發(fā)布時(shí)間：2020-10-13 08:28

　　 金融時(shí)間序列的非線性、非高斯等特征，以及潛變量和參數(shù)時(shí)變性等問(wèn)題，使得標(biāo)準(zhǔn)計(jì)量分析模型在實(shí)踐中面臨重大挑戰(zhàn)。建立在遞推貝葉斯濾波理論基礎(chǔ)上，融合了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法的狀態(tài)空間模型，以其獨(dú)特的模型結(jié)構(gòu)為處理更廣泛的時(shí)間序列分析問(wèn)題提供一致的分析框架。 本文深入研究了狀態(tài)空間建模理論與算法，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了比較檢驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上，討論其在金融中的若干應(yīng)用，并進(jìn)行了實(shí)證研究。具體包括以下四個(gè)方面： 1．針對(duì)金融時(shí)間序列建模中的非線性、非高斯問(wèn)題，以及金融市場(chǎng)的時(shí)變性特征和潛變量問(wèn)題，本文確定了基于狀態(tài)空間模型的研究分析框架，以遞推貝葉斯濾波理論為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)狀態(tài)空間建模理論及算法進(jìn)行了系統(tǒng)研究。本文討論了關(guān)于狀態(tài)估計(jì)算法的優(yōu)缺點(diǎn)和改進(jìn)策略，設(shè)計(jì)了仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行性能檢驗(yàn)。進(jìn)一步，本文將遞推貝葉斯濾波算法、平滑算法與EM原理相結(jié)合，推導(dǎo)了關(guān)于參數(shù)估計(jì)的方法，從而為處理具有復(fù)雜數(shù)據(jù)生成過(guò)程的金融時(shí)間序列，構(gòu)建了一個(gè)一致且完整的分析框架。 2．在狀態(tài)空間模型框架下對(duì)經(jīng)典的CAPM模型進(jìn)行了重建。一是用于研究我國(guó)行業(yè)股票組合風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的時(shí)變性，克服了過(guò)去利用遞歸回歸和移動(dòng)窗口回歸方法估計(jì)時(shí)變Beta的缺點(diǎn)；二是和夏普的對(duì)角線模型相結(jié)合，用于估計(jì)投資組合的時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)，該方法適合于對(duì)大型投資組合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量。 3．在狀態(tài)空間模型框架下，對(duì)經(jīng)典的BS期權(quán)定價(jià)模型進(jìn)行了重建。本文把波動(dòng)率看作是一個(gè)不可觀測(cè)的隨機(jī)變量，提出了一個(gè)可以同時(shí)處理時(shí)變波動(dòng)率估計(jì)和權(quán)證序貫定價(jià)的非線性狀態(tài)空間模型。實(shí)證結(jié)果表明，與常用的方法相比，該方法提高了權(quán)證定價(jià)的精確性。 4．在狀態(tài)空間模型框架下對(duì)經(jīng)典的基金收益風(fēng)格分析模型進(jìn)行了重建。本文把傳統(tǒng)的靜態(tài)風(fēng)格分析推廣到動(dòng)態(tài)風(fēng)格分析，同時(shí)解決了線性約束和不等式約束給建模帶來(lái)的困難，拓展了模型的應(yīng)用范圍，并對(duì)虛擬投資組合和我國(guó)證券投資基金分別進(jìn)行了分析和實(shí)證。結(jié)果表明，新模型具有良好的估計(jì)效果，與傳統(tǒng)模型相比，更具實(shí)用價(jià)值。
【學(xué)位單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2007
【中圖分類】：F830.4;F224
【部分圖文】：

為了說(shuō)明問(wèn)題，我們分別執(zhí)行了以EKF為重要性函數(shù)的PF_EKF算法和以UKF為重要性函數(shù)的 PFUKF算法。這兩種算法的重要性函數(shù)包含了最新觀測(cè)值攜帶的有用信息。圖4一9給出了執(zhí)行 PFEKF算法和 PFUKF算法所得的狀態(tài)估計(jì)與真實(shí)狀態(tài)的QQ圖，我們發(fā)現(xiàn)，狀態(tài)的后驗(yàn)分布與PF算法相比更接近于真實(shí)的狀態(tài)分布。廠;廠，/’‘s座一琶口o^n嘿。_麗 _1061石2030一飛一20一15一，。一5。弓，。1520:5XO舊爪.絕，XQuamil臼圖4一 9PF_EKF算法(左)和PF_UKF算法(右)得到的狀態(tài)估訓(xùn)‘與真實(shí)狀態(tài)的QQ圖對(duì)這三種濾波算法的定量比較，我們采用均方根誤差((Root一Mean一 SquareError

