本文關(guān)鍵詞：中國(guó)股票市場(chǎng)收益率分布實(shí)證研究　出處：《蘭州商學(xué)院》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：在研究股票價(jià)格的波動(dòng)性時(shí)，通常假設(shè)股票收益率服從正態(tài)分布，基于股票價(jià)格的金融衍生工具的價(jià)格波動(dòng)研究通常也以這一假設(shè)為基礎(chǔ)。但是許多學(xué)者通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，正態(tài)分布并不能很好地描述股票價(jià)格的波動(dòng)性，進(jìn)而提出了一些其它分布。 本文利用在相關(guān)文獻(xiàn)中經(jīng)常使用的八種分布，搜集了660個(gè)不同類別、不同時(shí)間跨度的股票收盤(pán)價(jià)，對(duì)收益率序列進(jìn)行擬合并檢驗(yàn)，用統(tǒng)計(jì)結(jié)果比較出何種分布適合用來(lái)刻畫(huà)我國(guó)股票市場(chǎng)的收益率。 首先，本文參考了前人的研究工作，總結(jié)出了研究股票收益率主要涉及的分布，它們包括正態(tài)分布、穩(wěn)定分布、拉普拉斯分布、混合高斯分布、韋伯分布、非對(duì)稱拉普拉斯分布、混合Gumbel分布、偏t分布，并對(duì)一些分布作簡(jiǎn)要介紹。 接著，介紹了一些分布的參數(shù)估計(jì)方法。正態(tài)分布、拉普拉斯分布、韋伯分布和非對(duì)稱拉普拉斯分布的參數(shù)估計(jì)使用了極大似然估計(jì)，在使用極大似然估計(jì)方法時(shí)，除了正態(tài)分布可以通過(guò)求一階偏導(dǎo)數(shù)直接求解外，其它四種分布都是利用Matlab程序求對(duì)數(shù)似然函數(shù)的最值來(lái)求解；穩(wěn)定分布和偏t分布的參數(shù)估計(jì)使用了matlab程序的函數(shù)包；混合高斯分布和混合Gumbel分布的參數(shù)估計(jì)則使用了EM算法。 最后，，選取我國(guó)股票市場(chǎng)不同類別的股票，并對(duì)它們的五分鐘、一小時(shí)、一天、一周、一月的收益率數(shù)據(jù)作這八種分布的參數(shù)估計(jì)，再用Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)對(duì)八種分布函數(shù)的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明，無(wú)論從股票類別還是時(shí)間跨度方面考查，穩(wěn)定分布都是合適的。
[Abstract]:In the study of the volatility of stock price, stock returns are usually assumed to obey normal distribution, based on the price fluctuation of stock price of financial derivative instruments are also in this hypothesis. But many scholars through empirical study found that the normal distribution can not describe the volatility of stock price, and then put forward some other distributions.
Based on the eight distributions which are often used in related literature, we collect 660 stock prices with different categories and time span, and test the yield series. We use the statistical results to compare which distribution is suitable for charactering the yield of China's stock market.
First of all, this article made reference to previous research work, summed up the distribution of stock returns mainly involved, they include normal distribution, stable distribution, Laplasse distribution, mixed Gauss distribution, Webb distribution, non symmetric Laplasse distribution, mixed Gumbel distribution, skewed t distribution, and gives a brief introduction to some distribution.
Then, this paper introduced the method of parameter estimation of some distribution. The normal distribution, Laplasse distribution, Webb distribution and non symmetric Laplasse distribution parameters are estimated using the maximum likelihood estimation, using maximum likelihood estimation method, in addition to the normal distribution can be obtained by directly solving the first-order partial derivative, the other four kinds of distribution are the most the value for the log likelihood function using the Matlab procedure to solve the partial; stable distribution and parameter estimation of t distribution function using the matlab program package; parameters of mixed Gauss distribution and mixed Gumbel distribution is estimated using the EM algorithm.
Finally, from China stock market in different categories of stocks, and their five minutes, an hour, a day, a week, a month yield data for the eight kinds of distribution parameter estimation and Kolmogorov-Smirnov test to estimate the distributions of eight kinds of test results. The results show that in terms of stock or category the time span test, stable distribution is appropriate.

【學(xué)位授予單位】：蘭州商學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F832.51;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1373663