本文關鍵詞： 高頻數(shù)據(jù) 共同跳躍 MHAR模型 風險度量　出處：《福州大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：在日益復雜的金融市場環(huán)境下,投資者在追求報酬最大化的同時,更加關注風險的評估和管理,因此風險管理成為金融學者們相當重要的研究課題之一。隨著非參數(shù)估計廣泛應用于估計波動率,人們更加關注日內豐富信息對風險管理的重要性,基于高頻數(shù)據(jù)的跳躍行為研究在現(xiàn)實中可以很好地解釋日內異常事件對價格和風險的影響。跳躍行為對準確預測方差有重要作用,同樣地,共同跳躍行為對準確預測協(xié)方差也非常重要,進而對合理資產組合配置、優(yōu)化資產管理都要重要的作用。本文在已有文獻研究的基礎上,基于高頻數(shù)據(jù),從以下幾個方面對不同金融資產之間的共同跳躍行為進行有關建模方面的研究：1)系統(tǒng)闡述近幾年國內外關于金融資產共同跳躍的研究現(xiàn)狀,并從理論上分析了資產價格服從的跳躍-擴散過程,為后面的研究提供理論基礎。2)系統(tǒng)闡述四種常用的日內跳躍檢驗統(tǒng)計量,并從實證角度對這些日內跳躍檢驗統(tǒng)計量進行比較,通過分別利用模擬數(shù)據(jù)和實證數(shù)據(jù)對統(tǒng)計量比較后發(fā)現(xiàn),ABFN統(tǒng)計量在總體上在檢測日內的跳躍行為方面具有一定的優(yōu)越性。3)應用ABFN統(tǒng)計量剝離出跳躍方差序列和跳躍協(xié)方差序列后,分別建立預測方差和協(xié)方差的多資產MHAR-RCV-CJ模型,并且與MHAR-RCV模型比較預測精度,證明共同跳躍對于預測協(xié)方差的重要性,考慮共同跳躍能夠更好地預測協(xié)方差。4)在用MHAR-RCV-CJ模型和MHAR-RCV模型預測出方差和協(xié)方差的基礎上,對構造出的等權重資產組合分別進行VaR和ES風險度量分析并比較后發(fā)現(xiàn)：考慮跳躍和共同跳躍的MHAR-RCV-CJ模型構造出的資產組合風險度量效果比不考慮跳躍和共同跳躍的MHAR-RCV模型的效果好；相對于VaR度量方法,ES度量方法更加精確,是用于資產組合風險度量的更好方法。本論文是國家自然科學基金資助項目《基于已實現(xiàn)測量非參數(shù)方法的金融資產跳躍行為研究》(NO.71171056)的階段性研究成果。
[Abstract]:In the increasingly complex financial market environment, investors pay more attention to risk assessment and management while pursuing the maximization of returns. Therefore, risk management has become one of the most important research topics for financial scholars. With the wide application of non-parametric estimation in estimating volatility, people pay more attention to the importance of rich information in the day for risk management. The study of jump behavior based on high frequency data can explain the effect of intraday abnormal events on price and risk in reality. Jump behavior plays an important role in accurate prediction of variance. The common jump behavior is also very important for accurate prediction of covariance, and it is also important for the rational allocation of asset portfolio and the optimization of asset management. In this paper, based on the existing literature, based on high-frequency data, From the following several aspects of the joint jump behavior between different financial assets related modeling research: 1) A systematic description of the domestic and foreign financial assets in recent years on the joint jump research status. And theoretically analyzes the leapfrogging and diffusion process of asset price clothing, and provides the theoretical basis for the later research. (2) systematically expounds four commonly used intraday jump test statistics. And from the perspective of empirical comparison of these intraday jump test statistics, By comparing the statistics with simulated data and empirical data, it is found that ABFN statistics have certain advantages in the detection of hopping behavior on the whole. 3) the ABFN statistics are used to peel off the jump variance sequence and jump. After the jump covariance sequence, The multi-asset MHAR-RCV-CJ models of predictive variance and covariance are established, and compared with the prediction accuracy of MHAR-RCV model, the importance of common jump in predicting covariance is proved. Considering that the common jump can better predict covariance. 4) based on the prediction of variance and covariance using MHAR-RCV-CJ model and MHAR-RCV model, The VaR and es risk measurements of the constructed equal-weight portfolio are analyzed and compared respectively. It is found that the risk measurement effect ratio of the portfolio constructed by the MHAR-RCV-CJ model with jump and joint jump is less than that of skip and joint jump. The effect of MHAR-RCV model is good. It is more accurate than the VaR measurement method. It is a better method for portfolio risk measurement. This paper is a periodic research result of the project supported by the National Natural Science Foundation of China, "Research on the jump behavior of financial assets based on the realized measurement of non-parametric methods" (no. 71171056).
【學位授予單位】：福州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F832

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