日运行时间论文（精选5篇）
日运行时间论文 篇1
唐朝政府每年岁末编出新历, “造历以颁四方”并在新年到来之前送达各地, 以便颁行全国。当时负责“观察天文, 稽定历数”的中央机构是太史局, 由其两名“司历”“掌国之历法, 造历以颁于天下”。唐令规定:“诸每年[太史局]预造来岁历, [内外诸司]各给一本, 并令年前至所在。”唐代的历日与官方活动、农事安排、民众生活的关系息息相关, 并逐渐成为官方及广大民众不可或缺的实用指南。对于这一个唐代新的广告媒介形态, 当前的广告史学者的研究少有问津。而在唐代的历史发展过程中, 历日已成为一种重要的广告媒介形态, 并且历日广告发展演变的轨迹正是唐代传统文化与民俗文化进程的侧影, 故而对有关历日广告的考察具有重要的文化价值和社会意义。
一、唐代历日广告的兴起
天文历法之学是中国古代的显学, 自古以来统治者都十分重视历法。“帝王之治天下, 以律历为先;儒者之通天下, 至律历而止。历以数治, 数自律生, 故律历既正, 寒暑以节, 岁功以成, 民事以序, 庶绩以凝, 万事根本由兹立焉。”如果从殷商算起, 我国的历法使用干支纪日纪年, 也已有三四千年历史。不过, 随着时代的发展, 安排历法的历书上除继续安排纪时授时的内容外, 还出现了一个极为重要的变化, 那就是最迟在西汉, 刊登了与指示吉凶、选择宜忌有关的内容。历书的自题名叫历日, 而这一内容出现历日上, 表明历日已经具有广告的功能。历日广告进入唐代以后, 从前期碎片化的形态发展到快速发展阶段。
1.唐政府颁布、印制的历日广告简况。唐代的历书与日书相结合, 就是具注历日, 根据《唐六典》, 其内容大致如下:“凡历注之用六:一曰大会, 二曰小会, 三曰杂会, 四曰岁会, 五曰建除, 六曰人神。凡禄命之义六:一曰禄, 二曰命, 三曰释马, 四曰纳音, 五曰碰河, 六曰月之夜也, 皆辩其象数, 通其消息, 所以定吉凶焉。”可见历日发展至唐代, 其内容已很全面、完整。实际上, 现在能见到的唐代历日广告, 就是依据20世纪60-70年代出土唐历实物三件:其一为唐高宗显庆三年 (658) 具注历日, 该历注包括四、五、六三天:“四日丁亥土收岁对小岁后、嫁娶、母仓、移徙、修宅吉。五日戊子火开
岁对母仓、加冠、入学、起土、移徙、修井灶、种莳、疗病吉。六日己丑火闭岁对归忌、血忌。”其二为唐高宗仪凤四年 (679) 具注历日, 其三为唐开元八年 (720) 具注历日。这两份历日尽管残损严重, 但仍可看出其内容与前者大体一致。将此历日与以后的敦煌历相比较, 均具备纪日、日干支、纳音、建除十二直及神煞宜忌的注释等项, “首列诸日日序、干支、纳音、建除, 次列朔望、中节、没灭, 末注吉凶、丛辰、名目及用事宜吉事项。”历日的功能不仅仅在于向人们颁布纪日、日干支等, 而是更需了解的纳音、建除十二直及神煞宜忌等项目。所以, 其消费人群很大, 由此可知, 以历书为代表的广告形式在唐代中后期已经逐渐流行开来了。
另外, 从敦煌文书中还可以看到一些历日广告, 如S.t.109《元和三年 (808) 戊子岁具注历日》、P.3900背《元和四年 (809) 己丑岁具注历日》残卷、P2583《长庆元年 (821) 辛丑岁具注历日》、P.2765《唐大和八年 (834) 具注历日》、S.1439背《大中十二年 (858) 戊寅岁具注历日》、S.P.6《唐乾符四年 (877) 具注历日》。对比一下, 可以看出, 这些后期的历书广告内容不仅包括了前期历注的几乎所有内容, 还有很多扩充。例如:从P.3900背《元和四年 (809) 己丑岁具注历日》残卷、P2583《长庆元年 (821) 辛丑岁具注历日》和P.2765《唐大和八年 (834) 具注历日》看, 此后的敦煌历乃至后世择吉黄历的三大神煞系统———以太岁为首的年神类, 月德、月煞、月厌等月令类, 天恩、母仓、魁罡等干支五行类已基本出现在历日上, 我们可以从P.2765《唐大和八年 (834) 具注历日》序文看到在具注历日上刊登的关于神煞宜忌的广告内容得到印证:
