沪深大盘股指收益分布与风险度量实证研究

发布时间：2020-11-22 10:10

　　 本文研究了沪、深大盘股票指数的股价行为。首先本文运用最大似然估计方法并结合上海、深圳股票市场的大盘股指历史数据拟合了稳定Paretian分布的参数。然后本文研究了上证指数和深证综指对数收益率序列的描述性统计指标和Hurst指数，研究结果表明这两个收益率序列具有明显的“尖峰、厚尾”特征，最大似然估计的结果表明稳定Paretian分布能够很好地刻画这种“尖峰、厚尾”特征。本文的第二部分运用最小二乘法和最大似然估计法建立了一系列的GARCH模型，用来描述沪深大盘股指对数收益率序列的波动性、条件异方差等特性，获得了理想的结果。本文剩余的部分分别用正态分布模型、Stable分布模型、经验分位数方法和基于计量经济学的波动性模型计算了上海和深圳股票市场大盘股指收益率的风险价值VaR，并简单论述了VaR在股指期货中的应用前景。
【学位单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2006
【中图分类】：F832.51;F224
【部分图文】：

最小值(Minimum)、标准差(Std.Dev)、偏度系数(Skewness)、峰度系数(KurtosiS)等，本文用Eviwes4.1软件分别分析了上证指数对数收益率序列R_HS和深圳综指对数收益率序列R_52，结果见图2.1和图2.2。图2.1上证指数对数收益率序列R_HS的基本数字特征图2.2深圳综指对数收益率序列R_ZS的基本数字特征l4

最小值(Minimum)、标准差(Std.Dev)、偏度系数(Skewness)、峰度系数(KurtosiS)等，本文用Eviwes4.1软件分别分析了上证指数对数收益率序列R_HS和深圳综指对数收益率序列R_52，结果见图2.1和图2.2。图2.1上证指数对数收益率序列R_HS的基本数字特征图2.2深圳综指对数收益率序列R_ZS的基本数字特征l4

.上证指数的相关图分析--PSH序列为样本期内上证指数收盘指数的历史数据。图3.1为上证指数序列(--PsH)的相关图，图形的左半部分是序列的自相关和偏自相关分析图，右半部分第一列的自然数表示滞后期k，AC是自相关系数kr，APC是偏自相关系数叭、，最后两列是对序列进行独立性检验的Q统计量和相拌概率。结合ARMA模型的知识从图中我们发现自相关系数接近1，显著地不为0，可以看出上证指数序列(P_SH)是非平稳序列，不适合建立时间序列模型。本文主要研究股票市场的收益率
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本文编号：2894538