【摘要】： 非參數(shù)模型在描述數(shù)據(jù)的非線性特征方面具有良好的性質(zhì)；GARCH模型從其出現(xiàn)以來就在股票市場的計量研究中發(fā)揮著很重要的作用。本文主要研究了基于多項式樣條估計的NARCH模型以及GARCH類模型在滬深300指數(shù)波動率分析中的應(yīng)用,同時探討了將小波多分辨分析理論與NARCH模型結(jié)合后在滬深300指數(shù)波動率分析中的應(yīng)用。主要研究內(nèi)容如下： (1)利用AR、GARCH、EGARCH等模型對滬深300指數(shù)收益率進行了統(tǒng)計擬合分析,研究結(jié)果表明：這些模型在擬合股票收益率方面能收到良好的效果,相對而言AR (2)-GARCH (1,1)模型的擬合效果比AR (2)-EGARCH (1,1)模型的擬合效果要好；同時,通過這些模型的擬合研究得到：滬深300指數(shù)收益率具有尖峰厚尾性和異方差性等重要統(tǒng)計特征,特別在利用EGARCH模型的研究中得出滬深股市具有杠桿效應(yīng)。 (2)將基于多項式樣條估計的NARCH模型應(yīng)用到滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)的實證研究之中,先進行擬合分析,然后進行了預(yù)測研究,研究結(jié)果表明：該模型的擬合與預(yù)測效果較好,是有效估計,能夠較好的應(yīng)用到股票市場的數(shù)據(jù)分析之中。 (3)首先對滬深300指數(shù)收益率數(shù)據(jù)進行小波分解與單支重構(gòu),然后,對單支重構(gòu)后的數(shù)據(jù)建立了基于多項式樣條估計的NARCH模型,并進行了擬合、預(yù)測,最后,將該擬合、預(yù)測結(jié)果與基于多項式樣條估計的NARCH模型的擬合、預(yù)測結(jié)果進行對比,結(jié)果表明：結(jié)合小波分解與單支重構(gòu)的基于多項式樣條估計的NARCH模型的擬合與預(yù)測精度有所提高。
【圖文】：

.2實證研究選取滬深300指數(shù)從2005年8月9日至2008年3月1日的日收盤指數(shù)作為觀數(shù)據(jù)來自雅虎財經(jīng)網(wǎng)，原始數(shù)據(jù)見附錄)，共有989個數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)的圖形如

性水平0.05一凡檢驗統(tǒng)計量為:}一30.7555】>L%，所以，原始數(shù)據(jù)是不平穩(wěn)的。對原始數(shù)據(jù)進行一階對數(shù)差分，一階對數(shù)差分后的數(shù)據(jù)就是收益率序列，，因為一般情況下收益率的數(shù)值較小，為了提高計算精度，在對數(shù)差分的基礎(chǔ)上乘以100。圖3一2是滬深300指數(shù)收益率序列的圖形。02撅耙淚鄰鋅呂m蜓思 01002003004005006007008009001000時間/日圖3一2滬深300指數(shù)收益率序列圖 F19.3一 2YieldratesequeneefigureofshanghaiandSllenzhen300Index對收益率序列尺進行游程檢驗，得到{:卜，.%(z一 0.0442)，所以，差分后序列是平穩(wěn)的。也可以用單位根檢驗法進行檢驗。經(jīng)計算，ADF值為一30.75629，比顯著性水平為1%的臨界值小，說明滬深300指數(shù)收益率是平穩(wěn)的。表3一l滬深300指數(shù)收益率序列平穩(wěn)性的AOF單位根檢驗Table3一 1ADFUnitRootTestofyieldrateseqt一 eneeofshanghaiandShenzhen300Index AtlgmentedDiekey一 Fullerteststatistie Testeritica!valuesl%leve!5%!eve!10%leve
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：F832.51;F224

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 ;滬深股市總貌[J];股市動態(tài)分析;2011年30期

2 ;滬深股市總貌[J];股市動態(tài)分析;2011年35期

3 甘斌;;最小平均VaR套期保值比率計算模型及實證研究[J];經(jīng)濟管理;2010年09期

4 涂莉;;上證指數(shù)波動性實證分析[J];東方企業(yè)文化;2011年04期

5 夏丹;鄧梅;;融資融券對滬深股市影響的實證分析[J];商業(yè)時代;2011年22期

6 金牛九段;;多空決戰(zhàn)2610點[J];股市動態(tài)分析;2011年35期

7 李玲瑋;;我國商業(yè)銀行股票收益率波動分析[J];知識經(jīng)濟;2011年17期

8 江紅莉;何建敏;莊亞明;;基于GARCH-EVT-Copula的社�；鹜顿Y組合風(fēng)險測度研究[J];金融理論與實踐;2011年08期

9 ;滬深股市總貌[J];股市動態(tài)分析;2011年25期

10 ;滬深股市總貌[J];股市動態(tài)分析;2011年26期

相關(guān)會議論文 前10條

1 田玲;張岳;;基于GARCH模型的我國保險公司經(jīng)濟資本度量[A];中國保險學(xué)會第二屆學(xué)術(shù)年會入選論文集(理論卷2)[C];2010年

2 吳恒煜;朱福敏;;GARCH驅(qū)動下歷史濾波服從Levy過程的期權(quán)定價[A];第六屆（2011）中國管理學(xué)年會——金融分會場論文集[C];2011年

