SV-MAE模型的构建及在上证指数中的应用

发布时间：2017-09-05 22:30

  本文关键词：SV-MAE模型的构建及在上证指数中的应用

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【摘要】：系统深入地研究中国股市的波动特征具有重要的现实意义。随机波动(SV)模型是一种经常被用来描述股市的波动性特征的模型。注意到有学者在其他一些金融模型中已经引入了宏观经济因子进行建模。为使模型对股市波动的刻画更加精准,本文尝试在SV模型中引入宏观经济因子,构建了SV-MAE模型。同时本文设计了相应的MCMC算法,用于SV-MAE模型的贝叶斯分析。实证方面,对2008年3月到2015年9月的上证综合指数月收益率数据,本文分别采用标准SV模型和SV-MAE模型进行建模,并利用DIC准则对这两个模型进行了比较,发现SV-MAE模型能够优于标准SV模型。这也说明了在SV模型中引入宏观经济因子的做法具有一定的实用价值。
【关键词】：上证指数 波动率 SV模型 MCMC方法 宏观经济因子
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第1章 引言7-11
• 1.1 选题的背景及意义7-8
• 1.2 相关研究综述8-10
• 1.2.1 SV模型的文献综述8-9
• 1.2.2 宏观经济因子的文献综述9-10
• 1.3 论文的内容与结构10
• 1.4 本文的创新点10-11
• 第2章 随机波动模型11-15
• 2.1 标准SV模型11-12
• 2.2 标准SV模型的统计性质12-13
• 2.3 SV拓展模型13-15
• 第3章 SV-MAE模型15-19
• 3.1 模型结构的构建15-16
• 3.2 宏观经济因子的测定16-19
• 3.2.1 ADF检验16-17
• 3.2.2 格兰杰因果检验17
• 3.2.3 VAR模型17-19
• 第4章 贝叶斯分析19-28
• 4.1 贝叶斯分析的理论基础19-22
• 4.1.1 MCMC方法19-20
• 4.1.2 Gibbs抽样20-21
• 4.1.3 M-H抽样21-22
• 4.2 SV-MAE模型的贝叶斯分析22-28
• 第5章 实证分析28-37
• 5.1 数据来源28-29
• 5.1.1 上证综合指数28
• 5.1.2 宏观经济数据28-29
• 5.2 仿真分析29-35
• 5.2.1 标准SV模型29-31
• 5.2.2 SV-MAE模型31-35
• 5.3 模型比较分析35-37
• 5.3.1 DIC值比较分析35-36
• 5.3.2 模型参数比较分析36-37
• 第6章 结论与展望37-38
• 6.1 主要工作与结论37
• 6.2 研究不足与展望37-38
• 参考文献38-40
• 附录40-43
• 致谢43-44

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本文编号：800580