金融市场波动性的理论与实证分析

发布时间：2021-09-24 05:07

　　本文第一章简要分析了金融市场的波动特性,并对金融资产的波动研究进行了综述。第二章总结了描述金融时间序列波动性的两大类模型,并对ARCH族模型进行了评价,最后阐述了其在金融领域内的应用。第三章运用修正的R/S统计量对深圳成份股价指数和日元/人民币汇率进行了长期相关性检验。检验结果表明:日元/人民币汇率日绝对收益率,深圳成份指数日绝对收益率和日收益率的平方值序列都存在较强的长期相关性,而日元/人民币汇率日收益率不存在长期相关性。第四章首先利用ARFIMA模型对日元/人民币汇率实际数据进行了模拟,结果显示:模拟结果与利用修正的R/S统计量检验结果是一致的。然后利用GARCH、TGARCH和EGARCH模型去拟合日元/人民币汇率,根据赤池（AIC）信息准则和施瓦茨（SC）信息准则选出最佳模型,并利用最佳模型对汇率的日收益率和波动率进行了预测,预测结果较接近实际。 

【文章来源】：云南师范大学云南省

【文章页数】：45 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 序言
    1.1 金融市场的波动特性
    1.2 金融市场的波动性研究综述
第二章 时变方差模型
    2.1 ARCH模型及其扩展
    2.2 ARCH族模型的评价
    2.3 ARCH模型及其扩展在金融领域内的应用
    2.4 SV模型
第三章 长记忆时间序列模型
    3.1 长期相关性的检验
    3.2 ARFIMA模型和FIGARCH模型
第四章 实证研究
    4.1 汇率数据的长记忆性实证
    4.2 外汇市场波动性的实证研究
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]中国股市波动性与成交量共同的长期记忆性研究[J]. 张庆翠,王春峰.  管理科学学报. 2005(02)
[2]ARCH族波动模型及其在金融市场研究中的应用[J]. 欧阳资生.  湖南商学院学报. 2004(02)
[3]中国股市波动性过程中的长期记忆性实证研究[J]. 王春峰,张庆翠.  系统工程. 2004(01)
[4]经济与金融前沿研究的新进展——评《现代经济学与金融学前沿发展》[J]. 费剑平,孙鸿敞.  经济研究. 2003(10)
[5]ARCH模型与SV模型之间的关系研究[J]. 李汉东,张世英.  系统工程学报. 2003(02)
[6]中国股市长期记忆效应的实证研究[J]. 陈梦根.  经济研究. 2003(03)
[7]扩展SV模型及其在深圳股票市场的应用[J]. 白崑,张世英.  系统工程. 2001(06)
[8]沪深股市的R/S实证分析[J]. 张维,黄兴.  系统工程. 2001(01)
[9]中国股票市场波动的非线性GARCH预测模型[J]. 魏巍贤,周晓明.  预测. 1999(05)
[10]利率、成交量对股价波动的影响——GARCH修正模型的应用[J]. 王军波,邓述慧.  系统工程理论与实践. 1999(09)



本文编号：3407157