MCMC交织策略下中国股市多变量因子随机波动研究

发布时间：2020-05-17 09:30

【摘要】：波动性作为一种衡量金融资产投资风险的有力工具,在现代金融领域中有着广泛的应用,例如在证券资产投资组合、资本资产定价、套利定价和期权定价等方面。捕捉金融市场时变波动性的模型主要有两大类:ARCH类模型和SV类模型。由于SV类模型在描述金融数据特征和波动预测方面的良好表现,使其备受研究学者们的青睐。本文从金融时间序列波动的应用背景出发,指出行业指数波动性研究的现实意义,并分别从SV模型、多元SV模型以及估计方法等方面对文献进行简要回顾。对多变量因子随机波动模型(MF-SV)框架以及模型参数的估计方法进行详细的阐述,并叙述了MF-SV模型以及交织策略(ASIS)的MCMC估计方法的优越性。基于MF-SV模型,对改进型MCMC算法中的浅交织策略MCMC算法和深交织策略MCMC算法以及标准MCMC算法进行模拟实验,结果表明交织策略的MCMC算法明显优于未实施交织策略的标准MCMC算法,其中深交织策略的MCMC算法表现最优。在实证部分,本文基于MF-SV模型,以沪深A股市场二级行业指数作为研究对象,研究分析行业指数的波动特征及其波动关联性。主要研究结论如下:(1)利用三个公共因子可以较好地刻画出市场的波动性,第一个因子为一般性的市场因子,其中属于信息技术产业的半导体、软件、硬件载荷最大,第二个因子由银行、能源和资本市场行业驱动,第三个因子由医药、食零和食品行业驱动。(2)整体上A股市场具有高度持续性的波动特征,其中商业行业最高,通信行业最弱。对于波动率方差,通信行业最大,商业行业最小。对于波动水平,银行业最大,资本品行业最小。最后在研究总结后给出相关建议,并且指出本文的局限性以及今后进一步研究的方向。
【图文】：

闽南师范大学理学硕士学位论文 2 211 1~ 0,100 , *~ e(20,1.5), ~ ( , ), ~ 0,12 2i i ij N B Ga N3.2 模拟结果在设定了模型参数的先验密度分布后，以模拟生成 MF-SV 模型的观测变量数据作为分析对象，分别运行未实施交织策略的标准 MCMC 抽样程序以及实施了交织策略的浅交织和深交织的抽样程序。

未交织的MCMC抽样方法下得到的因子载荷的后验密度分布
【学位授予单位】：闽南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F224;F832.51

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本文编号：2668307