發(fā)布時間：2020-10-19 07:45

　　 論文旨在通過記憶性、持續(xù)性和分形研究探討金融市場時間序列特性和規(guī)律。 首先論文綜述以往文獻研究成果,在論文的第二章給出記憶性、持續(xù)性的各種不同的定義,在此基礎上,討論記憶性和持續(xù)性的關系。因為有很多學者在討論持續(xù)性時都應用了單位根的概念,論文因此也闡述了單位根和持續(xù)性的關系。 在論文的第三章,重點研究幾種常見的離散時間序列模型和連續(xù)時間序列的特性。對連續(xù)時間序列模型FRACIMA和離散時間序列模型ARFIMA的記憶性進行了比較研究。 在第四章首先全面介紹自回歸條件(ARCH)模型的各種形式,接著詳細各類模型的特性。條件異方差的持續(xù)性現(xiàn)象是人們在研究經(jīng)濟和金融時間序列中發(fā)現(xiàn)的一種普遍現(xiàn)象,由于這一類現(xiàn)象與關于時間序列條件均值的長記憶現(xiàn)象在結(jié)構上具有相似性,因此有關長記憶研究的方法很自然地被查用到條件異方差持續(xù)性的研究當中。由于人們還沒有提出一個明確統(tǒng)一的關于時間序列持續(xù)性的定義,論文根據(jù)目前有關條件異方差持續(xù)性研究的文獻,針對每一個具體時間序列模型而提出此類時間序列模型的持續(xù)性定義,并對ARCH類模型的持續(xù)性、向量ARCH模型的持續(xù)性和協(xié)同持續(xù)性進行詳細的研究。 隨機波動模型,簡稱SV模型,是一種關于波動性定量分析計量方法。在論文第五章研究了SV模型、向量SV模型的記憶性、持續(xù)性和協(xié)同持續(xù)性。 論文第六章研究分形市場理論和分形市場分析,詳細介紹了分形市場假說、分數(shù)布朗運動、條件指數(shù)依賴(CED)模型和分形市場動力學(FMD)模型,進一步闡述市場的分形結(jié)構規(guī)律。 最后,在論文第七章利用1998年6月19日-2003年6月18日美圓對歐圓(ustoeuro)和美圓對英鎊(ustopounda)的日收盤價作為研究的原始數(shù)據(jù)進行金融市場記憶性實證研究和持續(xù)性實證研究;利用上證綜合指數(shù)1990年12月9日-2003年5月12日,共計3049個觀察值和深交所成分指數(shù)1996年2月13日-2003年5月12日,共計1740個觀察值進行金融市場R/S分析實證研究,研究結(jié)果表明兩市場具有分形結(jié)構。
【學位單位】：天津大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2002
【中圖分類】：F224
【文章目錄】：
第一章 緒論
    1.1 論文研究背景
    1.2 論文的基本結(jié)構和創(chuàng)新點
第二章 長記憶和持續(xù)性等概念介紹
    2.1 長記憶的定義
    2.2 持續(xù)性的定義及其與長記憶關系
    2.3 幾種長記憶時間序列模型
    2.4 單整與單位根
第三章 自回歸移動平均類模型和連續(xù)時間模型的長記憶性
    3.1 自回歸移動平均時間序列三種基本模型介紹
    3.2 ARFIMA 模型參數(shù)估計的 Bayesian 方法
    3.3 連續(xù)時間模型的長記憶性
    3.4 FRACIMA 模型與 ARFIMA 模型比較
第四章 自回歸條件異方差類模型持續(xù)性
    4.1 線性自回歸條件異方差(LARCH)模型
    4.2 其他自回歸條件異方差模型
    4.3 廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型
    4.4 ARCH 模型族的檢驗
    4.5 向量自回歸條件異方差類模型
    4.6 ARCH 類模型持續(xù)性研究
第五章 隨機波動模型的持續(xù)性
    5.1 隨機波動模型種類介紹
    5.2 SV 模型檢驗和參數(shù)估計方法介紹
    5.3 SV 模型的記憶性和持續(xù)性
第六章 分形市場理論與分形市場分析
    6.1 引言
    6.2 分形市場假說(FMH)
    6.3 分形分布和R/S 分析
    6.4 分數(shù)布朗運動
    6.5 條件指數(shù)依賴(CED)模型
    6.6 分形市場動力學(FMD)模型
第七章 實證研究
    7.1 金融市場記憶實證分析
    7.2 時間序列的持續(xù)性實證研究
    7.3 金融市場R/S 分析實證研究
參考文獻
完成論文情況
致謝

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本文編號：2846923