随机波动模型在能源股票中的相关性及动态变结构点研究

发布时间：2017-09-14 03:26

  本文关键词：随机波动模型在能源股票中的相关性及动态变结构点研究

  更多相关文章： Copula理论 非参数核估计 局部变结构点诊断 灰色马尔可夫SCGM(1 1)c模型

【摘要】：针对近年来逐渐被重视的时变相关系数变结构点的诊断和预测问题,本文基于Copula理论,提出一种不同于传统变结构诊断的方法——局部变结构诊断方法:通过缩小待诊点前后的样本区间,避免因样本区间过大导致区间内波峰波谷相互抵消,造成待诊点前后样本区间的时变相关系数均值相等而诊断不出变结构点的情况,此方法能更加敏感地诊断出时变相关系数中的变结构点;并结合灰色预测模型和马尔可夫模型的优点,构建灰色马尔可夫SCGM(1,1)c预测模型:首先根据灰色SCGM(1,1)c模型对原始序列进行拟合和预测,然后通过马尔可夫状态转移概率矩阵方法对灰色模型的预测结果进行优化,从而达到对时变相关系数进行精确预测的目的,上述方法具有操作便捷、结果精确的优点,适用于波动幅度大、随机性强的序列。实证研究以中国股市2010年9月至2015年3月期间内新能源板块与传统能源板块中的核电指数和煤炭指数的每日收盘价作为研究对象,通过非参数核估计方法估计出核电指数和煤炭指数收益率的边缘分布,构造时变二元正态Copula模型,得到了两列金融资产收益率序列的常相关系数和时变相关系数。实证结果与实际数据对比表明,局部变结构点诊断方法能够比传统方法更加敏锐地诊断出变结构点,而且随着待诊点前后样本区间的缩小,变结构点的诊断越敏锐;相比于传统预测模型,灰色马尔可夫SCGM(1,1)c模型对时变相关系数的预测结果更加准确。此项研究对于投资者如何迅速应对国家宏观调控政策,建立动态的投资组合策略有着重要意义。
【关键词】：Copula理论 非参数核估计 局部变结构点诊断 灰色马尔可夫SCGM(1 1)c模型
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.51;F426.2
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-16
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究综述12-14
• 1.2.1 国外研究综述12-13
• 1.2.2 国内研究综述13-14
• 1.3 研究内容，，框架结构及论文创新点14-16
• 1.3.1 研究思路14-15
• 1.3.2 框架结构15
• 1.3.3 研究创新点15-16
• 第2章 Copula理论及模型建立16-24
• 2.1 Copula理论简介16-17
• 2.1.1 Copula函数的定义16-17
• 2.1.2 Copula函数的性质17
• 2.2 Copula模型的构建及检验17-24
• 2.2.1 常用的边缘分布18
• 2.2.2 非参数核估计方法18-20
• 2.2.3 椭圆Copula函数的分类20-21
• 2.2.4 Copula模型的参数估计21-22
• 2.2.5 Copula模型的检验和评价22-24
• 第3章 变结构的Copula理论24-27
• 3.1 时变二元正态Copula模型24-25
• 3.2 二元正态Copula模型变结构点的诊断25-27
• 3.2.1 传统方法25-26
• 3.2.2 局部变结构点的诊断26-27
• 第4章 灰色马尔可夫SCGM(1,1)c预测模型27-31
• 4.1 建立灰色SCGM(1,1)c模型27-29
• 4.1.1 积分生成变换27
• 4.1.2 建立一次响应函数27-28
• 4.1.3 还原生成28-29
• 4.2 马尔可夫精化预测结果29-31
• 4.2.1 状态划分29-30
• 4.2.2 状态转移概率矩阵的构造30
• 4.2.3 编制预测表30
• 4.2.4 确定预测值30-31
• 第5章 实证研究31-40
• 5.1 样本的选择及收益率的统计特征31-32
• 5.2 Copula模型的构造32-34
• 5.2.1 边缘分布的估计和检验32-34
• 5.2.2 Copula函数的选取34
• 5.3 相关性分析34-37
• 5.3.1 Copula函数的参数估计34-35
• 5.3.2 局部变结构点的检验35-37
• 5.4 灰色马尔可夫SCGM(1,1)c模型的预测37-40
• 5.4.1 建立灰色SCGM(1,1)c模型37
• 5.4.2 状态划分37-38
• 5.4.3 状态转移概率矩阵38-39
• 5.4.4 确定预测值39-40
• 结论与展望40-42
• 参考文献42-45
• 致谢45-46
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录46-47
• 附录B 相关程序代码47-49

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