股票市场收益分布、波动特征与风险度量研究
发布时间：2023-06-03 20:49
金融是维系一国经济运行的纽带与联系各国经济的桥梁,而金融市场与金融机构则是一国经济运行的核心枢纽。维护金融市场与金融机构的稳定、进行有效的金融风险预警、防范、控制与管理是各国政府与投资机构孜孜以求的目标之一。 金融市场作为一个高风险的特殊产业,在市场全球化、电子化、虚拟化发展的背景下,金融市场与金融机构的风险更直接涉及到金融安全、经济安全乃至国家安全。因此其风险的管理备受各国金融机构、监管当局和社会各界的重视。中国对金融市场(尤其是股票市场)的风险监管、控制和管理也提出了相应要求。 中国股市经过17年的快速发展,已具有相当规模,在经济发展中占有越来越重要的地位。然而,中国股市是经济转型时期建立起来的新兴市场,具有许多不成熟的特征,如市场波动剧烈,股价经常发生大涨大跌。将计量经济学模型应用于中国股票市场的收益分布和波动性特征研究,将有助于揭示中国股票市场的特点,可以为投资者规避风险以及证监会对股票市场实施监管提供决策依据。因此,关于中国股市收益分布和波动性风险的研究越来越受到管理层、研究者和投资者的重视。 股票指数反应了股票市场的整体特征,对股票指数的分析有助于把握整个市场的波动性特征和...
【文章页数】：100 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
插图索引
附表索引
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 相关领域的国际文献综述
1.2.1 分布度量模型研究综述
1.2.2 波动性模型研究综述
1.2.3 ARCH族模型文献综述
1.3 国内研究现状
1.3.1 分布度量模型研究现状
1.3.2 波动性模型研究现状
1.4 研究重点和创新
1.4.1 本文研究重点
1.4.2 文章创新点
第2章 股指收益波动性的度量
2.1 ARCH族模型比较分析
2.1.1 ARCH模型
2.1.2 GARCH模型
2.1.3 GARCH-M模型
2.1.4 TARCH模型
2.1.5 EGARCH模型
2.1.6 成分ARCH模型
2.1.7 APARCH模型
2.2 数据处理及模型识别
2.2.1 数据处理及统计特征
2.2.2 平稳性检验
2.2.3 ADL建模与残差诊断
2.3 基于ARCH族模型的波动性建模
2.3.1 ARCH建模与波动集群性
2.3.2 GARCH建模与长记忆性
2.3.3 GARCH-M建模与风险补偿系数
2.3.4 TARCH建模与杠杆效应分析
2.3.5 EGARCH建模与杠杆效应分析
2.3.6 成分GARCH建模与冲击函数分析
2.3.7 APARCH建模与杠杆效应分析
2.4 ARCH族模型的比较研究
2.4.1 ARCH族模型的检验指标比较研究
2.4.2 不同ARCH族模型的拟合效果
2.4.3 残差项尖峰、厚尾、偏态的诊断检验
2.5 误差项基于非正态分布的ARCH族模型
2.5.1 基于t、GED分布的ARCH族模型介绍
2.5.2 基于t分布和GED分布的ARCH建模
2.5.3 ARCH族模型的预测绩效指标
2.5.4 不同分布下预测绩效的比较研究
2.5.5 基于t和正态GARCH模型的VaR估计和检验
2.6 股指收益波动性的主要结论
第3章 股指收益分布的度量
3.1 分布度量模型介绍
3.1.1 中心极限定理与正态分布模型
3.1.2 两种混合分布模型
3.1.3 改进型Laplace分布
3.2 数据统计特征及其市场根源
3.2.1 数据及其统计特征
3.2.2 非正态特征的传统解释
3.2.3 非正态特征的资本市场根源
3.3 分布模型参数估计及拟合优度
3.3.1 模型拟合
3.3.2 拟合结果对尖峰厚尾的度量
3.3.3 拟合结果对偏态的度量
3.4 基于改进型Laplace分布的股票组合风险管理
3.4.1 VaR原理与估计方法
3.4.2 Copula介绍及估计方法
3.4.3 改进型Laplace分布的一些性质
3.4.4 改进型Laplace分布的Monte-Carlo模拟
3.4.5 基于改进型Laplace分布的风险度量
第4章 股票市场中收益与风险关系研究
4.1 收益与风险的相关性建模
4.1.1 研究内容和意义
4.1.2 ARCH-M族模型介绍
4.2 国内外股票市场中时变风险项的最佳测度方式
4.2.1 模型数据及其统计特征
4.2.2 平稳性检验及模型识别
4.2.3 基于不同风险项的各股票指数建模结果
4.2.4 国内外时变风险项的最佳测度方式
4.3 股票市场中收益与风险关系的国际比较研究
4.3.1 风险补偿系数和风险承受系数
4.3.2 针对风险补偿和风险承受系数的ARCH-M建模
4.3.3 风险补偿及风险承受系数的国际比较研究
4.4 GARCH-M模型的推广:GARCH-M-VaR模型
4.4.1 GARCH-M-VaR模型介绍
4.4.2 GARCH-M-VaR模型的实证支持
