我国股票市场结构突变的贝叶斯研究

发布时间：2017-06-09 03:03

  本文关键词：我国股票市场结构突变的贝叶斯研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：金融时间序列波动性一直以来都是经济学界研究的热点问题。针对金融时间序列波动性的建模分析层出不穷,但是这些研究把更多的关注点放在了模型构建上,忽视了如果时间序列在受到重大经济事件冲击,会使其偏离原本的趋势,产生结构突变这一问题。针对金融时间序列是否存在结构变点的研究,对政府制定相应的经济政策以及应对突发经济状况对证券市场产生的影响具有重大的指导意义。本文在充分阐述了文章的选题背景及意义的背景下,首先对股票市场结构突变点的研究现状进行了系统的回顾,分情况探讨了结构突变点现有的检测方法,指出了CUSUM、ICSS等算法的不足。之后,提出本文的研究思路,并介绍了贝叶斯方法的优势。然后在Inclan (1993)等人的研究基础上,以ARMA模型为基础模型,以上证综指为研究对象,充分收集并整理先验信息,并采用Gibbs抽样方法,对我国股票市场结构突变点进行了贝叶斯分析,之后根据检测到的突变点,对数据进行了GARCH的分段建模分析。最终的研究结果表明,(1)在我国股票市场中确实存在重大的结构突变,并且成功的检测出了3个结构突变点的位置,它们分别对应着我国股票市场重大的结构变化,且在突变点发生的前后也都确实有重大的经济事件发生。(2)根据检测的结果,把上证综指收益率序列分为了四个子样本序列,针对全样本和子样本分别进行GARCH的分段建模分析进行对比分析,实证结果表明分段建模的效果优于对全样本建模的效果。
【关键词】：贝叶斯统计 股票市场 结构突变 GARCH模型
【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】：F832.51;C81
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 选题背景及意义11-12
• 1.2 国内外文献综述12-14
• 1.3 研究思路与研究内容14-16
• 1.3.1 研究思路14-15
• 1.3.2 研究内容15-16
• 1.4 本文的主要创新点16-17
• 第2章 结构突变及贝叶斯推断理论概述17-28
• 2.1 结构突变的界定17-18
• 2.2 贝叶斯推断理论18-23
• 2.2.1 贝叶斯定理18-19
• 2.2.2 先验分布和后验分布19-20
• 2.2.3 先验分布的形式20-23
• 2.3 MCMC方法与Gibbs抽样23-27
• 2.3.1 MCMC方法23-24
• 2.3.2 M-H算法和Gibbs抽样24-26
• 2.3.3 OpenBUGS软件26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第3章 结构突变模型的理论研究28-34
• 3.1 ARMA模型简介28
• 3.2 突变点的贝叶斯推断理论28-31
• 3.2.1 ARMA模型的贝叶斯推断28-29
• 3.2.2 先验分布的设定和后验分布29-31
• 3.3 GARCH模型理论31-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第4章 我国股票市场结构突变的实证分析34-43
• 4.1 数据处理34-36
• 4.1.1 数据选取34
• 4.1.2 数据分析34-36
• 4.2 收益率序列的结构突变点检测分析36-39
• 4.2.1 结构突变点的选取36-38
• 4.2.2 结构突变点产生的原因38-39
• 4.3 收益率序列的GARCH分段建模分析39-42
• 4.4 本章小结42-43
• 结论和建议43-45
• 参考文献45-48
• 致谢48-49
• 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录49-50
• 附录B 攻读硕士学位期间所参加的科研课题50-51
• 附录C OpenBUGS仿真程序51

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：434269