【摘要】：波動(dòng)率是市場變化的度量,其大小反映市場風(fēng)險(xiǎn)的程度。波動(dòng)率的特征與預(yù)測是風(fēng)險(xiǎn)度量、組合投資、風(fēng)險(xiǎn)管理以及衍生工具定價(jià)的核心,因此,波動(dòng)率的研究具有十分重要的意義。 本文在前人對(duì)波動(dòng)率研究的基礎(chǔ)上,首先分析了ARCH(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)和GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)模型的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)、模型的優(yōu)缺點(diǎn)和波動(dòng)率預(yù)測的過程,研究了模型的參數(shù)估計(jì)——擬極大似然估計(jì)和針對(duì)方差估計(jì)。其次,把模糊理論應(yīng)用到時(shí)間序列分析上,建立了模糊時(shí)間序列的波動(dòng)率預(yù)測模型。通過引入模糊C-均值聚類算法,建立模糊函數(shù),將股票市場的波動(dòng)率序列、收益率序列、成交量序列、多空雙方強(qiáng)弱對(duì)比等四個(gè)變量進(jìn)行模糊配對(duì),通過模糊規(guī)則計(jì)算得到波動(dòng)率的預(yù)測值。最后,通過對(duì)上證指數(shù)的實(shí)證分析,利用絕對(duì)均差、誤差均方根、相對(duì)誤差絕對(duì)值平均及Theil不等系數(shù)方法等常見的模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),對(duì)預(yù)測的結(jié)果作分析比較,GARCH-t模型的四個(gè)誤差分別為：0.1615%,0.2003%,15.3776%和5.9656%；而模糊時(shí)間序列誤差分別為：0.0710%,0.0897%,5.7817%和2.7431%,都明顯的低于GARCH-t模型,結(jié)果表明模糊時(shí)間序列預(yù)測結(jié)果更好。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F224;F830

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2570272