3 崔建國;黨耀國;;基于價值函數(shù)的GARCH修正模型研究[A];江蘇省系統(tǒng)工程學(xué)會第十一屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2009年

4 李武;;GARCH(1,1)模型參數(shù)的Monte Carlo估計方法[A];第八屆中國不確定系統(tǒng)年會論文集[C];2010年

5 張秀麗;;GARCH模型預(yù)測波動率的投資組合保險績效評價[A];“中國視角的風(fēng)險分析和危機反應(yīng)”——中國災(zāi)害防御協(xié)會風(fēng)險分析專業(yè)委員會第四屆年會論文集[C];2010年

6 杜子平;;金融系統(tǒng)市場風(fēng)險協(xié)同持續(xù)性分析——關(guān)于滬深股市的實證分析[A];Well-off Society Strategies and Systems Engineering--Proceedings of the 13th Annual Conference of System Engineering Society of China[C];2004年

7 胡永宏;陸忠華;;滬深股市動態(tài)風(fēng)險結(jié)構(gòu)特征分析[A];中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會第12屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2005年

8 潘海濤;;MCMC算法在時間序列中的應(yīng)用[A];第八屆中國不確定系統(tǒng)年會論文集[C];2010年

9 李序穎;;中國出口集裝箱運價指數(shù)與波羅的海干散貨運價指數(shù)的實證分析[A];中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會第12屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2005年

10 周正義;;中國滬深股市的拯救之道及政策建議[A];中國商法年刊（2008）：金融法制的現(xiàn)代化[C];2008年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 許志峰、田泓　新華社記者　潘清;滬深股市重現(xiàn)“井噴”[N];人民日報;2005年

2 記者 杜宇;滬深股市漲幅均超2%[N];人民日報;2005年

3 趙彤剛;A股持倉賬戶數(shù)連續(xù)三周下跌[N];中國證券報;2008年

4 記者 潘清;滬深股市沖高回落,成交再現(xiàn)“地量”[N];新華每日電訊;2008年

5 趙彤剛;上周新增股票賬戶20.19萬戶[N];中國證券報;2008年

6 證券時報記者 成之;政策利好刺激滬深股市強勁反彈[N];證券時報;2008年

7 記者 潘清;滬深股市暫別反彈滬指再度失守2000點[N];新華每日電訊;2008年

8 本報記者 趙彤剛;上周新增股票賬戶25.65萬戶[N];中國證券報;2008年

9 本報記者 趙彤剛;上周新開A股賬戶10.2萬[N];中國證券報;2009年

10 黃婷;A股持倉賬戶及基金開戶數(shù)連創(chuàng)新高[N];第一財經(jīng)日報;2009年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 黃峰;中國股票市場的流動性風(fēng)險及其溢價效應(yīng)研究[D];上海交通大學(xué);2007年

2 周洪濤;資本市場的非線性復(fù)雜性與投資組合優(yōu)化[D];華中科技大學(xué);2004年

3 王陟昀;碳排放權(quán)交易模式比較研究與中國碳排放權(quán)市場設(shè)計[D];中南大學(xué);2012年

4 樊智;分形市場理論與金融波動持續(xù)性研究[D];天津大學(xué);2003年

5 張自然;人民幣匯率波動及外匯風(fēng)險度量的實證研究[D];中國礦業(yè)大學(xué)（北京）;2010年

6 范建華;股票市場穩(wěn)定性與貨幣政策關(guān)系研究[D];華中科技大學(xué);2010年

7 易文德;基于COPULA理論的金融風(fēng)險相依結(jié)構(gòu)模型及應(yīng)用研究[D];西南交通大學(xué);2010年

8 韋艷華;Copula理論及其在多變量金融時間序列分析上的應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2004年

9 劉瑩;對沖基金投資收益與風(fēng)險研究[D];同濟大學(xué);2008年

10 孔麗娜;ARCH模型族的貝葉斯分析及其在經(jīng)濟中的應(yīng)用[D];暨南大學(xué);2009年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 楊二鵬;非參數(shù)異方差模型在滬深股市中的應(yīng)用研究[D];西安理工大學(xué);2010年

2 于培超;基于GARCH模型的VaR計算及其在中國金融市場中的應(yīng)用[D];山東理工大學(xué);2011年

3 唐鋼;基于GARCH模型與混合整數(shù)規(guī)劃的投資組合[D];大連理工大學(xué);2010年

4 歐洋;基于房地產(chǎn)投資風(fēng)險VaR：GARCH與SWARCH的比較[D];天津財經(jīng)大學(xué);2011年

5 李敏;基于GARCH模型的電力市場風(fēng)險分析[D];湖南大學(xué);2010年

6 廖旭蓉;基于GARCH模型與VAR模型的我國股市實證分析[D];中南大學(xué);2010年

7 李新民;引入高階矩的GARCH模型理論研究及實證[D];東北財經(jīng)大學(xué);2010年

8 王勇;基于非對稱GARCH族模型及FHS技術(shù)的VaR度量研究[D];西南財經(jīng)大學(xué);2010年

9 黃恩喜;基于藤結(jié)構(gòu)的Paircopula-GARCH模型以其應(yīng)用[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

10 張璇;中國股市季節(jié)效應(yīng)的非對稱GARCH均值研究[D];武漢理工大學(xué);2004年

本文編號：2709654