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以沪深300指数的一分钟为间隔的实时价格为研究样本,利用ARMA模型和基于T分布的GARCH(1 ,1)模型,对其收益率进行了拟合和预测,同时运用GARCH-M模型,分析风险和收益之间的关系。研究表明,股指波动存在条件异方差性;ARMA模型长期预测效果较好,而GARCH(1 ,1)-T模型短期预测效果较好;沪深300指数的风险和收益不呈正比,说明我国股市发展不成熟。

基于ARIMA-TGARCH模型的中国股票指数收益率波动研究，谢梦菂，王斌会，中国股票市场自开市以来已有三十多年的历史，交易制度和监管措施已经日趋完善，虽然和国外成熟的股票市场比较还是有一定的差距，

对数收益率时序图 da<-read.table("m-ibmsp-2611.txt",header=T) #读入数据 ibm<-log(da$ibm+1) #转换成IBM股票的对数收益率 sp=log(da$sp+1) #转换成标普综合指数的对数收益率 tdx=c(1:nrow(da))/12+1926 #产生时间指数 par(mfcol=c(2,1)) #将作图区域分为两行一列 plot(tdx,ibm,xlab="year",ylab="lrtn",type="l") #作IBM对数收益率图 title(main=' (a) IBM returns') #给出图标题 plot(tdx,sp,xlab="year",ylab="lrtn",type="l") #作标普指数对数收益率图 title(main=' (b) SP index') #给出图标题

HSBC-美股投资策略-预测神话2.0：美国债券收益率——重新审视误解-2021.1.29-30页

我们首先在 MTS 指数中提取市场数据（85 个债券样本和 10 个回购样本）。 其次，我们组织数据，给定成熟时间。 然后，我们使用“简约”来建模收益率曲线。

这是由美联储经济数据库（FRED）托管的美联储数据集。FRED有一个数据平台，它们根据数据更新的频率来更新其信息。数据集包含1年或10年零息债券的固定收益率。 fitted-yield-on-a-1-year-zero-coupon-bond_metadata.json fitted-yield-on-a-10-year-zero-coupon-bond_metadata.json THREEFY1.csv THREEFY10.csv

我国股票定价五因素模型_交易量如何影响股票收益率_田利辉_王冠英.pdf

matlab非参数代码收益率曲线和宏观经济相互作用：来自非参数函数滞后回归方法的证据。 论文支持材料：Rubin, T. arXiv:2007.02763 (2020) A. 内容 该存储库包含美国国债收益率曲线对美国经济宏观经济变量的依赖分析：工业生产的年度变化、年度通货膨胀率和联邦基金利率。 该方法遵循新颖的非参数工具箱，用于稀疏观察到的功能时间序列的频谱分析。 有关方法论和分析的详细信息，请参见 [1]。 本案例研究的代码可在 GitHub [2] 上公开获得。 master ：该文件夹包含所有用于估计、预测和回归处理稀疏观测函数时间序列的函数。 demo.m ：运行此脚本以查看案例研究结果的可视化。 us_macro.xlsx和us_yields.xlsx ：美国国债收益率曲线和宏观经济变量的数据。 B. 要求 这些脚本是用 MATLAB 编写的，并在其版本 R2018a 中运行/测试。 模拟需要包“fdaM”()。 包包含在主文件夹中。 C. 用法 个人可以自由地将代码用于学术研究，前提是得到适当的承认。 对于任何其他用途，必须首先与作者安排许可。 除非另有说明，代码作者为T

资金价格、利率期限结构和国债收益率曲线，闵晓平，田澎，资金价格由微观经济行为主体与宏观经济调控主体的决策共同决定；资金价格的衡量工具是利率。利率期限结构是资金价格确定的基准。