自從Hurst(1951)發(fā)現(xiàn)水文時間序列的長期記憶性(long memory),Mandelbrot (1960,1971)引入分?jǐn)?shù)布朗運動及分形概念奠定了長期記憶分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)后,長期記憶性的研究在自然科學(xué)領(lǐng)域和社會科學(xué)領(lǐng)域廣泛地拓展。最早對股票市場的長期記憶性行為進行研究的是Greene and Fielitz (1977)。最近,金融時間序列的長期記憶性行為引起了研究者們的廣泛關(guān)注。成為了國內(nèi)外金融經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的研究熱點,也成為了研究金融市場非線性的一個重要專題。 本論文采用實際市場波動的非線性特征和理論分析相結(jié)合,定量分析和定性分析相結(jié)合的方法。在已有的研究成果上,選擇上證指數(shù),深證綜合指數(shù)和上證A、B股指數(shù),深證A、B股成份指數(shù)收益率序列為研究對象,采用計量經(jīng)濟學(xué)方法,系統(tǒng)地研究了中國股票市場的收益率及其波動的長期記憶性特征。 文章共分為五章: 第一章、介紹了中國股票市場波動性的一般特征,并由此引出論題。這部分主要介紹了我國股市收益率及其波動性的特征。包括最為顯著的特征“分布厚尾性”、“過度波動率”和“波動集群性”,此外還介紹了波動的反向非對稱性特征,...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
第一章 股市收益率及其波動性特征
    第一節(jié) 共同特征
        一、分布高峰厚尾性
        二、波動集群性和過度波動性
        三、信息與波動率非對稱性
    第二節(jié) 長期記憶性特征
第二章 研究股市記憶性特征的基本模型
    第一節(jié) ARMA模型
    第二節(jié) ARFIMA模型
        一、ARFIMA模型定義
        二、ARFIMA模型的性質(zhì)
        三、模型應(yīng)用和參數(shù)估計
    第三節(jié) ARCH模型
    第四節(jié) GARCH模型
        一、GARCH模型的形式
        二、GARCH模型的性質(zhì)及擴展
        三、IGARCH模型
    第五節(jié) 模型的修正
        一、分布問題研究
        二、混合正態(tài)及EM估計
        三、修正模型
第三章 收益率及其波動長期記憶性的理論研究
    第一節(jié) 國內(nèi)外研究綜述
        一、國外的研究綜述
        二、國內(nèi)的研究綜述
    第二節(jié) 長期記憶性的數(shù)學(xué)定義
        一、自相關(guān)函數(shù)法
        二、譜函數(shù)法
    第三節(jié) 長期記憶性的研究方法
        一、自相關(guān)系數(shù)法
        二、傳統(tǒng)的R/S分析法
        三、修正的R/S分析法
        四、GPH譜回歸分析法
第四章 收益率及其波動長期記憶性的實證研究
    第一節(jié) 數(shù)據(jù)來源及其初步處理
        一、數(shù)據(jù)來源
        二、數(shù)據(jù)分析工具
        三、數(shù)據(jù)的初步處理
        四、收益率序列的基本統(tǒng)計特征
        五、序列異方差性檢驗
    第二節(jié) 估計結(jié)果
    第三節(jié) 長期記憶性的自相關(guān)函數(shù)法研究
    第四節(jié) 長期記憶性的R/S研究
        一、收益率序列長期記憶性的R/S研究
        二、方差序列長期記憶性的R/S研究
    第五節(jié) 長期記憶性的GPH研究
        一、收益率序列的長期記憶性的GPH檢驗
        二、標(biāo)準(zhǔn)差的長期記憶性的GPH檢驗
        三、波動方差的長期記憶性的GPH檢驗
    第六節(jié) 長期記憶性的實證研究結(jié)論
        一、收益率序列的長期記憶性研究結(jié)論
        二、波動的長期記憶性研究結(jié)論
第五章 總結(jié)和不足
參考文獻
后記



本文編號：3811548