【摘要】：波動性是股票市場固有的基本屬性,成熟金融體系中股票價格的適度波動有助于穩(wěn)定國民經(jīng)濟(jì),但劇烈而頻繁的波動則會使投資者難以做出準(zhǔn)確的投資決策,同時也會影響國民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展,甚至誘發(fā)經(jīng)濟(jì)衰退。因此對股票市場上收益率波動的特征及對波動行為進(jìn)行刻畫、模擬和預(yù)測則顯得尤為重要。 目前,用于刻畫和描述股市波動的單一模型主要有三類,即指數(shù)平滑類模型、GARCH (generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model, GARCH)類模型和SV(stochastic volatility, SV)類模型。但是,各單一波動模型都只是針對股市波動特性的某一個方面進(jìn)行刻畫與描述,因此,運用單一模型對股市波動進(jìn)行刻畫存在一定的局限性。比如,指數(shù)平滑類模型假設(shè)收益率的波動為常數(shù)波動,按照遍歷性用收益率序列的歷史波動作為未來時點上的收益波動的無偏估計,然而,現(xiàn)實中收益率序列的波動為時變波動,此時收益率序列在各個時點上的分布是不一樣的,即分布的標(biāo)準(zhǔn)差會隨著時間變化而變化。GARCH類模型將條件方差定義為前期殘差的平方項和前期條件方差的確定性函數(shù),條件方差的估計與過去觀測值直接相關(guān),雖然解決了波動的時變性,但當(dāng)收益序列出現(xiàn)異常觀測值時,會使得條件方差的估計突然變動。SV類模型中條件方差不再是一個確定性的函數(shù),而是加入了隨機(jī)項,以反映隨機(jī)因素對波動性的影響。在運用以上三類模型對波動進(jìn)行刻畫、模擬和預(yù)測的過程中,并沒有哪一類模型的預(yù)測效果絕對優(yōu)于其他模型。 由于建模機(jī)制、假設(shè)前提和信息來源不同,任何單一波動模型都僅能包含和體現(xiàn)波動的局部信息,采用組合預(yù)測就有可能比較合理的描述和刻畫波動的特性。在波動預(yù)測領(lǐng)域,通常采用線性回歸組合模型對波動進(jìn)行預(yù)測,但該模型存在權(quán)系數(shù)是固定不變的缺陷,因此,在不同時期、不同狀態(tài)下使用固定權(quán)重的線性回歸組合模型來刻畫波動不夠科學(xué)。而切換回歸組合模型通過引入一個狀態(tài)變量,實現(xiàn)不同經(jīng)濟(jì)時期所處不同狀態(tài)下模型參數(shù)和權(quán)系數(shù)的時變切換,克服了線性回歸組合模型權(quán)重固定不變的缺陷,能更準(zhǔn)確地刻畫波動的時變特性�，F(xiàn)有切換回歸模型在應(yīng)用當(dāng)中仍然存在一些明顯的不足和值得進(jìn)一步深入研究的方向：(1)大多數(shù)研究者都是對基于一個狀態(tài)變量的切換回歸組合模型進(jìn)行實證研究,還很少涉及到模型中引入多個狀態(tài)變量的情形；(2)雖然有少數(shù)學(xué)者提出了考慮多個狀態(tài)變量的擴(kuò)展切換回歸模型,卻大多沒有涉及對狀態(tài)變量的時變特性進(jìn)行研究。 本文首先對股市波動基本概念與我國股市波動的具體特性進(jìn)行全面的回顧,并詳細(xì)闡述了已有單一股市波動模型在股市波動預(yù)測領(lǐng)域的應(yīng)用,并對各單一波動預(yù)測模型的優(yōu)勢和不足進(jìn)行比較分析；其次,在對國內(nèi)外最新的股市波動組合預(yù)測方法進(jìn)行總結(jié)與評價的基礎(chǔ)上,對傳統(tǒng)線性回歸組合模型和切換回歸組合模型的優(yōu)勢和不足進(jìn)行比較分析,發(fā)現(xiàn)考慮多個狀態(tài)變量且假設(shè)狀態(tài)變量具有時變特性的切換回歸模型更能準(zhǔn)確描述波動的特性；最后,提出一種新的時變擴(kuò)展切換回歸組合預(yù)測方法,該方法是在切換回歸模型的基礎(chǔ)上,考慮多個狀態(tài)變量及狀態(tài)變量的概率分布隨時間可變特性的組合預(yù)測方法。采用我國上證綜指2000年1月4日至2008年12月31日的日收盤價數(shù)據(jù)對新的時變擴(kuò)展切換回歸組合模型進(jìn)行實證研究來檢驗?zāi)Ｐ偷挠行?運用滾動的一步向前預(yù)測法進(jìn)行樣本外預(yù)測,并對各模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較分析,結(jié)果表明時變擴(kuò)展切換回歸組合模型比單—模型和線性回歸組合模型的預(yù)測效果更優(yōu)。
【學(xué)位授予單位】：重慶師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：F224;F832.51

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 秦蓓蓓;基于聚類分析的魯棒自適應(yīng)切換回歸算法研究[D];上海交通大學(xué);2012年

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本文編號：2615940