我国股票市场行业指数波动非对称性与持续性的计量检验

发布时间：2022-08-13 14:40

　　金融时间序列波动性的刻画一直是金融市场研究的核心问题之一。金融市场中的波动往往表现出显著的时变性,为了刻画这种时变特征,学者们提出了两大类模型：一类是ARCH模型及其扩展形式,包括GARCH模型、TGARCH模型、EGARCH模型等；另一类是随机波动模型（SV模型）及其扩展形式,包括厚尾SV模型、非对称SV模型（ASV）、门限SV模型等。大量的研究表明,SV模型比GARCH族模型更加适合描述波动的时变性,且在资产定价中表现出更好的长期预测效果。近年来SV模型越来越受关注,其模型形式和估计方法得到了不断的发展。在众多SV模型的参数估计方法中应用最广泛的为马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC方法）,根据国内学者在这方面的持续研究及对沪深股市波动特征的实证分析结果,得知SV模型的MCMC估计方法不但快速有效,而且具有很高的准确度。随着我国股票市场的日渐成熟,行业指数波动性也在一定程度上反映了行业投资的风险。如在股票市场中进行资产配置时,投资经理人一般先决定要投资的行业,即资本在不同行业的配置；然后再选择每个行业中的投资的股票类型及其应占的比重。这也说明行业类型是决定资产配置收益——不同股票回报率... 

【文章页数】：106 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究的背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文框架及主要内容
第2章 我国股市行业指数波动特征的GARCH模型族检验
    2.1 我国股市行业指数的基本统计分析
    2.2 我国股市行业指数波动持续性的GARCH模型检验
    2.3 我国股市行业指数波动非对称性的TGARCH模型检验
    2.4 我国股市行业指数波动非对称性的EGARCH模型检验
    2.5 本章小结
第3章 基于ASV模型的我国股市行业指数波动的杠杆效应检验
    3.1 随机波动模型及参数估计方法的演进
    3.2 ASV的模型原理及其马尔可夫链蒙特卡罗估计方法的实现
    3.3 我国股市行业波动特征的ASV模型计量检验
    3.4 我国股市行业指数收益率的ASV模型模拟效果检验
    3.5 本章小结
第4章 基于SWARCH模型的我国行业指数波动持续性计量检验
    4.1 马尔可夫区制转移ARCH模型的原理
    4.2 我国股市行业指数波动持续性的SWARCH模型计量检验
    4.3 我国股市行业指数波动区制持续性的分析
    4.4 本章小结
结论
参考文献
附录
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]随机波动模型的马尔可夫链—蒙特卡洛模拟方法——在沪市收益率序列上的应用[J]. 刘金全,李楠,郑挺国.  数理统计与管理. 2010(06)
[2]中国股票市场非对称反应研究[J]. 王亮,刘金全.  工业技术经济. 2010(05)
[3]基于马尔科夫区制转移模型的风险价值度量——对我国股市波动区制的识别与预警[J]. 孙叶萌,王晨.  经济纵横. 2010(03)
[4]基于马尔科夫切换模型的上证指数周收益率时间序列分析[J]. 严太华,陈明玉.  中国管理科学. 2009(06)
[5]国际股票市场行业指数的时域实证研究[J]. 宋博,徐颖韬,刘英华.  工业技术经济. 2009(10)
[6]基于随机波动模型的沪深股市波动分析——以06,07年度沪深股指为例[J]. 马国栋,吴喜之.  数学的实践与认识. 2008(20)
[7]股票市场行业波动持续性研究[J]. 杨晓东.  管理观察. 2008(11)
[8]中国股票市场行业波动非对称性的实证研究[J]. 李卢霞.  经济经纬. 2008(03)
[9]沪市行业指数波动特性研究[J]. 唐璐,魏凌艳.  商场现代化. 2008(11)
[10]ARCH族模型对沪市行业指数收益率的实证研究[J]. 孙邦勇,李亚琼.  经济数学. 2007(04)

硕士论文
[1]基于贝叶斯分析的厚尾和杠杆SV模型对中国股市的研究[D]. 刘志丹.南京理工大学 2009
[2]基于随机波动模型的中国股市波动性实证研究[D]. 徐永坤.复旦大学 2008
[3]金融数据波动性的建模研究[D]. 方杰兴.中南大学 2007
[4]基于MCMC模拟的贝叶斯金融随机波动模型分析[D]. 李峰.湖南大学 2007
[5]中国股市波动性分析[D]. 刘强.电子科技大学 2006
[6]连续时间随机波动模型及其在中国股市的应用[D]. 周彦.天津大学 2006



本文编号：3677224