金融市场的异质性效应

发布时间：2017-07-25 16:38

  本文关键词：金融市场的异质性效应

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【摘要】：金融市场作为我国经济体系中最重要的组成部分之一,长期以来一直担任着我国经济晴雨表的重要职能。金融市场是否健康有序,直接影响到我国经济能否平稳均衡发展。因此,对金融市场的研究不仅关系到人们的生活细节,还影响着整个国家经济的命脉。自从异质市场假说提出以来,国内外学者对金融市场进行了广泛的研究。本文基于异质市场假说,系统研究我国金融市场的异质效应,指出金融市场的异质效应不仅来源于市场的微观结构造成的信息不完全,还来源于市场交易者是异质的。本文首先通过采用低频波动率和已实现波动率分别刻画低频数据和高频数据,首先利用波动率异质自相关分析,说明我国金融市场中存在着显著的月度效应和季度效应,其次利用异质主成分分析,提取金融市场异质性效应的主成分；同时,本文发现低频波动率在解释市场异质效应时有优势并解释其原因,并且具体分析了市场中的交易者的类型和带来市场异质性效应的异质群体。然后,利用传统的AR族模型和HAR模型来说明往期低频波动率和已实现波动率对波动率的影响,利用异质主成分推广HAR模型,得到HPC模型,增强了模型的拟合能力和预测能力。最后,根据推广的模型结果提出相应的政策建议以及说明文章的不足之处。
【关键词】：金融市场 异质效应 波动率 异质主成分分析 推广的HAR模型
【学位授予单位】：山东财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.5;F224
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 有关金融市场的两大假说10-13
• 1.2.1 有效市场假说10-11
• 1.2.2 异质市场假说11-13
• 1.3 相关文献综述13-16
• 1.4 文章的研究方法及研究内容16-17
• 第2章 波动率的估计方法17-25
• 2.1 波动率的典型特征17-18
• 2.2 波动率的估计方法18-21
• 2.2.1 AR族模型18-19
• 2.2.2 ARCH族模型19-21
• 2.3 已实现波动率的估计——HAR-RV模型21-23
• 2.4 小结23-25
• 第3章 金融市场的异质性效应分析25-33
• 3.1 自相关分析25-27
• 3.1.1 普通自相关分析25-26
• 3.1.2 异质自相关分析26-27
• 3.2 异质主成分分析27-32
• 3.2.1 主成分分析的基本原理27-28
• 3.2.2 金融市场的异质主成分分析28-32
• 3.3 小结32-33
• 第4章 基于上证指数的市场异质性效应的实证分析33-45
• 4.1 AR族模型的波动率拟合效果34-39
• 4.1.1 AR模型的低频波动率与已实现波动率的拟合效果34-36
• 4.1.2 ARMA模型的波动率拟合效果36-38
• 4.1.3 GARCH族模型的波动率拟合38-39
• 4.2 传统的HAR模型的波动率拟合效果39-40
• 4.3 加入异质主成分的HPC模型拟合40-42
• 4.3.1 低频波动率的HPC-CV模型41-42
• 4.3.2 已实现波动率的HPC-RV模型42
• 4.4 波动率模型的预测能力检验42-43
• 4.5 小结43-45
• 第5章 结论45-48
• 5.1 文章主要结论45-46
• 5.2 政策和建议46
• 5.3 本文的创新点和不足46-48
• 参考文献48-53
• 附表A 上证综指日收益率的低频波动率与日已实现波动率53-65
• 攻读硕士学位期间所发表的研究成果65-66
• 致谢66

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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本文编号：572286