本文選題：穩(wěn)定分布　切入點(diǎn)：高頻數(shù)據(jù)　出處：《華東師范大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：基于上海證券交易所每0.5秒更新一次的高頻數(shù)據(jù),利用穩(wěn)定分布擬合中國股票市場收益率,探究穩(wěn)定分布的四個參數(shù)與不同抽樣頻率之間的關(guān)系,以及某個抽樣頻率下,不同取樣時間段里穩(wěn)定分布四個參數(shù)的變化情況。本文內(nèi)容以及結(jié)果如下： 第一,介紹了穩(wěn)定分布的相關(guān)理論、性質(zhì)； 第二,基于穩(wěn)定分布,利用高頻數(shù)據(jù)對不同頻率下的中國股票市場收益率進(jìn)行實(shí)證分析,實(shí)證結(jié)果表明不同頻率下,特征指數(shù)α沒有明顯趨勢,可以給出具體的α估計(jì)值；偏度參數(shù)p變化不規(guī)則,但將不同頻率下的p MLE估計(jì)值組成序列,檢驗(yàn)結(jié)果表明p估計(jì)值顯著大于或者小于零,說明盡管抽樣頻率不同,但每個頻率下的β值都能反映這段時間里收益分布的偏向情況；隨著抽樣頻率的增大,尺度參數(shù)逐漸遞減趨近于0,表明頻率越大,在這個頻率下的股票市場波動越��；將不同頻率下的μ估計(jì)值組成序列,除了滬深300指數(shù)的μ的估計(jì)值顯著大于零外,其余的樣本股、上證50指數(shù)的μ的估計(jì)值顯著小于零。 第三,基于穩(wěn)定分布,對頻率為五分鐘的滬深300指數(shù)收益率進(jìn)行參數(shù)時變性分析。采用的是滬深300指數(shù)五分鐘數(shù)據(jù),時間區(qū)間為2005年4月8日至2012年8月31日,將這段時間按照季度分為30個時間段。實(shí)證結(jié)果表明,特征指數(shù)并沒有明顯的趨勢。經(jīng)過檢驗(yàn),α=1.600就可以刻畫這些時間段內(nèi)樣本收益率分布的尾部特征；偏度參數(shù)表現(xiàn)出不規(guī)則的波動性,與宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行因果分析,檢驗(yàn)結(jié)果表明宏觀指標(biāo)并不能引起偏度參數(shù)的變化；不同時段樣本下尺度參數(shù)c的MLE先波動上升,再波動下降,呈現(xiàn)倒“V”型。對它和滬深300指數(shù)成交量季度變化率進(jìn)行因果分析,得出成交量的變化是引起c變化的原因,即存在由成交量到c的單向因果關(guān)系；穩(wěn)定分布的位置參數(shù)μ隨著時間的推移有震蕩減小的趨勢,對位置參數(shù)和滬深300指數(shù)成交量變化率進(jìn)行因果分析,得出成交量是引起μ變化的原因,即存在由成交量到μ的單向因果關(guān)系。最后,基于穩(wěn)定分布,給出了風(fēng)險度量工具ES的數(shù)值計(jì)算表達(dá)式。
[Abstract]:Based on the high - frequency data updated every 0.5 seconds of Shanghai Stock Exchange , the relationship between the four parameters of stable distribution and the different sampling frequency and the variation of four parameters of stable distribution in different sampling periods are explored by using the stable distribution to fit the yield of China ' s stock market . The contents and results are as follows :

Firstly , the relevant theories and properties of stable distribution are introduced .


Secondly , based on the stable distribution , the empirical results show that there is no obvious trend of the characteristic index 偽 at different frequencies by using high frequency data , and the specific 偽 estimation value can be given .
The p - value of the p - MLE in different frequencies is larger than or smaller than zero , which shows that although the sampling frequency is different , the 尾 - value at each frequency can reflect the deviation of the income distribution during the period .
As the sampling frequency increases , the scaling parameters gradually decrease to 0 , indicating that the higher the frequency , the smaller the volatility of the stock market at this frequency ;
The value of 渭 in Shanghai - Shenzhen 300 - index was significantly greater than zero except that 渭 of Shanghai - Shenzhen 300 index was significantly greater than zero , and the estimated value of 渭 in Shanghai - Shenzhen 300 index was significantly less than zero .

Thirdly , on the basis of the stable distribution , we analyze the parameters of the Shanghai - Shenzhen 300 - index yield with a frequency of five minutes . The results show that the time interval is from April 8 , 2005 to August 31 , 2012 , and the time interval is divided into 30 periods according to the quarter . The empirical results show that the characteristic index has no obvious trend . After examination , 偽 = 1.600 can depict the tail features of the sample yield distribution within these periods .
The results show that the macroscopic index can not cause the variation of the bias parameter .
The first fluctuation of the MLE of the scale parameter c in different period samples increased , then the fluctuation decreased , and the inverted " V " type was presented . The causal analysis was carried out on the rate of change of the yield of the 300 index in Shanghai and Shenzhen .
On the basis of the stable distribution , the numerical expression of the risk measurement tool ES is given .

【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1700429