GARCH模型族与SV模型的选择与比较

发布时间：2017-04-03 10:14

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【摘要】：GARCH模型族和SV模型在金融时间序列分析中很受欢迎,本文将综合介绍分析这些模型,并通过极限条件尾概率、尾相关系数等方法区分比较GARCH模型和SV模型;然后通过假设检验法、损失函数法等对GARCH模型族中的对称模型,非对称模型和杠杆模型进行判别比较。这样对于不同的金融时间序列模型,我们都可以对数据进行统计分析,选出最佳模型。本文还将在GARCH模型尾部特征结论的基础上研究GJR模型的极限条件尾概率及尾相关系数,发现了GJR模型和GARCH模型相同的结论,并加以证明。本文最后运用介绍的一些判别方法对上证综合指数的数据结构及尾部特征加以分析,选择最适合的模型进行建模,并发现了中国金融市场的杠杆效应与世界成熟金融市场不同的结论。
【关键词】：GARCH模型 SV模型 GJR模型 EGARCH模型 极限条件尾概率 尾相关系数 损失函数
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.5
【目录】：

• 中文摘要4-5
• 英文摘要5-6
• 1 引论6-8
• 1.1 背景介绍6-7
• 1.2 文章内容7
• 1.3 本文创新7-8
• 2 模型介绍8-11
• 2.1 GARCH模型族8-9
• 2.2 SV模型9-11
• 3 GARCH模型与SV模型的选择与检验11-15
• 3.1 极限条件尾概率法11-12
• 3.2 尾相关系数法12-14
• 3.3 假设检验法14-15
• 4 GARCH、GJR、EGARCH模型的选择与检验15-18
• 4.1 假设检验法15-16
• 4.2 损失函数法16
• 4.3 模型置信集法16-18
• 5 GJR模型的尾部特性18-21
• 6 实证分析21-28
• 6.1 数据分析21
• 6.2 GARCH模型和SV模型的比较21-23
• 6.3 GARCH、GJR、EGARCH模型的选择23-27
• 6.4 归纳分析27-28
• 7 总结与展望28-29
• 7.1 内容总结28
• 7.2 未来展望28-29
• 参考文献29-32
• 致谢32-33

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本文编号：284154