金融風險始終伴隨著金融市場的發(fā)展,如何度量金融風險的變化及其特性并實施有效的規(guī)避及防范措施,一直是理論界與實務界共同研究的課題。本文重點討論廣義自回歸條件密度建模及其在金融風險動態(tài)測度與管理方面的應用,論文主要工作和創(chuàng)新如下:1.在高階矩的波動性建模研究方面,全面開展了GARCD模型研究工作,初步建立了一元GARCD模型體系;提出了多元GARCD模型;基于Copula技術,給出多元GARCHSK模型和多元GARCD模型的參數(shù)估計方法,完善了波動性建模理論體系。2.在高階矩風險的含義、形成機理及特征研究方面,對高階矩風險的含義進行了界定;從金融市場信息到達的非線性性質(zhì)引起投資者交易的非線性行為出發(fā)解釋了峰度風險產(chǎn)生的原因,從金融資產(chǎn)價格對金融市場信息反應的非對稱性角度出發(fā)解釋了偏度風險產(chǎn)生的原因;最后,在時域和頻域中分別討論了高階矩風險與低階矩風險之間關系。3.在動態(tài)金融風險溢出性研究方面,構(gòu)建了一元因子GARCD-JSU模型,給出了高階矩（前四階矩）風險在世界范圍、地區(qū)范圍內(nèi)的溢出效應的判別方法;利用多元條件Copula-GARCHSK模型和Copula-GARCD模型進行了實證研究。... 

【文章來源】：天津大學天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：185 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

峰度的形成收益分布的另一個重要特征就是非對稱性，非對稱性是由于均值和中位數(shù)產(chǎn)


本文編號：3523715