發(fā)布時(shí)間：2022-07-27 19:51

　　現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中,影響金融活動(dòng)的因素錯(cuò)綜復(fù)雜。在金融市場(chǎng)中,投資者和金融機(jī)構(gòu)面臨著經(jīng)濟(jì)、貨幣政策以及國(guó)家政治體質(zhì)變革等因素對(duì)市場(chǎng)影響所帶來(lái)的金融資產(chǎn)價(jià)格異常波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)。該如何合理預(yù)期所持有資產(chǎn)的收益和損失風(fēng)險(xiǎn)成為投資者和國(guó)家金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)關(guān)注的熱點(diǎn)。金融資產(chǎn)收益率作為資產(chǎn)價(jià)格變化的一項(xiàng)重要指標(biāo)得到了金融界和統(tǒng)計(jì)學(xué)界許多專(zhuān)家學(xué)者的極大關(guān)注,大多數(shù)金融理論和應(yīng)用研究都是關(guān)于金融收益率方面的。 金融資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng),尤其是股票價(jià)格巨幅波動(dòng),例如價(jià)格的暴漲和暴跌,用收益率度量就是極端收益率。從概率分布的角度來(lái)看,研究極端收益率發(fā)生規(guī)律就是研究收益率概率分布的尾行為。極值理論方法只能處理收益率數(shù)據(jù)概率分布尾部行為,主要是剛廣義Pareto分布描述金融收益率的厚尾。在數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)極值分析中僅僅用到超越門(mén)限的那部分?jǐn)?shù)據(jù),對(duì)于絕大部分的金融收益率數(shù)據(jù)不能充分利用,因此對(duì)收益率序列的波動(dòng)和相關(guān)性等時(shí)序特征不能很好地刻劃。 金融實(shí)證分析表明金融資產(chǎn)收益率不僅具有厚尾,而且波動(dòng)呈現(xiàn)集聚現(xiàn)象,大波動(dòng)之后緊跟大波動(dòng),小波動(dòng)之后緊隨著小波動(dòng),同時(shí)對(duì)市場(chǎng)好壞消息沖擊的響應(yīng)是非對(duì)稱(chēng)的,即壞消息沖擊對(duì)波動(dòng)的影響大于好消息沖擊... 

【文章頁(yè)數(shù)】：138 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
第一章引言
    §1.1 論文研究的背景和現(xiàn)實(shí)意義
    §1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    §1.3 論文研究的問(wèn)題
    §1.4 論文創(chuàng)新
第二章 極值理論方法
    §2.1 極值理論
        2.1.1 極值類(lèi)型定理
        2.1.2 非退化極限分布的存在性
        2.1.3 廣義極值分布的最大吸引范圍
        2.1.4 正則變化
        2.1.5 平穩(wěn)序列最大順序統(tǒng)計(jì)量的極限分布
    §2.2 極值理論的Poisson解釋
    §2.3 POT(Peak Over Threshold)
        2.3.1 POT方法的理論基礎(chǔ)
        2.3.2 超越的隨機(jī)點(diǎn)過(guò)程和以上定理的關(guān)系
    §2.4 厚尾分布
    §2.5 超越門(mén)限的確定
    §2.6 參數(shù)估計(jì)和返回水平(Return Level)
第三章 GARCH類(lèi)模型
    §3.1 ARCH模型
        3.1.1 ARCH模型
        3.1.2 ARCH模型的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)
        3.1.3 ARCH模型的統(tǒng)計(jì)推斷
    §3.2 GARCH模型
        3.2.1 GARCH模型
        3.2.2 GARCH模型的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)
        3.2.3 GARCH模型的統(tǒng)計(jì)推斷
    §3.3 EGARCH模型及其它GARCH類(lèi)模型
        3.3.1 EGARCH模型
        3.3.2 EGARCH模型的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)
        3.3.3 其它GARCH類(lèi)模型和波動(dòng)模型
    §3.4 GARCH類(lèi)模型的比較
    §3.5 收益率序列極值的非線(xiàn)性時(shí)序建模思想和方法
        3.5.1 建模思想和思路
        3.5.2 建模方法
第四章 收益率數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)極值分析
    §4.1 基本統(tǒng)計(jì)分析
    §4.2 股指的極端收益率和收益率分布的尾指
    §4.3 股指的尾行為分析和風(fēng)險(xiǎn)值
第五章 收益率和新息的尾行為
    §5.1 新息和收益率序列的條件均值和條件方差模型
    §5.2 收益率的波動(dòng)和極值
        5.2.1 模型參數(shù)估計(jì)
        5.2.2 日收益率極大(小)值和波動(dòng)分析
    §5.3 收益率和擬合模型的殘差尾部行為分析
    §5.4 模型診斷和比較
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]How does innovation’s tail risk determine marginal tail risk of a stationary financial time series?[J]. YU Bosco W. T.,PANG W. K..  Science in China,Ser.A. 2004(03)
[2]股票收益率的次指數(shù)分布擬合[J]. 史道濟(jì),高峰.  數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2003(06)
[3]中國(guó)股票市場(chǎng)的股票收益與波動(dòng)關(guān)系研究[J]. 陳工孟,芮萌.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2003(10)
[4]中外股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)收益的比較研究[J]. 畢秋香,李濟(jì)鳳.  系統(tǒng)工程. 2003(04)
[5]中國(guó)股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證分析研究[J]. 李萌,葉俊.  數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2003(04)
[6]運(yùn)用SAS軟件對(duì)上證指數(shù)月線(xiàn)數(shù)據(jù)的綜合預(yù)測(cè)分析[J]. 陳平,王成震,周俊,劉萍.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2003(06)
[7]中國(guó)股票市場(chǎng)收益的長(zhǎng)期記憶性研究[J]. 王春峰,張慶翠,李剛.  系統(tǒng)工程. 2003(01)
[8]隨機(jī)分形與金融波動(dòng)的市場(chǎng)機(jī)制[J]. 樊智,張世英.  系統(tǒng)工程. 2003(01)
[9]Tail dependence of random variables from ARCH and heavy-tailed bilinear models[J]. 潘家柱.  Science in China,Ser.A. 2002(06)
[10]極值理論應(yīng)用研究進(jìn)展評(píng)析[J]. 朱國(guó)慶,張維,張小薇,敖路.  系統(tǒng)工程學(xué)報(bào). 2001(01)



本文編號(hào)：3666070