中国股票市场波动性的长期记忆、结构突变与状态识别

发布时间：2020-05-13 12:06

【摘要】：本文从主板、中小板和创业板市场3个板块对股市的波动性进行多层次分析。以股票指数5分钟高频数据构建的对数已实现波动率为研究对象,利用ARFIMA(p,d,q)模型的各种方法估计差分参数d;运用多均值突变模型(BP)和马尔科夫区制转换模型(MS)分析结构性突变与长期记忆(差分参数d)的关系,并分析结构性突变对波动率的持久性是否有影响,在此基础上运用BP模型和MS模型对股票指数对数已实现波动率的状态进行识别。此外,本文利用检验“伪长期记忆”的方法,不仅对原始波动序列,而且对“去突变”波动(调整结构突变点)序列的长期记忆进行检验,进一步从不同的角度验证了长期记忆的真伪性。研究结果表明:中国股市的波动率的确存在结构性突变点和真正的长期记忆性;所有股票指数的对数已实现波动率具有高波动和平稳波动两种状态。虽然BP模型和MS模型所识别的结构性突变点有所差异,但是这两者对重要突变点的捕捉是相同的,成功的识别到了2006年底到2010年和2014年底到2016年初我国股市处于高波动状态,与现实相吻合。其中,运用BP和MS模型识别的由低波动向高波动转换的点起到了股票市场出现泡沫的提前预警作用,据此,相关部门及投资者可以及时调整自己的投资策略,提前做好风险控制,以防范风险。中小板指数波动率识别的突变点一般滞后于主板市场,但仍然给出了股市发生泡沫的提前预警信号。
【学位授予单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.51

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本文编号：2661931