基于模糊GARCH模型的中国股票市场波动性研究
发布时间：2021-01-17 06:21
股票市场的收益率波动往往具有聚集特征,即大的波动往往跟随着大的波动,小的波动往往跟随着小的波动。Engle（1982）建立的ARCH模型可以用来描述和预测这种波动聚集性现象,随后Bollerslev（1986）借助ARMA模型的思想,在Engle的工作基础之上提出GARCH模型。为捕捉金融市场波动的非对称性,学者们又相继提出了GARCH-M（1987）、EGARCH（1991）、GJR-GARCH（1993）等模型来刻画波动率的动态非对称变化规律。然而,人类的思维具有可变性,复杂性和难预测性。当我们在决策过程中遇到不确定性问题时,这些不确定性往往不仅是由于事物的随机性所引起,还可能是来自于测量与感知中的不确定因素,如不完全的信息、部份已知的知识、对环境模糊的描述等。这类信息主要由人类思维对某些概念表达模糊所引起的,而且这些不确定性经常比我们想像的要复杂许多。在金融市场上,人们的思维也并非总是完全理性的,特别是在市场波动较大时往往是模糊的,投资者的风险偏好程度就更加不确定,会受到环境、心态、性格、信息、、学识等各种因素影响,同时收益率本身也可能是模糊的。投资市场的这种模糊性不可能完全依赖...
【文章来源】：西南财经大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
信息、知识、理性，过去、现在、将来与期望的复杂关系
不合理的现象。例如，最近相当热门的“景气”一词，当我们考虑景气指标0到100的范围时，若定义30到50为“景气好”，则根据传统集合的定义，可绘出“景气”的特征函数，如图3.2所示。在图3.2中显示当某月景气指标介于30到50之间，则属于景气好，其特征值为1;反之，便不属于景气好，特征值为0。但若我们假设有A、B、C三个月，景气指标各为29、31、49，其中B、C两月指标值相差18，且都属于景气好;但A、B两月指标值虽只差2，但A月却不属于景气好，这是相当不合理的。特征数函0一~二殉—5犷一图3.2传统集合景气的特征函数景气对于这种传统集合的二分法与人类思维模式格格不入的问题
隶属度函数是模糊理论最基本的概念，它不仅可以描述模糊集合的性质，可以对模糊集合进行量化，并且利用精确的数学方法，来分析和处理各类糊性问题。然而，要建立一个足以表达模糊概念的隶属度函数，并不是一容易的事。其原因在于隶属度函数仍旧脱离不了个人的主观意识，故没有用的定理或公式。一般而言，解决的办法是根据经验法则，或是利用以往统计资料来辅助加以确定，很难像客观事物一样有很强的说服力。因此，属度函数的建立经常最具有争议性的，也没有一种隶属度函数是可以被广接受而使用。在Zimm~~(1991)所提出的隶属度函数的理论中，隶属度函数可分为散型(diseretization)与连续型(。。ntinuous)两种。离散型的隶属度函数是接给予有限模糊集合内每个元素的隶属度，并以向量的形式表现出来;而续型隶属度函数则有几种常用的函数形式(S一函数、Z一函数、二一函数、三形函数、梯形函数、高斯(指数)函数)来描述模糊集合。函数定义的表
【参考文献】：
期刊论文
[1]金融区间序列分析及其预测的初步评价[J]. 李竹渝,张成,王泰积. 数理统计与管理. 2010(01)
[2]上证指数非对称GARCH模型[J]. 袁康安. 科学技术与工程. 2009(19)
[3]金融资产收益率的模糊双线性回归[J]. 李竹渝,刘威仪,王泰积. 统计研究. 2009(02)
[4]基于模糊时间序列的预测模型——以上证指数为例[J]. 吴铭峰,蒋勋. 无锡南洋学院学报. 2008(03)
[5]模糊数据的回归模型结构分析[J]. 李竹渝,张成. 统计研究. 2008(08)
[6]基于GJR-GARCH模型的上海证券市场实证研究[J]. 杨洲木,门可佩,李俊. 现代商贸工业. 2008(01)