“·····今年干木支火纳音水。太岁在寅, 大将军在子, 大 (太) 阴在子, 岁刑[在]己, 岁破[在]申, 岁煞[在]丑, 黄幡[在]戌, 豹尾[在]辰。正月建寅。地囊、地矩、地激, 已上诸神所在之地, 不得触犯。岁德、月德、时德、天恩、母仓、天赦, 春亥、子, 夏寅、卯, 秋辰、戌、丑、未, 冬申、酉、口, 四季月己、午, 甲子、壬午、戊寅、戊申、己巳, 已上日依天道看五星相生行用吉, 相克者凶。岁位王用吉;岁前公侯用吉:岁对、岁后, 除、平、定、收、开、闭次吉日。行恨 (狠) 、了戾, 扫舍、产妇坐卧之地, 避之凶。月煞建、满、执、破、危、廿四气、弦望、晦、朔虽吉, 亦须避讳, 吉。往亡日不拜官、移徙、不呼女娶妇、远行、归家。九焦、[九]坎日不种莳、纳财及六畜。灭、没日不涉深水、江河。”
从序文内容可见, 历日犹如一部民用百科全书, 不仅具有统一时节、劝农授时的广告功能, 而且还告知人们如何依历行事、趋吉避凶, 以求福禄。这在当时信息闭塞、科技水平十分低下的情况下, 是老百姓最为关心的了。
从史料来看, 人们确实在按照历日行事, 如吐鲁番阿斯塔那506号墓出土的一件藏历牒文可资佐证, 唐玄宗天宝十三载 (754) :“为正月、二月历日未到, 准小月支, 后历日到, 并大月, 计两日料。今载二月十三日牒送仓曹司充和籴讫。”根据《旧唐书·地理志一》, “西州中都督府本高昌国……在京师西北五千五百一十六里, 至东都六千二百一十五里”。这正说明在这么偏远的地方也在严格按照中央颁布的历日行事。
“公私最要, 无过于历日也。日往月来, 如 (而) 成一岁。凡人年内造作, 举动百事, 先须看太岁及以下诸神将并魁罡, 犯之凶, 避之吉。”正是这种历日广告功能的出现, 提高了历书的使用价值。
2.为满足社会需求, 以盈利为目的的私人雕版印制、手抄的具注历日在唐代, 尤其是中唐以后发展起来。私人编注大都依官颁历本, 翻刻印卖, 尽管有少数人自行编修历书出版, 但依据仍是官颁历本。唐文宗大和九年 (835) 十二月, 东川节度使冯宿上疏:“准敕禁断印历日版。剑南两川及淮南道, 皆以版印历日鬻于市。每岁司天台未奏颁下新历, 其印历已满天下, 有乖敬授之道”, 同月“丁丑, 敕诸道府不得私置历日版”。从敦煌文书材料也可以看到, 敦煌地区早在吐蕃占领前的8世纪初就有了私编历日广告。
在唐代, 剑南两川和淮南道雕版印刷流行, 其印历遍满天下, 出现一些编印、销售历日广告的私人作坊主。如敦煌文书中所保存的两件很珍贵的唐代印刷历书, 其一为S.P.10《唐中和二年 (882) 历日》残卷, 题为“剑南西川成都府樊赏家历”;其二为S.P.6《乾符四年 (877) 丁酉岁具注历日》, 这份历日根据学者的研究已基本肯定为私家印制品。又据《唐语林》载:“僖宗入蜀 (880年) , 太史历本不及江东, 而市有印货者, 每差互朔晦, 货者各征节候, 因争执, 里人拘而送公, 执政曰:‘尔非争月之大小尽乎?同行经纪, 一日半日, 殊是小事。’遂叱去。”
二、历日广告的社会影响
随着历日广告的普及, 影响到社会的方方面面, 这可以从唐人的诗文作品中看到。历日已经成为唐代各个阶层家居的常备之物、掌握时令的依据, 如白居易“案头历日虽未尽, 向后唯残六七行”, 元稹诗“千山塞路音书绝, 两地知春历日同”, 刘长卿诗“建寅回北斗, 看历占春风”等。当时的时间观念也是以历日作为标志, 如姚合诗“别君须臾间, 历日两度新”, 徐铉诗“往事并随残历日, 春风宁识旧仪容”, 王维诗“归燕识故巢, 旧人看新历”, 钱起诗“浮生竟何穷, 巧历不能算”, 元稹诗“残历半张余十四”及“象魏才颁历”、“犹看后元历”等。
