结构转换GARCH模型的贝叶斯分析及其应用研究

发布时间：2022-12-06 05:41

　　波动性是金融时间序列的重要特征,它不仅与市场的不确定性和风险直接相关,是体现金融市场质量和效率的有效指标,同时也是证券组合理论、资产定价模型、套利定价模型及期权定价公式的核心变量。因此,如何有效地刻画金融时间序列波动的动态行为一直是金融计量学研究的热点问题。 在众多的波动率模型中,ARCH类模型尤其是GARCH模型因其能很好地刻画金融资产序列所呈现的高峰厚尾、波动聚集等统计特征而得到广泛应用。然而,无论是GARCH还是其他ARCH类模型都没有考虑到波动的结构变换问题。大量的实证研究表明GARCH模型所反映的波动的高持续性与低的预测能力之间的矛盾很可能是由方差过程的结构变化造成的。事实上,金融市场的结构变化现象是普遍存在的,其基本诱因在于经济政策的出台、金融监管制度的变迁以及金融市场自身的完善等等,因此对波动率的变结构建模是非常必要的。 为了合理地描述金融时间序列的统计特征及其波动的变结构现象,本文基于马尔可夫转换模型的思想,提出了具有时变状态转移概率的结构转换GARCH模型,并在此基础上采用混合高斯分布拟合模型的随机误差项,建立了误差项服从混合高斯分布的结构转换GARC... 

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

一l收益率序列直方图

抽样值时间序列图

核密度估计

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于状态转移ARCH模型的中国股市波动性研究[J]. 蒋祥林,王春峰,吴晓霖.  系统工程学报. 2004(03)
[2]具有结构转换的GARCH模型及其在中国股市中的应用[J]. 孙金丽,张世英.  系统工程. 2003(06)
[3]GARCH-M模型与我国沪深股市的波动[J]. 殷玲,唐杰.  江南大学学报(人文社会科学版). 2002(02)
[4]中国股市的ARCH效应分析[J]. 唐齐鸣,陈健.  世界经济. 2001(03)
[5]股价指数波动中的ARCH现象[J]. 丁华.  数量经济技术经济研究. 1999(09)
[6]利用回归-GARCH模型对我国沪深股市的分析[J]. 吴长凤.  预测. 1999(04)

硕士论文
[1]自回归条件异方差模型的贝叶斯分析及其应用研究[D]. 曾惠芳.湖南大学 2007
[2]基于稳定分布的GARCH模型的Bayes参数估计及其实证分析[D]. 付伟芳.华东师范大学 2007
[3]马尔可夫转换GARCH模型的平稳性和高阶矩[D]. 林顺发.厦门大学 2006
[4]基于马尔可夫结构转换随机波动模型的股市波动性研究[D]. 黄杰伟.湖南大学 2005



本文编号：3711176