基于改进的GARCH模型预测风险的研究

发布时间：2021-08-03 13:37

　　随着经济全球化的发展,金融业也在向全球化发展。现代金融理论及信息技术也在进一步发展、受到金融理论和实践的创新及金融机构的交易资产数目的剧增等各个因素的影响,全球金融市场表现出了极大的波动性和脆弱性。从布雷顿森林体系崩溃,巴林银行倒闭事件,亚洲金融危机,美国次贷危机等大的金融危机事件频频发生。在众多的风险中市场风险和信用风险成为现代金融风险的两种主要形式,直接导致各国金融监管当局、金融机构不断加强市场风险和信用风险的监管。中国的证券交易市场作为一个发展中的新兴市场,市场风险也会随着证券市场的发展壮大而逐渐加大。探讨如何在金融全球化的背景下有效地控制我国的金融市场风险的理论和管理方法,将会有重大的理论意义和实践价值。波动率模型的提出和发展为我们研究日益复杂的金融问题提供了坚实的基础。金融市场间的相关性分析、资产定价、投资组合策略等许多问题都需要找到一种合适的金融模型来描述这种存在多个变量的情形,这就使得对跨市场的波动关系的研究具有重要的理论意义和现实意义。如果使用现有的多元GARCH和多元SV模型,由于变量较多,导致参数估计变得相当困难。但是如果将Copula理论引入到多变量情形的金融模型... 

【文章来源】：湖北工业大学湖北省

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

上证日收盘价时序图

赋权已实现波动定义为：金融资产的日内收益平方的加权和：2,1ntt iiiW RV wr== ∑(48其中iw 为日内收益平方的权重。很显然，当 1( 1,2, , )iw = i = n时，t tWRV RV= ，即已实现波动为赋权已实波动的一种特殊情况。最优权值的估计值为：2,2,( )t it iit itnrwr=∧∑ ∑∑(494.2 模型的建立利用 MATLAB 的金融工具箱来进行数据的分析和计算。上证综指日收盘数据序列以及日收益率的时序图如下：

4.2 模型的建立利用 MATLAB 的金融工具箱来进行数据的分析和计算。上证综指日收盘数据序列以及日收益率的时序图如下：图 4.1 上证日收盘价时序图 图 4.2 上证日收益率时序图

【参考文献】：
期刊论文
[1]一类非对称的GARCH模型的参数估计[J]. 潘保国.  吉林师范大学学报(自然科学版). 2009(04)
[2]基于不同残差分布假定的GARCH类模型预测能力比较[J]. 胡炜童,李振东.  甘肃科学学报. 2008(01)
[3]基于Gaussian Copula与t-Copula的沪深股指相关性分析[J]. 杨兴民,刘保东,李娟.  山东大学学报(理学版). 2007(12)
[4]赋权已实现波动及其长记忆性,最优频率选择[J]. 郭名媛,张世英.  系统工程学报. 2006(06)
[5]生成Copula的两种简单方法[J]. 王沁.  浙江大学学报(理学版). 2006(02)
[6]上海股市“日历效应”的高频估计与检验[J]. 徐正国,张世英.  天津大学学报(社会科学版). 2005(02)
[7]金融市场相关程度与相关模式的研究[J]. 韦艳华,张世英,郭焱.  系统工程学报. 2004(04)
[8]金融市场的相关性分析——Copula-GARCH模型及其应用[J]. 韦艳华,张世英.  系统工程. 2004(04)
[9]改进Copula对数据拟合的方法[J]. 史道济,姚庆祝.  系统工程理论与实践. 2004(04)
[10]具有结构转换的GARCH模型及其在中国股市中的应用[J]. 孙金丽,张世英.  系统工程. 2003(06)

硕士论文
[1]基于GARCH模型的CVaR金融风险测度研究[D]. 周小敏.湖南大学 2007



本文编号：3319715