唐代中后期, 在重大节日和新年时, 历书有时还被皇帝作为珍贵礼品赐予臣下, 如李舟、崔行先、白居易、刘禹锡等都曾受赐历日。这些历史人物在当时接受的不仅仅是作为实用的历日, 而是一种带有符号价值的政治用品了, 其政治广告的含义也不言自明。
总之, 作为唐代一种大众化的广告媒介形式, 历日广告的出现和发展始终受到时代发展和政治的影响。国家统一颁历, 从一定意义上体现了国家对时间的控制权, 使得历日成为唐帝国的作息时间表, 延伸了帝国的行政权威。对社会上各个阶层而言, 一旦接受了官方颁布的历日, 其在接下来的一年中所度过的月日也是“标准化”的, 即是事先规定好的。当历日具有这样的标准化功能以后, 帝国就控制了一切与之有关的资源, 包括社会各个阶层, 即使是在边远的地方。这正是“颁示国家正朔, 使夷俗遵奉焉”最好的注解。另一方面它也起到了维系文化认同的作用。而对各地政府机构以至周边少数民族政权而言, “奉正朔”既出于对中央政府的现实尊重, 也包含了对中央政府各种礼乐制度的文化认同, 如“黠戛斯遣其臣合伊难支表求经籍及每年遣使走马请历”。当然, 很多民间节日都源于农耕社会的生产生活习俗和古代天文历法的观念与成果, 人们就会按照历日广告的提醒安排自己的节日出行与活动, 其中包括言行举止、服装打扮的仪式化, 这里面就融入了唐人的审美情趣。
日运行时间论文 篇2
一般来说，数九天结束之后才能算是冬天正式结束。俗话说“年前立春过年暖，过年立春二月寒”，所以年后立春的话会比较冷一些，冷的时间也比年前立春要长一些。立春节气表示开始进入春天，气温开始回升。如果年前立春，春节期间天气会逐渐回暖，有利于人们走亲访友。如果是年后立春，说明春节还在五九期间，此时一般还在大寒节气的时候，所以气温比较低，而且立春后气温不会立即升高，寒冷还会持续一段时间，可能会持续到农历二月。大家出门的时候还是要多注意。
2023年立春是农历哪一天
很多人都不知道今年的立春是几月几日，我们通过老黄历得知2023年立春是在农历正月十四，公历2月4日，星期六;具体进入立春的时间是10:42:21。立春是一年的第一个节气，“立”是开始的意思，所以立春节气表示春季的开始。一年之计在于春，在立春这天我们一定要好好珍惜当天的好运势。
立春有什么习俗
1、鞭打春牛
古时候农村里立春，会举行非常盛大的迎春祈福活动，鞭打春牛就是这种活动里的重要环节。这个环节在一些农村被保留了下来，人们会制作一个纸牛，在纸牛身体里装上五谷，并在迎春集会上鞭打纸做的“春牛”，纸被打烂后，里面的五谷会流出来，象征着五谷丰登。
2、啃春
在北方一些农村里，立春时有吃春饼和生萝卜的习俗，这个习俗被叫做啃春或咬春。立春时万物复苏，各种蔬菜、野菜都开始发芽，人们就采这些新鲜蔬菜，用面皮卷成卷，蒸熟或者油炸成春饼吃。立春吃春饼，有期盼农苗兴旺的寓意。
3、做春娃
还有一些地方会在立春用绢布制作小娃娃，名为“春娃”。大家会把春娃佩戴在孩子身上，或者当成贺礼互相赠送。
“晚立春、睁眼春、春打五九尾”是什么意思
根据民间流传的讲究来看，立春是一个比较重要的节气。老话说：“立春要早，立秋应晚”，立春的早晚关系着人们进行农耕生产的早晚。对于早立春，还是晚立春，在民间有两种区分方法：第一种是以交节的时间来区分，中午12点以前交节为早立春，中午12点以后则为晚立春。第二种是以农历时间早晚来区分。立春节气出现在上半月为早立春，出现在下半月则为晚立春。睁眼春、闭眼春0点~中午12点内交节，则为睁眼春;中午12点~24点交节，则为闭眼春。注意，睁眼春和闭眼春的区分，并不是以白天或黑夜来确定的，而古人按照阴阳学说来确定的。
