發(fā)布時間：2019-10-03 23:54

【摘要】：在利用數(shù)學(xué)工具，尤其是統(tǒng)計分析工具研究金融問題時，首先要解決波動率的建模問題。處理波動率問題的離散模型主要是GARCH類模型。GARCH類模型中殘差分布常假設(shè)為標(biāo)準(zhǔn)高斯分布，可高斯分布不能充分反映金融數(shù)據(jù)的厚尾特征，我們首先用學(xué)生t分布和廣義誤差分布代替標(biāo)準(zhǔn)高斯分布建立GARCH模型，并對上海證券綜合指數(shù)進行分析，發(fā)現(xiàn)廣義誤差分布分布的EGARCH模型擬合效果最好。但GED分布的尾部難以充分表達(dá)數(shù)據(jù)的厚尾性，本文對廣義Pareto分布的厚薄尾區(qū)間做了分析，具體考慮用二參數(shù)廣義Pareto分布作為均值修正后的序列，建立ARCH-GPD模型，并與正態(tài)分布和學(xué)生t分布下的ARCH模型進行對比。在對標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)進行的實證分析中，結(jié)果表明ARCH-GPD模型比t分布下ARCH模型能更好的擬合數(shù)據(jù)。 在檢驗中國股市農(nóng)業(yè)板塊，尤其是農(nóng)業(yè)龍頭板塊的尖峰厚尾特征后，應(yīng)用GED-GARCH模型進行擬合，結(jié)果顯示GED-GARCH模型擬合精度高于正態(tài)分布的GARCH模型。最后用TARCH模型和GED-EGARCH-M模型分析數(shù)據(jù)時，，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)龍頭板塊具有顯著的杠桿效應(yīng)，而收益和波動率之間也存在明顯關(guān)系，最后通過虛擬變量發(fā)現(xiàn)中國股市農(nóng)業(yè)龍頭板塊具有顯著的周內(nèi)效應(yīng)，即正的周二效應(yīng)和負(fù)的周五效應(yīng)。
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F224;F832.51;F324

【參考文獻】

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本文編號：2545642