波动率分析：GARCH族及模糊时间序列模型

发布时间：2019-12-06 06:04

【摘要】：波动率是市场变化的度量,其大小反映市场风险的程度。波动率的特征与预测是风险度量、组合投资、风险管理以及衍生工具定价的核心,因此,波动率的研究具有十分重要的意义。 本文在前人对波动率研究的基础上,首先分析了ARCH(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)和GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)模型的统计性质、模型的优缺点和波动率预测的过程,研究了模型的参数估计——拟极大似然估计和针对方差估计。其次,把模糊理论应用到时间序列分析上,建立了模糊时间序列的波动率预测模型。通过引入模糊C-均值聚类算法,建立模糊函数,将股票市场的波动率序列、收益率序列、成交量序列、多空双方强弱对比等四个变量进行模糊配对,通过模糊规则计算得到波动率的预测值。最后,通过对上证指数的实证分析,利用绝对均差、误差均方根、相对误差绝对值平均及Theil不等系数方法等常见的模型评价标准,对预测的结果作分析比较,GARCH-t模型的四个误差分别为：0.1615%,0.2003%,15.3776%和5.9656%；而模糊时间序列误差分别为：0.0710%,0.0897%,5.7817%和2.7431%,都明显的低于GARCH-t模型,结果表明模糊时间序列预测结果更好。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F224;F830

【参考文献】

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1 刘毅;张宏鸣;;我国股市非对称反应影响因素的实证分析[J];财贸研究;2006年03期

2 郑周;基于不同分布假设GARCH模型对上证指数波动性预测能力的比较研究[J];价值工程;2004年03期

3 凌士勤,杨波,袁开洪,凌云;基于高频数据的分类信息混合分布GARCH模型研究[J];数量经济技术经济研究;2005年03期

4 胡海鹏,方兆本;股市波动性预测模型改进研究[J];数理统计与管理;2004年05期

5 鲁万波;;基于非参数GARCH模型的中国股市波动性预测[J];数理统计与管理;2006年04期

6 黄达;王汉生;;GARCH模型估计方法选择及对上证指数的应用[J];数理统计与管理;2010年03期

7 蔺玉佩;杨一文;;基于模糊时间序列模型的股票市场预测[J];统计与决策;2010年08期

8 殷炼乾;邵锡栋;;中国金融市场波动率模型预测能力比较研究[J];预测;2009年05期

9 刘志东;薛莉;;金融市场高维波动率的扩展广义正交GARCH模型与参数估计方法研究[J];中国管理科学;2010年06期

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1 韩美琴;参数、非参数和半参数GARCH模型的研究与比较[D];天津财经大学;2011年

2 焦鹏;基于模糊GARCH模型的中国股票市场波动性研究[D];西南财经大学;2011年

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本文编号：2570272