日运行时间论文 篇3
为了增强资料的连续性, 采用琼海国家基本站2004—2013年共10年的逐日观测资料, 统计全年各月份平均值来统计日极值气温出现时间的特征。气象资料按自然天气季节划分:12月至翌年2月为冬季, 3—5月为春季, 6—8月为夏季, 9—11月为秋季。根据气象观测的日界20:00, 统计每天日极值气温出现的时间 (精确到分钟) , 以月为单位, 去掉异常出现时间, 对正常出现时间进行合计平均。异常时间出现指最高气温出现在夜间 (20:00至翌日5:00) 、上午 (8:00—12:00) 、傍晚 (18:00—20:00) 等, 而最低气温出现在20:00至翌日3:00、9:00—20:00等。
2 结果与分析
2.1 日极值温度出现时间的统计特征
日最高气温在四季出现时间, 最早出现的是夏季, 为14:16, 其次是春季和冬季, 分别为14:23和14:47, 最迟是秋季, 为15:01。夏季多出现在13:10—15:16, 秋季较集中, 多出现在14:02—15:32。日最低气温在秋季最早, 为5:13, 其次是冬季, 为5:43, 春季出现最晚, 为6:01, 夏季为5:54。
进一步分析日最高气温各月的出现情况 (图1) , 冬半年出现时间稍早于夏半年, 冬半年在14:34, 夏半年在14:37, 10月最晚。原因是秋季在10月下旬日照时间最长, 此外琼海市正处于干旱少雨期, 因此全年最高气温多出现在10月。分析日最低气温平均出现时间 (图2) :1月在5:31, 2—3月之后逐月提前, 8月最晚出现时间在6:36, 之后又开始提前, 到11月最早出现在5:18左右, 最早、最晚平均相差1.3 h。主要原因是太阳秋季从地平线升起时间早于夏季[1,2]。
2.2 气温日极值出现异常原因分析
10年之中日最高气温出现异常时间共有623次, 平均概率17%;最低气温有940次, 平均概率26%。因此, 分析出现异常时间的原因十分必要。
2.2.1 日最高气温异常时间点。
最高气温有时在上午有时在傍晚, 其中87%出现在10:00—12:00。例如, 2011年6月, 日最高气温异常出现5次, 全部在11:00—12:00。分析原因, 一是上午天气晴好, 气温逐渐升高达到最高值, 中午开始有天气系统影响, 气温逐渐降低;二是降雨的影响, 降雨时云层较厚, 削弱了太阳辐射, 雨水蒸发, 气温偏低;三是日最高气温出现在傍晚时, 全天有云系或降雨, 16:00开始天空晴朗能见度很好, 太阳辐射强气温回升快, 出现全天最高温度[3,4]。
2.2.2 日最低气温异常时间点。
2013年日最低气温出现异常时间为113 d, 时间分布为20:00至翌日3:00、8:00—11:00、16:00—20:00, 11:00—16:00段偶尔会出现。其中, 出现在20:00前后1 h的次数约占15%, 有15次, 冷平流是造成低温的最主要因素, 主要受持续冷空气影响造成。临近20:00前的最低气温说明全天气温均较高, 气温在逐渐下降;而20:00刚过出现最低气温, 说明全天均在升温。
