沪深300指数波动性预测能力的比较研究 ——基于CARR与GARCH类模型

发布时间：2021-03-21 18:12

　　近些年来,随着金融全球化进展的加快,我国金融市场迅速发展的同时也受到各种政策的变化和信息的冲击,且金融工具的品种和交易速率也增长迅猛,这些都大幅加剧了我国金融市场的风险和波动性,因此如何准确地刻画与预测金融市场的波动性就显得尤为重要。众多学者构造了很多复杂的金融模型期望能够更好地估计波动性,其中Engle提出的自回归条件异方差（ARCH）模型将波动性的拟合迈进了一个新的阶段,能够很好地刻画金融市场中波动性集群的现象。随后他的学生Bollerslev对其进行了改进,提出广义自回归条件异方差（GARCH）模型,使其仅需要很少的滞后阶数便能够拟合异方差长期的自相关过程,经研究发现GARCH模型对一般风险性的度量比较准确。但是随着金融全球化的进展,金融危机也是频繁发生,如欧洲汇率体系危机、席卷全球的美国次贷危机等等,频繁发生的金融危机主要是因为对于极端条件下的金融市场的波动性估计的刻画不准确,也缺乏相对应的风险措施。所以如何有效地度量,控制极端情况下的金融风险已然成为金融研究的一项重要课题。Chou将极差与GARCH模型相结合创新性地提出条件自回归极差（CARR）模型,经研究发现该模型确实能够... 

【文章来源】：广西师范大学广西壮族自治区

【文章页数】：44 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

GARCHM-GED(1,1)下的VaR值与收益率的比较

调整前的GARCH-Jump(1,1)模型的VaR与收益率的比较

图 4-5 调整后的 GARCH-Jump(1,1)模型的 VaR 与收益率的比较4.5 对极差建立 CARR 模型由于在金融领域中，一些极端事件频发，由于金融全球化进程加快，一个国家的金融危机可能会引起更多国家的金融危机甚至全球金融危机，对于这种金融市场出现巨幅的涨

【参考文献】：
期刊论文
[1]沪深300股指期货对创业板指数的影响实证分析[J]. 孙益昭,杨煜,陶锋.  经营与管理. 2018(08)
[2]我国股指期货与股市波动相关关系的实证研究[J]. 沈芳.  农村经济与科技. 2017(11)
[3]基于CARR模型与GARCH模型对VaR的比较研究[J]. 郑兴,王沁,周炳均,周思娟.  西南民族大学学报(自然科学版). 2016(05)
[4]基于杠杆效应CARR模型的波动率预测[J]. 王沁.  数理统计与管理. 2017(01)
[5]混合GARCH模型下股票市场跳跃形态分析[J]. 宫晓莉,庄新田,张伟平.  东北大学学报(自然科学版). 2016(05)
[6]基于条件自回归极差模型的沪深300指数波动性分析[J]. 王亮.  内江师范学院学报. 2015(04)
[7]门限CARR模型的实证研究——以上证市场为例[J]. 邹文俊.  沈阳理工大学学报. 2015(02)
[8]基于已实现和极差波动率标准的沪深300指数波动率模型研究[J]. 胡晔,刘智超.  统计与决策. 2015(06)
[9]运用最小二乘支持向量回归机和CARRX模型对股市波动率的预测[J]. 耿立艳,马军海.  统计与决策. 2008(13)
[10]条件自回归极差模型与波动率估计[J]. 周杰,刘三阳.  数量经济技术经济研究. 2006(09)



本文编号：3093320