波動(dòng)性是金融時(shí)間序列的重要特征,它不僅與市場的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)直接相關(guān),是體現(xiàn)金融市場質(zhì)量和效率的有效指標(biāo),同時(shí)也是證券組合理論、資產(chǎn)定價(jià)模型、套利定價(jià)模型及期權(quán)定價(jià)公式的核心變量。因此,如何有效地刻畫金融時(shí)間序列波動(dòng)的動(dòng)態(tài)行為一直是金融計(jì)量學(xué)研究的熱點(diǎn)問題。 在眾多的波動(dòng)率模型中,ARCH類模型尤其是GARCH模型因其能很好地刻畫金融資產(chǎn)序列所呈現(xiàn)的高峰厚尾、波動(dòng)聚集等統(tǒng)計(jì)特征而得到廣泛應(yīng)用。然而,無論是GARCH還是其他ARCH類模型都沒有考慮到波動(dòng)的結(jié)構(gòu)變換問題。大量的實(shí)證研究表明GARCH模型所反映的波動(dòng)的高持續(xù)性與低的預(yù)測能力之間的矛盾很可能是由方差過程的結(jié)構(gòu)變化造成的。事實(shí)上,金融市場的結(jié)構(gòu)變化現(xiàn)象是普遍存在的,其基本誘因在于經(jīng)濟(jì)政策的出臺、金融監(jiān)管制度的變遷以及金融市場自身的完善等等,因此對波動(dòng)率的變結(jié)構(gòu)建模是非常必要的。 為了合理地描述金融時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特征及其波動(dòng)的變結(jié)構(gòu)現(xiàn)象,本文基于馬爾可夫轉(zhuǎn)換模型的思想,提出了具有時(shí)變狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換GARCH模型,并在此基礎(chǔ)上采用混合高斯分布擬合模型的隨機(jī)誤差項(xiàng),建立了誤差項(xiàng)服從混合高斯分布的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換GARC... 

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

一l收益率序列直方圖

抽樣值時(shí)間序列圖

核密度估計(jì)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移ARCH模型的中國股市波動(dòng)性研究[J]. 蔣祥林,王春峰,吳曉霖.  系統(tǒng)工程學(xué)報(bào). 2004(03)
[2]具有結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的GARCH模型及其在中國股市中的應(yīng)用[J]. 孫金麗,張世英.  系統(tǒng)工程. 2003(06)
[3]GARCH-M模型與我國滬深股市的波動(dòng)[J]. 殷玲,唐杰.  江南大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會科學(xué)版). 2002(02)
[4]中國股市的ARCH效應(yīng)分析[J]. 唐齊鳴,陳健.  世界經(jīng)濟(jì). 2001(03)
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[6]利用回歸-GARCH模型對我國滬深股市的分析[J]. 吳長鳳.  預(yù)測. 1999(04)

碩士論文
[1]自回歸條件異方差模型的貝葉斯分析及其應(yīng)用研究[D]. 曾惠芳.湖南大學(xué) 2007
[2]基于穩(wěn)定分布的GARCH模型的Bayes參數(shù)估計(jì)及其實(shí)證分析[D]. 付偉芳.華東師范大學(xué) 2007
[3]馬爾可夫轉(zhuǎn)換GARCH模型的平穩(wěn)性和高階矩[D]. 林順發(fā).廈門大學(xué) 2006
[4]基于馬爾可夫結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換隨機(jī)波動(dòng)模型的股市波動(dòng)性研究[D]. 黃杰偉.湖南大學(xué) 2005



本文編號：3711176