分析原因, 一是风的影响, 微风成静风时气温按正常日分析结果表明, 最低气温夏季多出现在6:08, 冬季为6:59, 日最高气温冬半年、夏半年多出现在14:00—15:00。加积日最高、最低气温出现时间异常概率分别为17%、26%左右, 主要由冷锋、强冷空气、云、降水、风、雾、雨等因素引起。由以上分析可知, 琼海市气温日较差有明显的地域性, 气温日较差与日照时数、蒸发量、相对湿度以及平均风速呈正相关, 与琼海市气温日较差关联性最强的是蒸发量。此外, 四季气温日较差的减少受最低气温升高影响, 最低气温显著升高的季节气温日较差的减小趋势大。气温日较差与平均气温和降水量呈负相关。不仅受天气系统和地形地貌的影响, 还与海拔有一定的关系, 与海拔高度呈反比。了解日最高最低气温出现时间的一般规律和异常原因, 有助于变化进行, 风速较大时空气扰动作用使用气温变化小。二是降雨影响, 日最低气温-1.1℃出现在中午较罕见, 由于18日夜间到上午被避光高积云覆盖气温变化不大。三是受持续冷空气影响, 冷平流是造成低温的最主要因素。缓行冷锋过后, 冷平流降温幅度大于气温原有的日变化, 最低气温往往出现在16:00—20:00。四是云的影响, 云层在夜间起保温作用, 天空放晴气温才会降到最低, 因此有时最低气温出现在9:00—10:00。五是强对流天气影响。有时在冰雹出现的同时也会出现日最低气温[5,6,7]。强雷阵雨天气也导致气温迅速下降。
2.3日极端气温出现时间和地域的随机性
2013年3月20日加积自动站天气晴朗、无雨。全区各站极端最高与最低气温温差较大 (表1) , 10个站中气温日较差最大达12.3℃, 加积和塔洋日最高气温出现时间相差将近2 h, 东升和东太农场日最低气温出现时间相差将近3 h。
3结论与讨论
分析结果表明, 最低气温夏季多出现在6:08, 冬季为6:59, 日最高气温冬半年、夏半年多出现在14:00—15:00。加积日最高、最低气温出现时间异常概率分别为17%、26%左右, 主要由冷锋、强冷空气、云、降水、风、雾、雨等因素引起。由以上分析可知, 琼海市气温日较差有明显的地域性, 气温日较差与日照时数、蒸发量、相对湿度以及平均风速呈正相关, 与琼海市气温日较差关联性最强的是蒸发量。此外, 四季气温日较差的减少受最低气温升高影响, 最低气温显著升高的季节气温日较差的减小趋势大。气温日较差与平均气温和降水量呈负相关。不仅受天气系统和地形地貌的影响, 还与海拔有一定的关系, 与海拔高度呈反比。了解日最高最低气温出现时间的一般规律和异常原因, 有助于提高气温预报质量, 也是做好精细化天气预报的前提。日最高最低气温出现时间对工农业生产有较大意义, 掌握了最高最低气温出现时间, 避免或减少气象灾害。
摘要：对琼海气象站2004—2013年日极值气温随时间变化特征进行分析, 结果表明:冬半年日最高气温平均出现在14:13, 夏半年在14:19, 最低气温冬季出现在6:59, 夏季在6:08。最高气温17%、最低气温26%在异常时间点出现, 主要由冷锋、强冷空气、云、降水、风、雾、霾等因素引起;气温日较差小时, 气温极值出现的时间和地点存在随机性。分析异常时间点产生的原因, 掌握其变化规律对提高气温预报准确率、精细化预报水平、服务工农业生产有很大作用。
关键词：日最高气温,日最低气温,出现时间,天气预报,海南琼海,2004—2013年
参考文献
[1]赵婧敏, 段中夏.最高最低气温出现时间分析[J].气象与环境科学, 2014, 37 (4) :86-89.
[2]任爽, 邓明, 李莉.开平市日极值气温出现时间分析[J].广东气象, 2011 (4) :35-36.
[3]黄琰, 封国林, 董文杰.近50年中国气温、降水极值分区的时空变化特征[J].气象学报, 2011 (1) :125-136.
[4]彭勇刚, 谢小敏.深圳日极值气温出现时间的特点[J].广东气象, 2007 (4) :41-42.
[5]刘海涛, 张向军, 李绣东, 等.和田河流域1954—2007年气温及降水气候特征分析[J].沙漠与绿洲气象, 2009 (4) :26-30.
[6]龚强, 汪宏宇, 李辑, 等.近半个世纪辽宁省气温、降水极值特征分析[J].高原气象, 2008 (4) :830-837.
