大量的實(shí)證表明:傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型無(wú)法解決金融時(shí)間序列長(zhǎng)記憶問(wèn)題。本文在大量閱讀國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,總結(jié)了長(zhǎng)記憶性的概念、建模、估計(jì)和檢驗(yàn)以及在長(zhǎng)記憶基礎(chǔ)上的長(zhǎng)期均衡關(guān)系的估計(jì)、檢驗(yàn)和性質(zhì)。協(xié)整概念描述了向量時(shí)間序列之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。協(xié)整建模理論將傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中動(dòng)態(tài)模型設(shè)定方法巧妙地結(jié)合,尋找發(fā)現(xiàn)未知數(shù)據(jù)生成的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)模型,使得金融時(shí)間序列建模更能反映金融時(shí)間序列的規(guī)律性。目前人們對(duì)金融向量時(shí)間序列協(xié)整的研究集中在整數(shù)階差分,而長(zhǎng)記憶性時(shí)間序列的差分階數(shù)往往是分?jǐn)?shù)維的。對(duì)分?jǐn)?shù)差分的研究主要集中在階數(shù)相同向量金融時(shí)間序列中,并沒(méi)有解決金融時(shí)間序列的長(zhǎng)記憶性或只解決了特殊的長(zhǎng)記憶性的特征。本文針對(duì)金融時(shí)間序列的長(zhǎng)記憶特征,提出了長(zhǎng)記憶時(shí)間序列的分形協(xié)整,并對(duì)分形協(xié)整階數(shù)進(jìn)行了拓展,更能符合現(xiàn)實(shí)的金融時(shí)間序列建模,拓寬了協(xié)整的內(nèi)涵。進(jìn)而比較了協(xié)整和協(xié)同持續(xù)性之間的關(guān)系,得出了協(xié)整和協(xié)同持續(xù)性的相關(guān)關(guān)特征。同時(shí)將協(xié)整建模的技術(shù)和向量FIGARCH結(jié)合,最后得出二階基礎(chǔ)上有關(guān)長(zhǎng)期均衡的若干性質(zhì)。最后采集深滬股市兩個(gè)市場(chǎng)的收盤(pán)價(jià)格作為時(shí)間序列建模,驗(yàn)證了深滬股市具有長(zhǎng)記憶性,... 

【文章來(lái)源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 論文的選題背景與意義
    1.2 論文主題的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究目標(biāo)、主要內(nèi)容和研究方法
        1.3.1 論文研究目標(biāo)
        1.3.2 論文主要內(nèi)容
        1.3.3 論文主題的研究方法
        1.3.4 論文的主要工作及結(jié)論
第二章 金融時(shí)間序列長(zhǎng)記憶性綜述
    2.1 時(shí)間序列的長(zhǎng)記憶
    2.2 長(zhǎng)記憶時(shí)間序列建模
        2.2.1 分?jǐn)?shù)維差分噪聲模型
        2.2.2 ARFIMA、GARMA 和 ARFISMA 模型
        2.2.3 具有長(zhǎng)記憶性的ARCH 模型
    2.3 長(zhǎng)記憶存在性檢驗(yàn)
        2.3.1 R/S 統(tǒng)計(jì)量
        2.3.2 KPSS 檢驗(yàn)
        2.3.3 LM 檢驗(yàn)
        2.3.4 基于 ADF 的長(zhǎng)記憶檢驗(yàn)
        2.3.5 非參數(shù)檢驗(yàn)
        2.3.6 FIGARCH 的長(zhǎng)記憶性檢驗(yàn)
    2.4 時(shí)間序列分?jǐn)?shù)維的估計(jì)
        2.4.1 分?jǐn)?shù)維 Brown 運(yùn)動(dòng)
        2.4.2 頻域上分?jǐn)?shù)維d 的半?yún)?shù)估計(jì)
        2.4.3 在時(shí)域上d 的半?yún)?shù)估計(jì)方法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 向量金融時(shí)間序列的線性協(xié)整關(guān)系
    3.1 協(xié)整研究現(xiàn)狀
        3.1.1 協(xié)整概念的提出與發(fā)展
        3.1.2 長(zhǎng)記憶向量時(shí)間序列協(xié)整研究的現(xiàn)狀與發(fā)展方向
    3.2 線性協(xié)整系統(tǒng)的誤差校正模型
        3.2.1 單整時(shí)間序列的誤差校正模型
        3.2.2 Granger 表現(xiàn)定理
        3.2.3 同階分?jǐn)?shù)維向量時(shí)間序列的誤差校正模型
    3.3 分?jǐn)?shù)維協(xié)整關(guān)系的估計(jì)與檢驗(yàn)
        3.3.1 估計(jì)分量序列的分?jǐn)?shù)維
        3.3.2 分?jǐn)?shù)維協(xié)整的誤差校正模型的參數(shù)估計(jì)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 金融時(shí)間序列長(zhǎng)記憶性分形協(xié)整的擴(kuò)展
    4.1 金融時(shí)間序列向量分形協(xié)整階數(shù)擴(kuò)展研究
        4.1.1 基本概念
        4.1.2 定理及證明
    4.2 協(xié)整與協(xié)同持續(xù)的關(guān)系
        4.2.1 協(xié)整和協(xié)同持續(xù)的基本問(wèn)題
        4.2.2 協(xié)整與協(xié)同持續(xù)的關(guān)系
    4.3 向量FIGARCH 的分?jǐn)?shù)維協(xié)整
        4.3.1 向量 FIGARCH 模型
        4.3.2 向量FIGARCH 模型的分形協(xié)整關(guān)系及估計(jì)
        4.3.3 向量 FIGARCH 的分?jǐn)?shù)維協(xié)整關(guān)系的性質(zhì)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 實(shí)證研究
    5.1 存在異方差的協(xié)整在滬深股價(jià)的應(yīng)用
        5.1.1 存在異方差的協(xié)整檢驗(yàn)
        5.1.2 向量 GARCH 模型協(xié)整檢驗(yàn)
    5.2 分?jǐn)?shù)協(xié)整關(guān)系在滬深股市收益率的應(yīng)用
    5.3 本章小結(jié)
結(jié)束語(yǔ)
致謝
參考文獻(xiàn)
在讀期間完成的論文和參加的項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]非線性協(xié)整建模研究及滬深股市實(shí)證分析[J]. 樊智,張世英.  管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2005(01)
[2]多元長(zhǎng)記憶SV模型及其在滬深股市的應(yīng)用[J]. 蘇衛(wèi)東,張世英.  管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2004(01)
[3]存在方差持續(xù)性的資本資產(chǎn)定價(jià)模型分析[J]. 李漢東,張世英.  管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2003(01)
[4]長(zhǎng)記憶向量時(shí)間序列的非線性協(xié)整關(guān)系研究[J]. 孫青華,張世英.  天津大學(xué)學(xué)報(bào). 2002(03)
[5]BEKK模型的協(xié)同持續(xù)性研究[J]. 李漢東,張世英.  系統(tǒng)工程學(xué)報(bào). 2001(03)
[6]向量分整序列的非線性協(xié)整研究[J]. 程細(xì)玉,張世英.  系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用. 2001(01)
[7]向量分整序列的協(xié)整研究[J]. 程細(xì)玉,張世英.  系統(tǒng)工程學(xué)報(bào). 2000(03)
[8]非線性協(xié)整關(guān)系及其檢驗(yàn)方法研究[J]. 張喜彬,孫青華,張世英.  系統(tǒng)工程學(xué)報(bào). 1999(01)



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