本文關鍵詞：基于乘積誤差模型的中國股市波動率度量及應用研究　出處：《山東財經(jīng)大學》2013年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： “已實現(xiàn)”波動率 ARFIMA模型 TARCH模型 乘積誤差模型

【摘要】：金融市場中，波動率是度量金融風險的一個非常重要的因素。交易者若期望獲得收益并對風險進行管理和控制，就必須研究波動率自身的性質(zhì)，因此精確預測波動率的研究顯得尤為重要。目前，對于金融高頻數(shù)據(jù)波動率的建模，主要集中在：對自回歸條件異方差模型(ARCH模型)的拓展、基于“已實現(xiàn)”波動率（RV）理論的模型、自回歸條件持續(xù)期模型(ACD模型)和乘積誤差模型（MEM）。經(jīng)研究表明，MEM是ARCH類模型和ACD模型共同拓展的模型，故其相關理論是值得詳細而深入研究的。在我國現(xiàn)有的文獻中，關于金融高頻數(shù)據(jù)波動率研究大多集中在前三者上，很少見MEM在這方面的研究。鑒于此，本文將MEM用于我國股市高頻數(shù)據(jù)波動率度量及預測上，這也是本文的創(chuàng)新點之一。 基于以上研究的思路，本文以我國高頻數(shù)據(jù)滬深300指數(shù)為研究對象，對我國股市高頻數(shù)據(jù)的典型特征進行了研究與驗證，實證檢驗表明，我國股市高頻數(shù)據(jù)存在高峰厚尾性、自相關性、長記憶性和杠桿效應等典型特征。根據(jù)我國高頻數(shù)據(jù)的典型特征，針對杠桿效應建立了TARCH模型，針對“已實現(xiàn)”波動率建立了ARFIMA模型和MEM，分別運用上述三種模型進行了預測并對預測的準確性進行了比較分析。結(jié)果表明，MEM的預測效果是最好的，ARFIMA模型的預測效果其次。最后，，本文將基于MEM的波動率預測模型應用于VaR值的計算中，并對其風險預測的效果進行返回檢驗。
[Abstract]:In the financial market , volatility is a very important factor to measure the financial risk . Based on the above research , this paper studies and verifies the typical characteristics of high frequency data in China . Based on the typical characteristics of high frequency data in China , a TARCH model is established for high frequency data in China . The results show that the prediction effect of MEM is the best , and the prediction effect of ARFIMA model is second . Finally , this paper applies the MEM based volatility prediction model to VaR calculation and returns the effect of risk prediction .

【學位授予單位】：山東財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：F224;F832.51

【參考文獻】

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本文編號：1364258