股市收益率分布的尾部研究

发布时间：2021-11-23 07:43

　　在我国证券市场,因为受国家宏观调控政策和国际金融市场等因素的影响,金融资产价格会出现一定程度的波动。尤其是股票市场,对调控政策和国际相关行业信息更为敏感,受这些信息的影响,股票价格可能产生巨幅波动,从而使得投资者面临巨大损失的风险。在这种情况下,如何合理预期所持有资产的收益和损失风险就成为投资者关注的焦点。鉴于此,本文做了以下几个方面的研究。首先,分别用BMM模型和POT模型对中国沪、深股市指数收益尾部进行建模研究,得出POT模型更能有效地拟合沪、深股市指数收益尾部,并且对收益尾部的非对称性进行了实证分析。其次,由于在POT建模中阈值选取的重要性,本文在已有的平均超出量函数法和判断u值引起参数估计量的变化法的基础上,将两种方法结合,克服他们本身所固有的一些缺点,发现可以找到更为合适的阈值,为进一步的参数估计奠定了基础。最后,应用POT模型对实行涨跌停板制度前后的收益尾部进行了实证对比,从实证的角度说明涨跌停板制度在保护广大投资者利益和保持市场稳定上所起到的重要作用。 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

块方法选取极值法

不论 x 是否有限，当n → ∞ 时，最大值nM 分布的极限只能是 0 或 1，这种退化分布是没有任何意义的，因此我们不直接讨论最大值的渐进分布。类似于处理 n 个随机变量之和的中心极限定理，我们试图通过对 n 个随机变量最大值nM 的规范化变化，以了解最大值分布的性质。2.2 样本极值的选取方法应用极值理论于风险测量，离不开样本极值，通常选取金融收益的极值有以下两种方法：第一种方法是块方法，即区组最大值模型 BMM(Block Maxima Method)：首先，把金融收益时间序列分为不重叠的几个小区间，然后从每个区间里选取一个极值。例如图 2-1 所示，在假设的 9 天收益1 9R ～ R中，每 3 天划分为一个小区间，共有 3 个不重叠区间，每一区间选取一个极值，得到2, 6 8R R ,R 三个极值。

极值分布的密度函数

【参考文献】：
期刊论文
[1]拟合中国股票市场收益的统计分布[J]. 王新宇,宋学锋.  系统工程理论与实践. 2006(12)
[2]应用极值理论度量金融市场风险[J]. 曹中,陶爱元,沈学桢.  商业研究. 2006(23)
[3]股票收益率波动和极值关系研究[J]. 柳会珍,顾岚.  统计研究. 2006(10)
[4]沪深股市大盘指数收益率分布尾部的实证研究[J]. 许冰,陈娟.  数学的实践与认识. 2006(09)
[5]中国股市收益率偏尾特征的实证检验[J]. 蒋春福,梁四安,尤川川.  现代管理科学. 2006(01)
[6]沪深股市收益分布尾部特征研究[J]. 刘国光,王慧敏.  数理统计与管理. 2005(03)
[7]股票收益率分布的尾部行为研究[J]. 柳会珍,顾岚.  系统工程. 2005(02)
[8]GDP分布模型与股票收益率的极值分析[J]. 邵学清.  数学的实践与认识. 2003(12)
[9]中国股市收益率分布函数研究[J]. 封建强,王福新.  中国管理科学. 2003(01)
[10]上海证券市场收益率分布的对称性研究[J]. 封建强.  统计研究. 2001(07)

硕士论文
[1]尾部指标估计中的阈值选择[D]. 张春英.天津大学 2005



本文编号：3513430