设备运行时间累积 篇4
参考这个帖子，主题：设备累计运行时间编程
自动化设备累计运行时间，对于设备保养及维修有一定的参考作用，可以使用以下方法做，各有优缺点供参考。
1用二个S_ODT时间继电器，做一个标准时间脉冲，用多个带断电保持S_CU加计数器的BCD码输出字，作为对，秒，分，小时，累计多少小时计数，累计时间可以做可以根据需要做很大，注意计数器BCD码计的数不不超过999，所以需要使用多个计数器，计时精度可以做的很高。
2使用硬件组态内，在CPU属性内时钟储存器，使用选择的脉冲变量作为标准时间脉冲，其他和1使用相同。
3使用系统功能块SFC2，SFC3,SFC4做，其中SFC2“SET_RTM”设置运行时间定时器，SFC3“CTRL_RTM”启动和停止运行时间定时器，使用SFC4“READ_RTM”读取运行时
日运行时间论文 篇5
关键词：上证指数,股票日收益率,金融时间序列,ARCH模型,GARCH模型
一、引言
在金融计量中, 市场波动性的研究一直是国内外学者关注的重点, 近年来国内外学者也逐渐重视股票指数模型的定量化研究, 用统计模型来描述金融时间序列的波动性。最早在1982年Engle提出了ARCH模型, 即自回归条件异方差模型。 该模型用自回归的方式来解决方差随时间变化而变化的问题, 基本满足了金融时间序列波动集群和异方差性的特征。 Bollerslev (1986) 在ARCH模型的基础上对误差的方差进行建模分析, 得到了广义的ARCH模型即GARCH模型, 适用于波动性分析和预测, 而ARCH模型则变成其中一个特例。此后, Engle, Lilien和Robins (1987) 又假设条件方差和条件期望随着时间变化, 并联系在一起得到了ARCH-M模型。另外, 又有学者发现有些对条件对波动的影响是非对称性, 所以很难用对称的GARCH模型处理这一类金融时间序列。于是在此基础上, Zakoian (1994) 提出了TRACH模型, Nelson (1990) 提出了EGARCH模型, 这两种模型都是非对称模型, 对传统的GARCH模型进行了一定的修正。
在此基础上国外多位学者对股票收益率波动的ARCH现象进行实证研究。 Akgiray (1989) 在分析预测美股波动的时候, 采用了ARCH模型和GARCH模型分析, 并比较了传统的移动平均模型预测结果和此模型的预测结果, 结果发现GARCH模型预测结果较优。Bodurtha和Mark (1991) 用ARCH (3) 模型对纽约股市的月度收益率波动进行了分析。Engle和Mustafa (1992) 在研究美国股市单个股票收益率序列的时候, 证实了其存在明显的ARCH效应。
国内对金融时间序列的计量研究起步较晚, 但是近年来也有多位学者运用GARCH族模型研究了股票收益率波动。 陈健 (2003) 介绍了GARCH模型和EGARCH模型, 分析这些模型的特点和适用范围, 引入t分布取代原模型的正态分布假设, 并对上证指数进行实证研究。万蔚 (2007) 等运用GARCH、TARCH和EGARCH模型同时拟合沪市和深市的股票收益率, 实证对比分析股票收益率波动的特征。杨惟舒 (2011) 在国外学者对ARCH模型研究的基础上, 分析了中国股市是否存在ARCH效应。李玲玮 (2011) 在研究我国商业银行股票收益率波动时, 利用了GARCH模型进行实证分析, 数据选取的是我国五大国有控股商业银行, 结果证明股票收益率具有尖峰厚尾、异方差性和波动呈非对称性的特点。
本文以上证指数从2000年1月4日至2015年5月20日之间的日收盘价为样本数据进行分析, 总共3717个有效数据, 对数据进行简单预处理之后建立适当的相关ARCH模型, 并对其进行分析。
二、实证分析
1.模型介绍
大量实证分析表明, 金融时间序列数据经常出现波动异常不稳定的现象, 在某段时间内波动大, 但是在另一个时间段波动又会比较小, 这种现象在研究股票收益率波动中也经常出现。曹洁 (2011) 把这个总结为金融时间序列的两大特点, 一个是波动集群性和持续性, 也就是说如果当期是波动的, 下一期的波动会随当期收益率偏离均值的程度而加强或减弱, 波动会更大, 反之亦反;另一个特点是高峰厚尾的特点, 小概率事件发生频率高, 而且呈现非正太性和厚尾的特点。这样的时间序列数据不满足传统及计量方法的同方差假设, 所以不适用于传统的回归模型。