[7]已实现波动和已实现极差波动的比较研究[J]. 唐勇,张世英. 系统工程学报. 2007(04)
[8]中国股票市场报酬与波动的GARCH-M模型[J]. 田华,曹家和. 系统工程理论与实践. 2003(08)
[9]模糊时间序列建模及应用[J]. 吴今培. 系统工程. 2002(04)
[10]模糊时间数列的分析与预测:以台湾地区加权股价指数为例[J]. 吴柏林,林玉钧. 应用数学学报. 2002(01)
本文编号：2982361
【文章来源】：西南财经大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
信息、知识、理性，过去、现在、将来与期望的复杂关系
不合理的现象。例如，最近相当热门的“景气”一词，当我们考虑景气指标0到100的范围时，若定义30到50为“景气好”，则根据传统集合的定义，可绘出“景气”的特征函数，如图3.2所示。在图3.2中显示当某月景气指标介于30到50之间，则属于景气好，其特征值为1;反之，便不属于景气好，特征值为0。但若我们假设有A、B、C三个月，景气指标各为29、31、49，其中B、C两月指标值相差18，且都属于景气好;但A、B两月指标值虽只差2，但A月却不属于景气好，这是相当不合理的。特征数函0一~二殉—5犷一图3.2传统集合景气的特征函数景气对于这种传统集合的二分法与人类思维模式格格不入的问题
隶属度函数是模糊理论最基本的概念，它不仅可以描述模糊集合的性质，可以对模糊集合进行量化，并且利用精确的数学方法，来分析和处理各类糊性问题。然而，要建立一个足以表达模糊概念的隶属度函数，并不是一容易的事。其原因在于隶属度函数仍旧脱离不了个人的主观意识，故没有用的定理或公式。一般而言，解决的办法是根据经验法则，或是利用以往统计资料来辅助加以确定，很难像客观事物一样有很强的说服力。因此，属度函数的建立经常最具有争议性的，也没有一种隶属度函数是可以被广接受而使用。在Zimm~~(1991)所提出的隶属度函数的理论中，隶属度函数可分为散型(diseretization)与连续型(。。ntinuous)两种。离散型的隶属度函数是接给予有限模糊集合内每个元素的隶属度，并以向量的形式表现出来;而续型隶属度函数则有几种常用的函数形式(S一函数、Z一函数、二一函数、三形函数、梯形函数、高斯(指数)函数)来描述模糊集合。函数定义的表
【参考文献】：
期刊论文
[1]金融区间序列分析及其预测的初步评价[J]. 李竹渝,张成,王泰积. 数理统计与管理. 2010(01)
[2]上证指数非对称GARCH模型[J]. 袁康安. 科学技术与工程. 2009(19)
[3]金融资产收益率的模糊双线性回归[J]. 李竹渝,刘威仪,王泰积. 统计研究. 2009(02)
[4]基于模糊时间序列的预测模型——以上证指数为例[J]. 吴铭峰,蒋勋. 无锡南洋学院学报. 2008(03)
[5]模糊数据的回归模型结构分析[J]. 李竹渝,张成. 统计研究. 2008(08)
[6]基于GJR-GARCH模型的上海证券市场实证研究[J]. 杨洲木,门可佩,李俊. 现代商贸工业. 2008(01)
[7]已实现波动和已实现极差波动的比较研究[J]. 唐勇,张世英. 系统工程学报. 2007(04)
[8]中国股票市场报酬与波动的GARCH-M模型[J]. 田华,曹家和. 系统工程理论与实践. 2003(08)
[9]模糊时间序列建模及应用[J]. 吴今培. 系统工程. 2002(04)
[10]模糊时间数列的分析与预测:以台湾地区加权股价指数为例[J]. 吴柏林,林玉钧. 应用数学学报. 2002(01)
本文编号：2982361
本文链接：https://www.wllwen.com/weiguanjingjilunwen/2982361.html
