金融时间序列的长记忆与分形协整关系研究
发布时间：2021-11-21 23:10
大量的实证表明:传统的计量经济学模型无法解决金融时间序列长记忆问题。本文在大量阅读国内外文献的基础上,总结了长记忆性的概念、建模、估计和检验以及在长记忆基础上的长期均衡关系的估计、检验和性质。协整概念描述了向量时间序列之间的长期均衡关系。协整建模理论将传统的数理统计方法与计量经济学中动态模型设定方法巧妙地结合,寻找发现未知数据生成的经济结构模型,使得金融时间序列建模更能反映金融时间序列的规律性。目前人们对金融向量时间序列协整的研究集中在整数阶差分,而长记忆性时间序列的差分阶数往往是分数维的。对分数差分的研究主要集中在阶数相同向量金融时间序列中,并没有解决金融时间序列的长记忆性或只解决了特殊的长记忆性的特征。本文针对金融时间序列的长记忆特征,提出了长记忆时间序列的分形协整,并对分形协整阶数进行了拓展,更能符合现实的金融时间序列建模,拓宽了协整的内涵。进而比较了协整和协同持续性之间的关系,得出了协整和协同持续性的相关关特征。同时将协整建模的技术和向量FIGARCH结合,最后得出二阶基础上有关长期均衡的若干性质。最后采集深沪股市两个市场的收盘价格作为时间序列建模,验证了深沪股市具有长记忆性,...
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 论文的选题背景与意义
1.2 论文主题的研究现状
1.3 论文研究目标、主要内容和研究方法
1.3.1 论文研究目标
1.3.2 论文主要内容
1.3.3 论文主题的研究方法
1.3.4 论文的主要工作及结论
第二章 金融时间序列长记忆性综述
2.1 时间序列的长记忆
2.2 长记忆时间序列建模
2.2.1 分数维差分噪声模型
2.2.2 ARFIMA、GARMA 和 ARFISMA 模型
2.2.3 具有长记忆性的ARCH 模型
2.3 长记忆存在性检验
2.3.1 R/S 统计量
2.3.2 KPSS 检验
2.3.3 LM 检验
2.3.4 基于 ADF 的长记忆检验
2.3.5 非参数检验
2.3.6 FIGARCH 的长记忆性检验
2.4 时间序列分数维的估计
2.4.1 分数维 Brown 运动
2.4.2 频域上分数维d 的半参数估计
2.4.3 在时域上d 的半参数估计方法
2.5 本章小结
第三章 向量金融时间序列的线性协整关系
3.1 协整研究现状
3.1.1 协整概念的提出与发展
3.1.2 长记忆向量时间序列协整研究的现状与发展方向
3.2 线性协整系统的误差校正模型
3.2.1 单整时间序列的误差校正模型
3.2.2 Granger 表现定理
3.2.3 同阶分数维向量时间序列的误差校正模型
3.3 分数维协整关系的估计与检验
3.3.1 估计分量序列的分数维
3.3.2 分数维协整的误差校正模型的参数估计
3.4 本章小结
第四章 金融时间序列长记忆性分形协整的扩展
4.1 金融时间序列向量分形协整阶数扩展研究
4.1.1 基本概念
4.1.2 定理及证明
4.2 协整与协同持续的关系
4.2.1 协整和协同持续的基本问题
4.2.2 协整与协同持续的关系
4.3 向量FIGARCH 的分数维协整
4.3.1 向量 FIGARCH 模型
4.3.2 向量FIGARCH 模型的分形协整关系及估计
4.3.3 向量 FIGARCH 的分数维协整关系的性质
4.4 本章小结
第五章 实证研究
5.1 存在异方差的协整在沪深股价的应用
5.1.1 存在异方差的协整检验
5.1.2 向量 GARCH 模型协整检验
5.2 分数协整关系在沪深股市收益率的应用
5.3 本章小结
结束语
致谢
参考文献
在读期间完成的论文和参加的项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]非线性协整建模研究及沪深股市实证分析[J]. 樊智,张世英. 管理科学学报. 2005(01)
[2]多元长记忆SV模型及其在沪深股市的应用[J]. 苏卫东,张世英. 管理科学学报. 2004(01)
[3]存在方差持续性的资本资产定价模型分析[J]. 李汉东,张世英. 管理科学学报. 2003(01)
[4]长记忆向量时间序列的非线性协整关系研究[J]. 孙青华,张世英. 天津大学学报. 2002(03)
