FIGARCH模型及其对中国股市波动长记忆性研究

发布时间：2020-06-17 06:12

【摘要】： 金融波动的持续性是金融市场中的一个重要现象之一,这种持续性是否具有长记忆性对投资组合的选择,资产风险的管理等诸多问题有很大帮助。在有效市场假说的框架下,信息对市场波动的影响都会通过市场完善而迅速的反馈机制及时地反映到价格中去,也就是说当前信息对未来影响很小。然而,诸多的事实说明并非如此,往往金融市场的波动具有持续性并且还具有长记忆性。这种记忆性的存在与否会对金融市场产生重大的影响。本文运用长记忆性的FIGARCH模型对中国股市持续性和长记忆性进行实证研究。在实证分析中,首先对我国上证和深证股市日收盘价格的对数收益率基本统计分析,结果表明其具有尖峰肥尾特征,初步断定具有ARCH效应,进而再进行了ARCH效应和长记忆性的检验,最后进行FIGARCH模型估计。通过这些分析和检验,其结果表明我国股市波动存在长记忆性。
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：F832.51;F224

【引证文献】

相关硕士学位论文 前4条

1 杨娟;基于ARCH模型族的中国沿海煤炭运价波动性研究[D];大连海事大学;2011年

2 杨二鹏;非参数异方差模型在沪深股市中的应用研究[D];西安理工大学;2010年

3 唐成晓;基于极值理论的白银期货市场风险度量研究[D];浙江工商大学;2012年

4 谢俊;径流时间序列的长记忆特性分析[D];华中科技大学;2012年

本文编号：2717196