基于随机波动模型的股票市场波动性分析

发布时间：2017-08-18 07:05

  本文关键词：基于随机波动模型的股票市场波动性分析

  更多相关文章： 随机波动性模型 ARCH模型 马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC) 贝叶斯分析

【摘要】：市场经济持续发展,导致我国经济发展受到股票市场波动力度的影响愈来愈明显,所以需要给予股票市场的波动性高度的关注。在本研究课题中,首先会对影响股票市场出现波动的主要因素、股票市场波动对国家经济发展所带来的影响、当前国家对该现象的研究发展现状、评估中普遍应用的相关理论与方法进行深入阐述与分析。接下里,本文会对随机波动模型(SV)、ARCH族模型和ARCH模型等展开仔细推导与深入分析,基于此而了解不同模型在股票市场波动性方面所具有的优势与劣势,最后本文确定采用由马尔科夫链蒙特卡洛即MCMC模拟应用的贝叶斯分析法,针对我国股票市场的波动性进行科学的分析与研究,这种基于动态随机性的波动模型的设计,能够在参数设定和波动性序列的选择上进行较精准的预测。在本研究课题中,对ARCH类模型进行客观而深入的比较,在此基础上模拟并实验我国股票市场上的真实数据,根据获取信息对股票市场波动性和异方差之间所具有的联系进行了全面分析。
【关键词】：随机波动性模型 ARCH模型 马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC) 贝叶斯分析
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 绪论6-9
• 1.1 写作背景和意义6-7
• 1.2 国内外研究现状7-8
• 1.3 本文的主要工作8-9
• 第二章 随机波动模型的基本性质及其特征9-14
• 2.1 波动性的综述9-11
• 2.1.1 波动性的基本特征9-10
• 2.1.2 波动性的类型10-11
• 2.2 SV模型的类型11-12
• 2.2.1 基本随机波动模型11
• 2.2.2 厚尾SV模型11-12
• 2.3 SV模型的统计性质12-13
• 2.3.1 随机波动模型的一般性质12
• 2.3.2 自相关函数12-13
• 2.3.3 模型的线性表示13
• 2.4 本章小结13-14
• 第三章 ARCH族模型的基本性质14-17
• 3.1 ARCH族模型提出的背景及意义14
• 3.2 ARCH族模型的基本结构14-16
• 3.2.1 ARCH模型14
• 3.2.2 GARCH模型14-15
• 3.2.3 EGARCH模型15
• 3.2.4 TARCH模型15-16
• 3.2.5 GARCH-M模型16
• 3.3 本章小结16-17
• 第四章 SV模型的参数估计方法17-22
• 4.1 SV模型参数估计方法的产生背景17
• 4.2 SV模型的估计方法17-21
• 4.2.1 伪极大似然方法17-18
• 4.2.2 马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法18-19
• 4.2.3 Metropolis-Hastings算法及Gibbs取样19-20
• 4.2.4 广义矩方法20
• 4.2.6 模拟极大似然方法(SML)20-21
• 4.3 本章小结21-22
• 第五章 基于随机波动性模型的中国股票市场波动性估计22-26
• 5.1 引言22
• 5.2 基于MCMC贝叶斯分析的随机波动性预测模型22-24
• 5.2.1 随机波动性模型的参数与波动性的贝叶斯22
• 5.2.2 基于MCMC的后验分布的建模22-24
• 5.3 实证结果分析24-25
• 5.3.1 基本数据24-25
• 5.3.2 SV模型实证结果分析25
• 5.3.3 SV模型与GARCH模型的比较25
• 5.4 结论25-26
• 第六章 全文总结及研究展望26-27
• 6.1 全文总结26
• 6.2 研究展望26-27
• 致谢27-28
• 参考文献28-30
• 作者简介30
• 攻读硕士学位期间研究成果30-31

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

1 方志国;吴逸凡;;场外市场与私募股权投资退出[J];当代经济管理;2014年01期

2 王春峰,蒋祥林,李刚;基于随机波动性模型的中国股市波动性估计[J];管理科学学报;2003年04期

3 张俊杰;;中国证券投资基金市场收益与波动的实证研究——基于GARCH和GARCH-M模型[J];市场论坛;2006年12期

4 陈守东,俞世典;基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析[J];吉林大学社会科学学报;2002年04期

5 谭祖卫;郝江培;赵昌文;;基于科技金融的技术资产金融分析[J];科技进步与对策;2014年09期

6 邱冬阳;王涛;许雄奇;;金融市场随机波动:基于文献综述的视角[J];西南农业大学学报(社会科学版);2009年04期

7 卢方元;金融资产收益率波动的统计特征[J];统计与决策;2005年04期

8 花冯涛;王进波;;公司特质风险、股价信息含量抑或信息不确定性——基于中国股市的经验证据[J];山西财经大学学报;2014年01期

9 陈盛双;李化想;;沪市股指收益率及波动性的实证分析[J];时代金融;2007年08期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 孟利锋;随机波动模型及其建模方法研究[D];天津大学;2004年

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 周彦;连续时间随机波动模型及其在中国股市的应用[D];天津大学;2006年

2 管鹏;非平衡时间序列建模与预测[D];兰州大学;2007年

3 胡浩;我国股票市场波动性的实证研究[D];湖南大学;2007年

4 侯璐;基于ARIMA模型的石油价格短期分析预测[D];暨南大学;2009年

，

本文编号：693222