因此, Engle于1982年首次提出了ARCH模型, 能较好地描述金融序列的波动特性。 Bollerslev于1986年提出GARCH模型用于更好地处理厚尾性的问题, 用一个低阶的GARCH代替一个高阶的ARCH模型。本文在了解了金融时间序列的特性之后, 在研究股票收益率波动时, 建立适当的ARCH模型并对其进行检验修正, 再得出最后结论。
2.数据选取及处理
本文要研究股票日收益率波动, 选取上证综合指数2000年1月4日至2015年5月20日的日收盘价序列作为样本, 共3717个有效数据。上证综指收盘价序列是一个非平稳的时间序列, 在实际应用中, 采用对数收益率的计算方法来衡量股票收益率, 来进行模型的拟合, 并选择最合适的模型。对数收益率的公式如下:
rt=ln Pt-ln Pt-1
rt表示上证综指t期收益率, Pt为t期收盘价。本文数据均来自国泰安数据库, 实证分析结果通过Eviews6.0计算获得。
3.股票收益率的一般分析
本小节先对股票日收益率序列做一般处理和分析, 在Eviews6.0中得到该序列的时间趋势图和包含峰值、均值等特征的描述性统计量图。从图1上证综指的日对数收益率趋势图可以看出, 收益率序列rt没有比较明显的波动趋势和波动周期。然而从图中的波动可以看出收益率序列波动出现很多峰值, 以及波动比较聚集的现象。波动很不稳定, 在有的时间段内较小, 然而有的时间段内较大。
另外再观察图2的描述性统计量, 日对数收益率均值为0.000310, 标准差为0.015831。 另外偏度为- 0.129580小于零, 说明这个序列有左拖尾现象。左偏峰度为7.280142, 正态分布的峰度值为3, 说明此指数收益率的左偏峰度大于正态分布的峰度值。也就是说明日对数收益率rt具有“尖峰厚尾”的特征。另外, Jarque- Bera统计量对应的P值为0.000000, 显著地拒绝正态分布的原假设, 表明该序列不服从正态分布。这些现象也正是印证了国内外学者所言, 不能用传统回归模型研究金融时间序列数据。
4.股票收益率序列的平稳性检验和自相关检验
在了解了股票收益率序列一般特性之后, 接下来利用单位根方法检验收益率序列rt的平稳性。由表1可以看出, 收益率序列的ADF检验值为-60.114, 明显小于1%、5%以及10%显著性水平下的临界值, 而且P值为0.0001, 该检验的原假设为随机游动, 检验结果说明收益率序列拒绝原假设, 即是平稳的时间序列。
接下来检验收益率序列的自相关性, 在Eviews6.0中检验时间序列的自相关性, 分别列出该时间序列的自相关和偏自相关的图, 本文采用Q统计量检验并观察其对应的P值。实证结果显示, 1阶滞后时P=0.404, 2阶滞后时P=0.460, 3阶滞后时P=0.205, 4阶滞后时P=0.014, 5阶滞后时P=0.025…, 并且之后滞后越大, P值越接近于零。所以结果表明, 在5%的显著性水平下, 该序列存在4阶自相关。
5.模型建立
(1) 自回归方程建立和检验。经过以上对收益率序列rt的分析, 开始建立相应的模型, 设收益率序列的ARCH模型为:rt=c+i=1αβirt-1+εi
其中εt为随机误差项, 是服从零均值、方差为δ2的正态分布的随机游动, 为 βi自回归系数。
在Eviews6.0中经过多次建模尝试后发现, 滞后4阶的自回归方程具有显著性, 因此建立滞后4阶的AR (4) 模型。对于这个沪市日收益率序列的自回归模型, 用Ljung-Box Q统计量对均值方程拟合后的残差以及残差平方做自相关检验, 分析比较结果得出, 残差的自相关系数以及偏自相关系数都小于5%显著性水平下的临界值, 而原假设为残差序列相互独立, 检验结果表明不能拒绝原假设, 即残差不存在显著自相关。但是同时, 残差平方存在显著的自相关。
(2) ARCH效应检验。本文主要通过ARCH效应的拉格朗日乘数检验, 即ARCH-LM检验来判断残差序列是否存在ARCH效应。对以上均值方程进行ARCH效应检验, 采用ARCH LM检验, F统计量和LM统计量对应的P值都小于0.01, 说明在1%的显著性水平下拒绝原假设, 所以得出结论是残差平方序列存在自相关, 也就是说模型的残差序列存在自回归异方差。对上证指数收益率序列AR (4) 模型进行条件异方差的ARCH-LM检验, 在检验的阶数q=2时, 得到表2的结果。
