基于贝叶斯LMSV模型的黄金期货市场长记忆特征研究

发布时间：2017-04-13 19:14

  本文关键词：基于贝叶斯LMSV模型的黄金期货市场长记忆特征研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着经济的快速发展,金融产品的种类不断丰富,黄金市场中的金融衍生工具也相应的快速发展。2008年1月9日,上海期货交易所正式推出中国黄金期货。黄金期货上市后将发挥价格发现功能,促进黄金定价机制的完善,形成国内黄金市场的定价基准,在一定程度上消化国际金价波动带来的风险。鉴于以往关于金融市场长记忆特征的研究大多限于ARFIMA等模型,而研究发现,相比ARFIMA等模型,LMSV模型可以更好地描述金融数据的特性。因此,本文构建了LMSV模型考察中国、美国、日本等国家黄金期货市场的长记忆特征。不仅从理论上为测度金融市场长记忆特征提供了更实用、更有效的理论方法,而且从实践上可以为黄金期货市场决策者提供更符合经济规律的决策依据,因而具有较强的学术价值和实际应用价值。本文采用从相关理论基础到研究方法再到实证研究的整体思路进行研究。先对随机波动模型,金融时间序列长记忆模型以及黄金期货相关理论研究进行回顾。随后构建了包含分数阶差分算子的LMSV模型,并对该模型进行了贝叶斯分析,设计了MCMC抽样算法。最后应用LMSV模型,全面系统地分析了2008年以来中国、美国以及日本黄金期货市场的波动性以及长记忆性,得出结论。研究结果表明,在波动方面,中国黄金期货市场的日收盘价格波动幅度最大,美国黄金期货市场的日收盘价格波动幅度最小,日本黄金期货市场的日收盘价格波动幅度介于二者之间。同时,美国黄金期货市场自身的波动性最强,日本黄金期货市场自身的波动性最弱,中国黄金期货市场自身的波动性介于二者之间。在长记忆特征方面,中国黄金期货市场、美国黄金期货市场以及日本黄金期货市场均存在很强的长记忆性,且日本黄金期货市场的长记忆性最强,这表明中美日三国黄金期货市场过去信息对未来事件的影响都很大。
【关键词】：黄金期货 随机波动 长记忆特征 贝叶斯分析 Gibbs抽样
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F224;F831.54;F831.53
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-22
• 1.1 选题背景与研究意义12-14
• 1.1.1 选题背景12-13
• 1.1.2 研究意义13-14
• 1.2 相关文献综述14-20
• 1.2.1 基于随机波动模型的研究15-17
• 1.2.2 基于时间序列长记忆模型的研究17-18
• 1.2.3 黄金期货市场波动特征18-20
• 1.3 研究思路与内容20-22
• 1.3.1 研究思路20
• 1.3.2 研究内容20-22
• 第2章 随机波动模型与长记忆特征的理论分析22-40
• 2.1 随机波动模型类型22-28
• 2.1.1 波动的基本概念22
• 2.1.2 波动的一般特征22-24
• 2.1.3 波动模型的结构24-27
• 2.1.4 随机波动模型的统计特征27-28
• 2.2 随机波动模型的参数估计方法28-32
• 2.2.1 伪极大似然估计28-30
• 2.2.2 广义矩方法30-31
• 2.2.3 马尔科夫蒙特卡洛方法31-32
• 2.3 黄金期货市场长记忆性32-40
• 2.3.1 长记忆性的概念32-33
• 2.3.2 长记忆参数的估计方法33-38
• 2.3.3 长记忆性检验方法综合评价38-40
• 第3章 贝叶斯LMSV模型的构建40-48
• 3.1 LMSV模型的构建40-41
• 3.1.1 随机波动模型的构建40
• 3.1.2 LMSV模型的构建40-41
• 3.2 LMSV模型的结构分析41-43
• 3.2.1 LMSV模型的状态空间转换41
• 3.2.2 状态空间模型和卡尔曼滤波41-43
• 3.3 LMSV模型的贝叶斯估计43-48
• 3.3.1 LMSV模型的贝叶斯分析43-45
• 3.3.2 LMSV模型参数的MCMC抽样算法设计45-48
• 第4章 黄金期货市场的实证研究48-56
• 4.1 样本数据及统计特征48-51
• 4.1.1 数据来源48
• 4.1.2 统计特征分析48-51
• 4.2 贝叶斯LMSV模型的参数估计51-54
• 4.2.1 模型参数的先验设置51
• 4.2.2 参数估计51-54
• 4.3 实证结果分析54-56
• 结论56-58
• 参考文献58-64
• 致谢64-65
• 附录A 攻读学位期间所发表的论文65

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