首先對(duì)市場(chǎng)模型應(yīng)用遞歸最小二乘法估計(jì)，獲得了遞歸殘差，然后采用cUSUMSQ統(tǒng)計(jì)量(式子(l))，逐一地對(duì)33個(gè)行業(yè)股票組合的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)刀進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)金融、石化和有色金屬三個(gè)行業(yè)的刀系數(shù)是穩(wěn)定的，如圖6一l所示。而其他的30個(gè)行業(yè)股票組合都存在不穩(wěn)定的聲系數(shù)。以機(jī)械、旅游酒店和醫(yī)藥為例，在cUsuMSQ檢驗(yàn)中，式(l)的St打破了顯著水平為5%的置信區(qū)間，因此拒絕了機(jī)械、旅游酒店和醫(yī)藥行業(yè)股票組合的刀系數(shù)是穩(wěn)定的假設(shè)。如圖6一2所示。廠丫__夕戶廠 255075f001251匆 1752D0225250!一cus，，s一一5%s，。。一}戶 戶廣丫 丫尸 尸一產(chǎn)產(chǎn) /////25印 75100125

我們從表7一2對(duì)三種定價(jià)模型的評(píng)價(jià)可以看到，基于歷史波動(dòng)率的權(quán)證定價(jià)方法存在很大的偏差，對(duì)權(quán)證的價(jià)格嚴(yán)重低估，基于隱含波動(dòng)率的權(quán)證定價(jià)方法有了較大的改善，而基于粒子波的權(quán)證定價(jià)方法明顯優(yōu)于以上的兩種模型。這一點(diǎn)從圖7一1也可明顯看出。7.6小結(jié)權(quán)證的發(fā)行對(duì)我國(guó)資本市場(chǎng)影響深遠(yuǎn)，也為日后發(fā)展金融衍生產(chǎn)品、推動(dòng)我國(guó)金融創(chuàng)新的進(jìn)一步發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。本章建立了一個(gè)權(quán)證定價(jià)的狀態(tài)空模型，并用粒子濾波進(jìn)行模型估計(jì)，然后與另外兩個(gè)模型的定價(jià)結(jié)果進(jìn)行比較，實(shí)證結(jié)果表明，基于歷史波動(dòng)率或隱含波動(dòng)率的權(quán)證定價(jià)方法，由于忽略了標(biāo)的資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格信息與權(quán)證市場(chǎng)價(jià)格信息的內(nèi)在聯(lián)系，導(dǎo)致定價(jià)結(jié)果與實(shí)際有較大的偏差，而本章的方法使得兩個(gè)市場(chǎng)的信息能有效地被運(yùn)用于波動(dòng)率估計(jì)，結(jié)果明顯地提高了權(quán)證定價(jià)的準(zhǔn)確性。本章的研究方法也可以推廣到考慮“稀釋效應(yīng)”的股本權(quán)證定價(jià)問(wèn)題或其他的歐式未定權(quán)益的定價(jià)問(wèn)題。
【引證文獻(xiàn)】

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1 谷玉波;賈云獻(xiàn);張英波;;基于Gamma退化過(guò)程的剩余壽命預(yù)測(cè)及維修決策優(yōu)化模型研究[J];軸承;2013年04期

2 任淑紅;左洪福;;基于多性能參數(shù)的民用航空發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)性能可靠性預(yù)測(cè)[J];航空動(dòng)力學(xué)報(bào);2010年12期

3 楊海文;王丹華;;兩類常見(jiàn)計(jì)量模型的建模與誤區(qū)分析——以江西城鎮(zhèn)消費(fèi)數(shù)據(jù)為例[J];井岡山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年05期

4 王桂強(qiáng);吳震;齊繼東;;戰(zhàn)儲(chǔ)物資輪換狀態(tài)空間模型研究[J];軍事交通學(xué)院學(xué)報(bào);2012年08期

5 周榮喜;王曉光;;基于多因子仿射利率期限結(jié)構(gòu)模型的國(guó)債定價(jià)[J];中國(guó)管理科學(xué);2011年04期

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2 薛永剛;人民幣匯率及其波動(dòng)實(shí)證研究[D];華南理工大學(xué);2011年

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4 郝立亞;基于蒙特卡洛模擬的貝葉斯隨機(jī)波動(dòng)模型及應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2011年

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2 印明輝;序貫蒙特卡羅并行重采樣方法研究[D];貴州財(cái)經(jīng)學(xué)院;2012年

3 孫成濤;債券信用利差影響因素實(shí)證分析[D];華東師范大學(xué);2010年

4 袁聃;中國(guó)船舶制造業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力問(wèn)題研究[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

5 鄭旭;中國(guó)通貨膨脹與通貨膨脹不確定性關(guān)聯(lián)分析[D];暨南大學(xué);2012年

6 陳丹丹;基于狀態(tài)空間模型的指數(shù)偏差分析及對(duì)策研究[D];西北師范大學(xué);2012年

7 馬飛陽(yáng);我國(guó)城鎮(zhèn)中等收入群體規(guī)模變動(dòng)的統(tǒng)計(jì)分析[D];蘭州商學(xué)院;2013年

8 史健;基于證據(jù)理論的動(dòng)態(tài)融合方法研究[D];杭州電子科技大學(xué);2013年

本文編號(hào)：2838955