[5]BEKK模型的协同持续性研究[J]. 李汉东,张世英. 系统工程学报. 2001(03)
[6]向量分整序列的非线性协整研究[J]. 程细玉,张世英. 系统工程理论方法应用. 2001(01)
[7]向量分整序列的协整研究[J]. 程细玉,张世英. 系统工程学报. 2000(03)
[8]非线性协整关系及其检验方法研究[J]. 张喜彬,孙青华,张世英. 系统工程学报. 1999(01)
本文编号：3510437
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 论文的选题背景与意义
1.2 论文主题的研究现状
1.3 论文研究目标、主要内容和研究方法
1.3.1 论文研究目标
1.3.2 论文主要内容
1.3.3 论文主题的研究方法
1.3.4 论文的主要工作及结论
第二章 金融时间序列长记忆性综述
2.1 时间序列的长记忆
2.2 长记忆时间序列建模
2.2.1 分数维差分噪声模型
2.2.2 ARFIMA、GARMA 和 ARFISMA 模型
2.2.3 具有长记忆性的ARCH 模型
2.3 长记忆存在性检验
2.3.1 R/S 统计量
2.3.2 KPSS 检验
2.3.3 LM 检验
2.3.4 基于 ADF 的长记忆检验
2.3.5 非参数检验
2.3.6 FIGARCH 的长记忆性检验
2.4 时间序列分数维的估计
2.4.1 分数维 Brown 运动
2.4.2 频域上分数维d 的半参数估计
2.4.3 在时域上d 的半参数估计方法
2.5 本章小结
第三章 向量金融时间序列的线性协整关系
3.1 协整研究现状
3.1.1 协整概念的提出与发展
3.1.2 长记忆向量时间序列协整研究的现状与发展方向
3.2 线性协整系统的误差校正模型
3.2.1 单整时间序列的误差校正模型
3.2.2 Granger 表现定理
3.2.3 同阶分数维向量时间序列的误差校正模型
3.3 分数维协整关系的估计与检验
3.3.1 估计分量序列的分数维
3.3.2 分数维协整的误差校正模型的参数估计
3.4 本章小结
第四章 金融时间序列长记忆性分形协整的扩展
4.1 金融时间序列向量分形协整阶数扩展研究
4.1.1 基本概念
4.1.2 定理及证明
4.2 协整与协同持续的关系
4.2.1 协整和协同持续的基本问题
4.2.2 协整与协同持续的关系
4.3 向量FIGARCH 的分数维协整
4.3.1 向量 FIGARCH 模型
4.3.2 向量FIGARCH 模型的分形协整关系及估计
4.3.3 向量 FIGARCH 的分数维协整关系的性质
4.4 本章小结
第五章 实证研究
5.1 存在异方差的协整在沪深股价的应用
5.1.1 存在异方差的协整检验
5.1.2 向量 GARCH 模型协整检验
5.2 分数协整关系在沪深股市收益率的应用
5.3 本章小结
结束语
致谢
参考文献
在读期间完成的论文和参加的项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]非线性协整建模研究及沪深股市实证分析[J]. 樊智,张世英. 管理科学学报. 2005(01)
[2]多元长记忆SV模型及其在沪深股市的应用[J]. 苏卫东,张世英. 管理科学学报. 2004(01)
[3]存在方差持续性的资本资产定价模型分析[J]. 李汉东,张世英. 管理科学学报. 2003(01)
[4]长记忆向量时间序列的非线性协整关系研究[J]. 孙青华,张世英. 天津大学学报. 2002(03)
[5]BEKK模型的协同持续性研究[J]. 李汉东,张世英. 系统工程学报. 2001(03)
[6]向量分整序列的非线性协整研究[J]. 程细玉,张世英. 系统工程理论方法应用. 2001(01)
[7]向量分整序列的协整研究[J]. 程细玉,张世英. 系统工程学报. 2000(03)
[8]非线性协整关系及其检验方法研究[J]. 张喜彬,孙青华,张世英. 系统工程学报. 1999(01)
本文编号：3510437
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/zhqtouz/3510437.html