4.4.3 引入VaR的行为金融学基础
4.4.4 GARCH-M-VaR模型的估计
4.4.5 各国证券市场指数的GARCH-M-VaR建模
4.4.6 GARCH-M-VaR建模的拟合效果
4.4.7 GARCH-M-VaR下风险补偿系数的国际比较研究
结论与后续拓展研究
1 本文脉络与主要结论
2 后续的拓展研究
参考文献
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录
致谢
本文编号：3830018
【文章页数】：100 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
插图索引
附表索引
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 相关领域的国际文献综述
1.2.1 分布度量模型研究综述
1.2.2 波动性模型研究综述
1.2.3 ARCH族模型文献综述
1.3 国内研究现状
1.3.1 分布度量模型研究现状
1.3.2 波动性模型研究现状
1.4 研究重点和创新
1.4.1 本文研究重点
1.4.2 文章创新点
第2章 股指收益波动性的度量
2.1 ARCH族模型比较分析
2.1.1 ARCH模型
2.1.2 GARCH模型
2.1.3 GARCH-M模型
2.1.4 TARCH模型
2.1.5 EGARCH模型
2.1.6 成分ARCH模型
2.1.7 APARCH模型
2.2 数据处理及模型识别
2.2.1 数据处理及统计特征
2.2.2 平稳性检验
2.2.3 ADL建模与残差诊断
2.3 基于ARCH族模型的波动性建模
2.3.1 ARCH建模与波动集群性
2.3.2 GARCH建模与长记忆性
2.3.3 GARCH-M建模与风险补偿系数
2.3.4 TARCH建模与杠杆效应分析
2.3.5 EGARCH建模与杠杆效应分析
2.3.6 成分GARCH建模与冲击函数分析
2.3.7 APARCH建模与杠杆效应分析
2.4 ARCH族模型的比较研究
2.4.1 ARCH族模型的检验指标比较研究
2.4.2 不同ARCH族模型的拟合效果
2.4.3 残差项尖峰、厚尾、偏态的诊断检验
2.5 误差项基于非正态分布的ARCH族模型
2.5.1 基于t、GED分布的ARCH族模型介绍
2.5.2 基于t分布和GED分布的ARCH建模
2.5.3 ARCH族模型的预测绩效指标
2.5.4 不同分布下预测绩效的比较研究
2.5.5 基于t和正态GARCH模型的VaR估计和检验
2.6 股指收益波动性的主要结论
第3章 股指收益分布的度量
3.1 分布度量模型介绍
3.1.1 中心极限定理与正态分布模型
3.1.2 两种混合分布模型
3.1.3 改进型Laplace分布
3.2 数据统计特征及其市场根源
3.2.1 数据及其统计特征
3.2.2 非正态特征的传统解释
3.2.3 非正态特征的资本市场根源
3.3 分布模型参数估计及拟合优度
3.3.1 模型拟合
3.3.2 拟合结果对尖峰厚尾的度量
3.3.3 拟合结果对偏态的度量
3.4 基于改进型Laplace分布的股票组合风险管理
3.4.1 VaR原理与估计方法
3.4.2 Copula介绍及估计方法
3.4.3 改进型Laplace分布的一些性质
3.4.4 改进型Laplace分布的Monte-Carlo模拟
3.4.5 基于改进型Laplace分布的风险度量
第4章 股票市场中收益与风险关系研究
4.1 收益与风险的相关性建模
4.1.1 研究内容和意义
4.1.2 ARCH-M族模型介绍
4.2 国内外股票市场中时变风险项的最佳测度方式
4.2.1 模型数据及其统计特征
4.2.2 平稳性检验及模型识别
4.2.3 基于不同风险项的各股票指数建模结果
4.2.4 国内外时变风险项的最佳测度方式
4.3 股票市场中收益与风险关系的国际比较研究
4.3.1 风险补偿系数和风险承受系数
4.3.2 针对风险补偿和风险承受系数的ARCH-M建模
4.3.3 风险补偿及风险承受系数的国际比较研究
4.4 GARCH-M模型的推广:GARCH-M-VaR模型
4.4.1 GARCH-M-VaR模型介绍
4.4.2 GARCH-M-VaR模型的实证支持
4.4.3 引入VaR的行为金融学基础
4.4.4 GARCH-M-VaR模型的估计
4.4.5 各国证券市场指数的GARCH-M-VaR建模
4.4.6 GARCH-M-VaR建模的拟合效果
4.4.7 GARCH-M-VaR下风险补偿系数的国际比较研究
结论与后续拓展研究
1 本文脉络与主要结论
2 后续的拓展研究
参考文献
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录
致谢
本文编号：3830018
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