為了幫助秉持指數(shù)化投資理念的金融市場(chǎng)參與者深刻理解A股主要行業(yè)指數(shù)收益率之間的波動(dòng)溢出特點(diǎn)并為他們進(jìn)行行業(yè)指數(shù)投資的風(fēng)險(xiǎn)度量活動(dòng)提供決策借鑒,本文選擇A股煤炭石油、銀行類、房地產(chǎn)、和電力等四個(gè)主要行業(yè)指數(shù)的日對(duì)數(shù)收益率作為研究對(duì)象,將它們分為六組,每組包含兩個(gè)序列,分別進(jìn)行序列相關(guān)性研究、基于楚列斯基分解的時(shí)變相關(guān)二元GARCH(1,1)模型參數(shù)估計(jì)和波動(dòng)溢出分析,并利用已建立的多元波動(dòng)率模型計(jì)算包含兩個(gè)行業(yè)指數(shù)資產(chǎn)金融頭寸的日VaR,且與基于其他波動(dòng)率模型計(jì)算出的結(jié)果進(jìn)行比較。本文的新穎之處在于,按照組合原理將四個(gè)A股主要行業(yè)指數(shù)分組,并分別建立了時(shí)變相關(guān)的二元GARCH模型,全面而有重點(diǎn)地對(duì)四個(gè)序列彼此之間的波動(dòng)溢出情況做出詳盡的分析;利用波動(dòng)溢出分析結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量。本文的主要成果包括:在目標(biāo)時(shí)段內(nèi),給出了四個(gè)主要A股行業(yè)指數(shù)日對(duì)數(shù)收益率間的波動(dòng)率依賴關(guān)系,描述了模型擬合的各組序列波動(dòng)率過程的具體走勢(shì),發(fā)現(xiàn)了A股與國(guó)外成熟市場(chǎng)在波動(dòng)率與時(shí)變相關(guān)性關(guān)系上的差異,根據(jù)時(shí)變二元GARCH模型計(jì)算出的日VaR大于一元GARCH模型和常相關(guān)二元GARCH模型計(jì)算的結(jié)果。

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
內(nèi)容提要
第1章 引言
    1.1 選題背景與意義
    1.2 論文的研究框架
第2章 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述
    2.1 國(guó)外關(guān)于多元波動(dòng)率的研究評(píng)述
        2.1.1 關(guān)于多元波動(dòng)率研究應(yīng)用的奠基性文獻(xiàn)
        2.1.2 多元波動(dòng)率研究應(yīng)用的總結(jié)與發(fā)展
        2.1.3 有代表性的關(guān)于多元波動(dòng)率研究與應(yīng)用的文獻(xiàn)
    2.2 國(guó)內(nèi)關(guān)于多元波動(dòng)率的研究現(xiàn)狀
    2.3 多元波動(dòng)率研究的發(fā)展趨勢(shì)
第3章 基礎(chǔ)理論與模型方法
    3.1 多元收益率序列的均值方程和波動(dòng)率方程
    3.2 弱平穩(wěn)、交叉相關(guān)矩陣與樣本交叉相關(guān)矩陣
    3.3 楚列斯基分解與基于楚列斯基分解的時(shí)變相關(guān)多元GARCH模型
    3.4 多元混成檢驗(yàn)
    3.5 VaR方法
第4章 行業(yè)指數(shù)多元波動(dòng)的實(shí)證研究
    4.1 行業(yè)數(shù)據(jù)描述
        4.1.1 指數(shù)說明
        4.1.2 數(shù)據(jù)處理
    4.2 多元波動(dòng)溢出的實(shí)證研究
        4.2.1 序列相關(guān)性研究
        4.2.2 模型參數(shù)估計(jì)
        4.2.3 波動(dòng)溢出分析
    4.3 行業(yè)指數(shù)投資的VaR實(shí)證研究
        4.3.1 行業(yè)指數(shù)投資風(fēng)險(xiǎn)度量
        4.3.2 結(jié)果比較
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
中文摘要
ABSTRACT



本文編號(hào)：3883141