表2给出两种检验结果, F-statistic只能作为参考, 而第二行的LM统计量值及相伴概率作为检验的标准, 当q≥2时, 样本的LM统计量值的相伴概率为0, 在1% 的显著性水平下拒绝原假设, 因此残差序列存在高阶ARCH效应, 应该选择GARCH模型。
(3) GARCH模型的选择、建立和检验。GARCH模型可以消除收益率序列的ARCH效应, 并且模拟其波动性。本文用Eviews6.0选用不同阶数值对条件方差方程进行拟合, 可以看出GARCH (1, 1) 模型最优。通过建立GARCH (1, 1) 模型并进行参数估计, 可以得到的第一部分是均值方程的估计结果, 第二部分是GARCH (1, 1) 方程的参数估计结果, 第三部分是方程的评价统计量, 最后一部分是对应特征根倒数值, 模型的参数估计见表3, 具体的估计方程如下:
均值方程表达式为:rt=0.024124rt-4+ εt
方差方程的表达式为:GARCH= 0.00000315 + 0.074296Resid (-1) 2 + 0.914373GARCH (-1)
建立GARCH (1, 1) 模型以后, 同样需要检验是否消除了ARCH效应, 接下来对均值方程进行ARCH LM检验, 检验结果见表4, LM统计量的P值明显大于5%显著性水平的临界值, 接受原假设, 即残差序列已不存在ARCH效应。所以股票收益率序列经过GARCH (1, 1) 处理之后残差序列已经不存在ARCH小于而且满足宽平稳的约束条件。
三、结论
本文主要研究沪市股票日收益率波动, 在分析了该时间序列数据的特性之后, 用GARCH (1, 1) 模型对其进行拟合, 观察中国股市收益率波动以及拟合结果得出收益率波动具有以下两大特征:
一是沪市股票日收益率的波动是平稳的, 但是不具有正态性, 表现出明显的“尖峰厚尾, 波动集群”的分布特征, 波动具有持续效应, 在某一段时间内波动大, 在另一段时间内波动小, 而且波动的影响随着时间增长而逐渐衰退。
二是股市收益率波动性存在ARCH效应, 而GARCH模型在一定程度上消除这种条件异方差性, 可以较好地拟合收益率序列, 并且上证综合指数用GARCH (1, 1) 模型拟合较好, 可以给投资者提供一定参考。
另外, 不仅是沪市, 中国股市表现出这样的波动性的主要原因, 可能是因为中国股市虽然经过多年发展已具备一定规模, 但是发展未成熟, 市场机制不够完善。另外, 存在很多投机性高于投资性的短线投资者, 股票换手率高, 使得股票市场波动性不稳定。
参考文献
[1]Akgiray.V.Conditional Heteroskedasticity in Time Series of Stock Returns:Evidence and forecasts[J].Journal of business, 1989, 62 (1) :55-80.
[2]Bollerslev, T.Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity[J].Journal of Econometrics, 1986, 31:307-327.
[3]Engle, R.F.Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K.Inflation[J].Econometrica, 1982, 50:987-1008.
[4]Engle, R.F., Lilien, D.M.and Robins, R.P.Estimating Time Varying Risk Premia in the Term Structure:the Arch-M Model[J].Econometrica, 1987, 55 (2) :391-407.
[5]Engle, R.F.and Mustafa, C.implied ARCH models from options prices[J].Journal of Econometrics, 1992, 52 (1-2) :289-311.
[6]Nelson, D.B.Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns:a New Approach[J].Econometrica, 1990, 59:347-370.