本文研究了滬、深大盤股票指數(shù)的股價行為。首先本文運(yùn)用最大似然估計(jì)方法并結(jié)合上海、深圳股票市場的大盤股指歷史數(shù)據(jù)擬合了穩(wěn)定Paretian分布的參數(shù)。然后本文研究了上證指數(shù)和深證綜指對數(shù)收益率序列的描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和Hurst指數(shù)，研究結(jié)果表明這兩個收益率序列具有明顯的“尖峰、厚尾”特征，最大似然估計(jì)的結(jié)果表明穩(wěn)定Paretian分布能夠很好地刻畫這種“尖峰、厚尾”特征。本文的第二部分運(yùn)用最小二乘法和最大似然估計(jì)法建立了一系列的GARCH模型，用來描述滬深大盤股指對數(shù)收益率序列的波動性、條件異方差等特性，獲得了理想的結(jié)果。本文剩余的部分分別用正態(tài)分布模型、Stable分布模型、經(jīng)驗(yàn)分位數(shù)方法和基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的波動性模型計(jì)算了上海和深圳股票市場大盤股指收益率的風(fēng)險(xiǎn)價值VaR，并簡單論述了VaR在股指期貨中的應(yīng)用前景。
【學(xué)位單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2006
【中圖分類】：F832.51;F224
【部分圖文】：

最小值(Minimum)、標(biāo)準(zhǔn)差(Std.Dev)、偏度系數(shù)(Skewness)、峰度系數(shù)(KurtosiS)等，本文用Eviwes4.1軟件分別分析了上證指數(shù)對數(shù)收益率序列R_HS和深圳綜指對數(shù)收益率序列R_52，結(jié)果見圖2.1和圖2.2。圖2.1上證指數(shù)對數(shù)收益率序列R_HS的基本數(shù)字特征圖2.2深圳綜指對數(shù)收益率序列R_ZS的基本數(shù)字特征l4

最小值(Minimum)、標(biāo)準(zhǔn)差(Std.Dev)、偏度系數(shù)(Skewness)、峰度系數(shù)(KurtosiS)等，本文用Eviwes4.1軟件分別分析了上證指數(shù)對數(shù)收益率序列R_HS和深圳綜指對數(shù)收益率序列R_52，結(jié)果見圖2.1和圖2.2。圖2.1上證指數(shù)對數(shù)收益率序列R_HS的基本數(shù)字特征圖2.2深圳綜指對數(shù)收益率序列R_ZS的基本數(shù)字特征l4

.上證指數(shù)的相關(guān)圖分析--PSH序列為樣本期內(nèi)上證指數(shù)收盤指數(shù)的歷史數(shù)據(jù)。圖3.1為上證指數(shù)序列(--PsH)的相關(guān)圖，圖形的左半部分是序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)分析圖，右半部分第一列的自然數(shù)表示滯后期k，AC是自相關(guān)系數(shù)kr，APC是偏自相關(guān)系數(shù)叭、，最后兩列是對序列進(jìn)行獨(dú)立性檢驗(yàn)的Q統(tǒng)計(jì)量和相拌概率。結(jié)合ARMA模型的知識從圖中我們發(fā)現(xiàn)自相關(guān)系數(shù)接近1，顯著地不為0，可以看出上證指數(shù)序列(P_SH)是非平穩(wěn)序列，不適合建立時間序列模型。本文主要研究股票市場的收益率
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本文編號：2894538