波動性是金融市場最為重要的特征之一。近幾年來我國股市波動十分劇烈,因此對于我國股市收益率的波動性進行研究具有十分重要的現(xiàn)實意義。本文從低頻數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)兩個角度對滬深300指數(shù)的收益率時間序列統(tǒng)計特征進行分析。根據(jù)統(tǒng)計特征，利用5種隨機波動類模型進行實證研究,分析滬深300指數(shù)收益率時間序列波動性特征,并比較模型擬合效果。 對滬深300指數(shù)兩種收益率時間序列進行分析后,發(fā)現(xiàn)滬深300指數(shù)收益率時間序列存在尖峰厚尾和波動聚集性。在此基礎(chǔ)上利用隨機波動類模型對兩種收益率的波動性特征進行擬合,并對擬合優(yōu)度進行分析。結(jié)果表明,杠桿隨機波動模型對兩種收益率序列均具有較好的擬合效果,并且高頻數(shù)據(jù)的擬合效果優(yōu)于低頻數(shù)據(jù)。 基于實證研究結(jié)論提出政策建議如下：加強投資者風(fēng)險教育工作,培育理性投資理念；規(guī)范市場主體運作,嚴厲打擊證券違法違規(guī)行為。

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖4.1滬深300指數(shù)日收益率異計繃率分布圖

一B統(tǒng)計量JB*旱【52+專(K一，)21‘N為樣本數(shù)，k為自由度，‘一“，使用計量軟件Eviewss.0對低頻樣本數(shù)據(jù)進行簡單的統(tǒng)計分析，得到樣本的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果(表4.1)與累計頻率分布圖(圖4.1、圖4.2)。表4‘l滬深300收益率時間序列描述性統(tǒng)計分析結(jié)果統(tǒng)統(tǒng)計量....

圖4.2滬深300指數(shù)5分鐘收益率累計頻率分布圖

一B統(tǒng)計量JB*旱【52+專(K一，)21‘N為樣本數(shù)，k為自由度，‘一“，使用計量軟件Eviewss.0對低頻樣本數(shù)據(jù)進行簡單的統(tǒng)計分析，得到樣本的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果(表4.1)與累計頻率分布圖(圖4.1、圖4.2)。表4‘l滬深300收益率時間序列描述性統(tǒng)計分析結(jié)果統(tǒng)統(tǒng)計量....

圖5.6滬深300指數(shù)5分鐘收益率SV-T模型變量動態(tài)軌跡圖

首先使用Gibbs抽樣方法，對每個參數(shù)進行5000次迭代，進行退火，以保證參數(shù)的收斂性。然后舍棄原來的迭代，再進行40000次迭代，對模型進行模擬仿真過程。圖5.5和圖5.6分別給出了退火后滬深300指數(shù)日收益率和5分鐘收益率變量的動態(tài)軌跡圖。mm....

圖5.10滬深300指數(shù)5分鐘收益率SvesMN模型變量動態(tài)軌跡圖

100)，:口Ga(2.5，0，025)，叭口Be(20，1.5)，00口N(產(chǎn)，。，)，dDN(O，l)對每個參數(shù)進行5000次迭代，進行退火之后再進行40000次迭代，對模型進行模擬仿真過程。圖5.9和圖5.10分別給出了退火后滬深300指數(shù)日收益率和5分鐘收益率變量的動態(tài)軌....

本文編號：3941044