本文關(guān)鍵詞：GARCH模型族與SV模型的選擇與比較，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：GARCH模型族和SV模型在金融時間序列分析中很受歡迎,本文將綜合介紹分析這些模型,并通過極限條件尾概率、尾相關(guān)系數(shù)等方法區(qū)分比較GARCH模型和SV模型;然后通過假設(shè)檢驗法、損失函數(shù)法等對GARCH模型族中的對稱模型,非對稱模型和杠桿模型進行判別比較。這樣對于不同的金融時間序列模型,我們都可以對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,選出最佳模型。本文還將在GARCH模型尾部特征結(jié)論的基礎(chǔ)上研究GJR模型的極限條件尾概率及尾相關(guān)系數(shù),發(fā)現(xiàn)了GJR模型和GARCH模型相同的結(jié)論,并加以證明。本文最后運用介紹的一些判別方法對上證綜合指數(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及尾部特征加以分析,選擇最適合的模型進行建模,并發(fā)現(xiàn)了中國金融市場的杠桿效應(yīng)與世界成熟金融市場不同的結(jié)論。
【關(guān)鍵詞】：GARCH模型 SV模型 GJR模型 EGARCH模型 極限條件尾概率 尾相關(guān)系數(shù) 損失函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F832.5
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• 英文摘要5-6
• 1 引論6-8
• 1.1 背景介紹6-7
• 1.2 文章內(nèi)容7
• 1.3 本文創(chuàng)新7-8
• 2 模型介紹8-11
• 2.1 GARCH模型族8-9
• 2.2 SV模型9-11
• 3 GARCH模型與SV模型的選擇與檢驗11-15
• 3.1 極限條件尾概率法11-12
• 3.2 尾相關(guān)系數(shù)法12-14
• 3.3 假設(shè)檢驗法14-15
• 4 GARCH、GJR、EGARCH模型的選擇與檢驗15-18
• 4.1 假設(shè)檢驗法15-16
• 4.2 損失函數(shù)法16
• 4.3 模型置信集法16-18
• 5 GJR模型的尾部特性18-21
• 6 實證分析21-28
• 6.1 數(shù)據(jù)分析21
• 6.2 GARCH模型和SV模型的比較21-23
• 6.3 GARCH、GJR、EGARCH模型的選擇23-27
• 6.4 歸納分析27-28
• 7 總結(jié)與展望28-29
• 7.1 內(nèi)容總結(jié)28
• 7.2 未來展望28-29
• 參考文獻29-32
• 致謝32-33

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1 李儷巧,陳智高;轉(zhuǎn)移成本與競爭的簡單模型分析[J];企業(yè)經(jīng)濟;2002年10期

2 白玲;王歆;;服務(wù)創(chuàng)新的四緯度模型對我國金融服務(wù)創(chuàng)新的啟示[J];商場現(xiàn)代化;2007年31期

3 李超;;企業(yè)增長的3C模型分析[J];中國中小企業(yè);2011年08期

4 蔡e，

本文編號：284154