基于跳跃厚尾随机波动模型的股市波动研究

发布时间：2018-04-19 22:39

  本文选题：随机波动模型 + 厚尾　； 参考：《湖南大学学报(自然科学版)》2012年11期

【摘要】：通过对4个不同SV模型对比分析,试图了解股市收益序列中具有较大波动幅度的极端实现值能够被解释为一个非高斯分布的尾部行为,还是高斯扩散中一个跳跃组分的叠加,抑或是这两种设定同时起作用.采用两种具有不同波动程度的上证综指日收益数据进行的实证研究发现,我国股市日收益序列不仅存在显著的尖峰(厚尾)特征,而且波动持续性较低,以及受政府政策影响较多.此外,两组收益数据所对应模型的实证比较发现,跳跃设定有助于SV模型描述波动剧烈的收益序列,但却不适合波动平缓的收益序列.
[Abstract]:Through the comparative analysis of four different SV models, this paper attempts to understand whether the extreme realized values with large volatility in the stock market return series can be interpreted as a non- distribution of tail behavior or as the superposition of a jump component in Gao Si diffusion. Or whether these two settings work at the same time. Using two kinds of daily return data of Shanghai Composite Index with different degree of volatility, it is found that the daily return series of China's stock market not only has significant peak (thick tail) characteristics, but also has a low volatility. And more affected by government policies. In addition, the empirical comparison between the two groups of return data shows that the jump setting helps SV model to describe the volatile return sequence, but it is not suitable for the stable return sequence.
【作者单位】： 中南大学数学博士后流动站;中南大学数学科学与计算技术学院;
【基金】：教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(2010062110021) 国家自然科学基金资助项目(10971230) 湖南省自然科学基金资助项目(08JJ3004) 中南大学博士后基金资助项目(74838000)
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1775090