導(dǎo)致回歸系數(shù)的估計(jì)不準(zhǔn)確。常用的異方差性檢驗(yàn)方法包括White檢驗(yàn)、Breusch-Pagan檢驗(yàn)等。如果檢驗(yàn)結(jié)果顯示存在異方差性,可以采用加權(quán)最小二乘法(WLS)等方法對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整。模型比較信息準(zhǔn)則:在選擇最優(yōu)模型時(shí),信息準(zhǔn)則是一種常用的工具。常見(jiàn)的信息準(zhǔn)則包括赤池信息準(zhǔn)則(C)和貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)。C和BIC通過(guò)在模型擬合優(yōu)度和模型復(fù)雜度之間進(jìn)行權(quán)衡,幫助選擇最優(yōu)模型。一般來(lái)說(shuō),C和BIC值越小,說(shuō)明模型越好。但需要注意的是,C和BIC的側(cè)重點(diǎn)不同,C更傾向于選擇擬合優(yōu)度較高的模型,而BIC更注重模型的簡(jiǎn)潔性。交叉驗(yàn)證:交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估模型泛化能力的方法。通過(guò)將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,使用訓(xùn)練集來(lái)訓(xùn)練模型,然后在測(cè)試集上評(píng)估模型的性能。常見(jiàn)的交叉驗(yàn)證方法包括簡(jiǎn)單交叉驗(yàn)證、K折交叉驗(yàn)證等。通過(guò)交叉驗(yàn)證,可以評(píng)估模型在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn),從而選擇在測(cè)試集上表現(xiàn)最好的模型。穩(wěn)健性檢驗(yàn)參數(shù)穩(wěn)定性檢驗(yàn):在波動(dòng)性分析中,模型參數(shù)的穩(wěn)定性是非常重要的。如果模型參數(shù)隨時(shí)間或樣本的變化而發(fā)生顯著變化,說(shuō)明模型可能不具有穩(wěn)健性??梢酝ㄟ^(guò)Chow檢驗(yàn)等方法來(lái)檢驗(yàn)?zāi)P蛥?shù)的穩(wěn)定性。如果檢驗(yàn)結(jié)果顯示模型參數(shù)不穩(wěn)定,可能需要對(duì)模型進(jìn)行重新估計(jì)或引入結(jié)構(gòu)變化點(diǎn)來(lái)調(diào)整模型。不同樣本的驗(yàn)證:為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的穩(wěn)健性,可以在不同的樣本上進(jìn)行驗(yàn)證。例如,可以將數(shù)據(jù)集劃分為不同的時(shí)間段或不同的截面單位,分別在這些樣本上估計(jì)模型并評(píng)估模型的性能。如果模型在不同樣本上的表現(xiàn)一致,說(shuō)明模型具有較好的穩(wěn)健性。五、波動(dòng)性影響因子分析的案例應(yīng)用(一)金融市場(chǎng)波動(dòng)性分析股票市場(chǎng)波動(dòng)性案例背景:股票市場(chǎng)的波動(dòng)性是金融市場(chǎng)研究中的一個(gè)重要課題。以為例,分析其波動(dòng)性影響因子對(duì)于者的風(fēng)險(xiǎn)管理、資產(chǎn)配置以及政策制定者制定相關(guān)政策具有重要意義。通過(guò)收集的歷史數(shù)據(jù)(如標(biāo)普500指數(shù)的日收益率)以及相關(guān)的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)(如利率、通貨膨脹率、GDP增長(zhǎng)率等)、市場(chǎng)情緒指標(biāo)(如VIX指數(shù))和政策變量(如貨幣政策調(diào)整等),可以構(gòu)建波動(dòng)性影響因子分析模型。分析過(guò)程與結(jié)果:在分析過(guò)程中,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化。然后,通過(guò)相關(guān)性分析和主成分分析等方法識(shí)別出潛在的影響因子,如利率、通貨膨脹率、VIX指數(shù)等。接著,使用GARCH模型對(duì)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性進(jìn)行建模,并將識(shí)別出的影響因子作為外生變量引入模型。通過(guò)回歸分析,發(fā)現(xiàn)利率和通貨膨脹率對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性具有顯著的負(fù)向影響,而VIX指數(shù)則具有顯著的正向影響。此外,還發(fā)現(xiàn)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性存在明顯的波動(dòng)聚集性和非對(duì)稱性,即市場(chǎng)下跌時(shí)的波動(dòng)性大于市場(chǎng)上漲時(shí)的波動(dòng)性。匯率波動(dòng)性案例背景:匯率波動(dòng)性對(duì)于國(guó)際貿(mào)易、跨國(guó)以及宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定具有重要影響。以歐元兌美元匯率為例,分析其波動(dòng)性影響因子可以幫助企業(yè)和政策制定者
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