股指波动率对指数基金收益率的预测效果分析

发布时间：2025-05-13 05:00

　　在现代金融经济学的研究中,波动率是一个非常重要的变量,它被广泛应用于投资、定价、风控和货币政策的制定中,因此在最近20年中,许多学者和业内人士利用不同的模型、采用不同的方法,对波动率做出了不同的估计和预测,得到了不同的结论。而众多模型的存在,也说明其各有各的特点。从现有的研究来看,从不同的方面研究波动率通常会得到不同的结论,这本身也说明了各类模型都存在不同的缺陷。对于实业界而言,波动率的估计和预测直接关系到构建投资组合效果的优劣,对风险管理的效果具有直接的决定作用,所以研究波动率一直是学术界和实业界的一个重点课题。这些模型主要分为两大类:一类是通过标的资产的历史价格来估计波动率,简称历史信息法,比如GARCH模型、随机波动率模型(Stochastic Volatility Model,SV)和已实现波动率模型(Realized Volatility Model,RV);另一种方法与历史信息法具有本质的区别,它是利用期权价格的内涵信息,从期权价格中提取标的资产的波动率,即隐含波动率(Implied Volatility,IV)。本文选择随机波动率、已实现波动率和无模型隐含波动率展开全文的研...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4-7（1）参数a的迭代历史图图4-7（2）参数b的迭代历史图

本文利用2015年5月31日至2017年6月27日上证50ETF的日收益率来估计上证50ETF的随机波动率。由于随机波动率模型具有自己的模型设定，需要进行参数估计。在本文中，本文选择利用MCMC方法对正态分布随机波动率模型进行参数估计，在MC....

图4-7（3）参数

图4-7（3）参数的迭代历史图4-8（1）参数a的概率分布图4-8（2）参数b的概率分布图4-8（3）参数的概率分布利用表4-6中的参数估计结果，可以得到每日的随机波动率，如图4-9所示。0.8000

图4-8（1）参数a的概率分布

图4-7（3）参数的迭代历史图4-8（1）参数a的概率分布图4-8（2）参数b的概率分布图4-8（3）参数的概率分布利用表4-6中的参数估计结果，可以得到每日的随机波动率，如图4-9所示。0.8000

图4-8（2）参数b的概率分布图4-8（3）参数

图4-8（2）参数b的概率分布图4-8（3）参数的概率分布利用表4-6中的参数估计结果，可以得到每日的随机波动率，如图4-9所示。图4-9随机波动率①0.00000.20000.40000.60000.80006/01/15017/01/058/01....

本文编号：4045785