本文關(guān)鍵詞： 典型事實 杠桿效應(yīng) 長記憶性 中國股票市場 混合波動率模型　出處：《成都理工大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：眾所周知,無論是金融產(chǎn)品定價還是金融風(fēng)險測度與管理,對金融資產(chǎn)波動率動力學(xué)特征進行準(zhǔn)確描述與波動率大小估計均是其關(guān)鍵和難點所在。同時,能否對波動率動力學(xué)特征進行準(zhǔn)確刻畫和預(yù)測將影響著金融理論對實踐中出現(xiàn)的金融問題的解釋能力和預(yù)測效果。如果波動率刻畫和預(yù)測失敗,那么管理人員依據(jù)這些理論所做出的決策與實際情況將會出現(xiàn)重大偏差,所采取的措施也將是無效的,進而使投資者蒙受巨大損失、經(jīng)濟管理部分進行的風(fēng)險管理失效,甚至造成整個社會的金融危機�？梢�,波動率的估計與預(yù)測既是金融資產(chǎn)定價理論的檢驗和金融衍生產(chǎn)品套期保值策略設(shè)計等金融理論的核心環(huán)節(jié),而且是金融實踐操中投資者進行資產(chǎn)組合優(yōu)化配置、經(jīng)濟管理部門進行風(fēng)險管理所亟需解決的課題。然而近年來,金融市場不斷涌現(xiàn)出的典型事實特征,使得對波動率動力學(xué)特征的刻畫變得困難重重。而著名學(xué)者Cont指出,必須將“典型事實”特征納入到金融理論分析與實證研究框架之下,才可能使得所得到的相關(guān)研究結(jié)論具有實際意義與應(yīng)用價值。更需要引起重視的是,隨著計算機儲存能力和模擬技術(shù)的迅猛發(fā)展,必將捕獲到更多的典型事實特征,眾多的典型事實又勢必會引起“維數(shù)災(zāi)難”,造成對波動率動力學(xué)特征刻畫和波動大小測度工作變得異常困難。雖然已有大量文獻在典型事實約束下對金融資產(chǎn)波動率展開了深入而細致的分析與探索,但大多數(shù)研究采用的是對分布要求嚴(yán)格、不能挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)部隱含模式的GARCH族模型;盡管有學(xué)者將擺脫了分布要求“束縛”且同時考慮其他收益波動影響因素的工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型引入到波動率研究之中,但其又不能對典型事實進行刻畫;而有文獻將GARCH模型與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,構(gòu)建出既能夠捕獲典型事實同時挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)部難于發(fā)現(xiàn)的隱含模式的混合模型,但仍存在“黑箱”問題,即不能對其參數(shù)進行經(jīng)濟含義方面的解釋;不僅如此,已有的研究還缺少對波動率模型,尤其是混合波動率模型,刻畫典型事實特征能力進行科學(xué)嚴(yán)謹?shù)挠行詸z驗�；诖�,本文首要研究重點是,找出中國股市上滬深300指數(shù)和上證綜合指數(shù)兩個市場上存在哪些典型事實特征。通過對收益率的描述性統(tǒng)計和BDS統(tǒng)計、以及消除趨勢波動分析法檢驗,本文發(fā)現(xiàn),中國股票市場上存在杠桿效應(yīng)和長記憶性兩個典型事實特征,并且,上證綜指市場上杠桿系數(shù)顯著為負,說明正負損失對股市的影響是非對稱的,負的影響大于正的影響,也就是說在上證綜合指數(shù)市場上存在著股民“追漲殺跌”的行為。該結(jié)論告訴我們,要對中國股票市場波動率進行動力學(xué)特征分析和波動率大小估計與預(yù)測,必須將中國股票市場上存在的典型事實特征納入到研究框架之中,否則其研究結(jié)果就會存在偏差,得到的結(jié)論自然就值得懷疑。本文研究的第二個重點是,如何構(gòu)建能夠?qū)χ袊善笔袌錾洗嬖诘姆菍ΨQ杠桿效應(yīng)和長記憶性兩個典型事實特征進行準(zhǔn)確刻畫的波動率模型。針對已有研究的不足,本文構(gòu)建了將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與GARCH族結(jié)合的GARCH-NN混合模型。該混合波動率模型,不僅具有GARCH族模型捕獲典型事實特征的優(yōu)點,而且還善于挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)部難于發(fā)現(xiàn)的隱含模型,同時各個參數(shù)具有較好的經(jīng)濟含義可解釋性,此外還能對波動率大小進行準(zhǔn)確估計與預(yù)測。論文最后一個重點研究問題是,如何對所構(gòu)建的波動率模型進行科學(xué)、嚴(yán)謹?shù)臋z驗。首先,本文對中國股市上滬深300指數(shù)和上證綜合指數(shù)兩個市場的對數(shù)收益率進行檢驗,以驗證中國股票市場上確實存在杠桿效應(yīng)和長記憶性兩個典型事實特征;其次,通過參數(shù)估計的顯著性水平、波動率濾波后標(biāo)準(zhǔn)殘差描述性統(tǒng)計,間接證明所構(gòu)建的波動率模型能夠?qū)χ袊墒猩洗嬖诘牡湫褪聦嵾M行準(zhǔn)確刻畫;另外,分別運用嚴(yán)謹?shù)姆柡痛笮∑顧z驗對波動率模型捕獲杠桿效應(yīng)典型事實特征能力進行更為深層次的科學(xué)檢驗,運用消除趨勢波動分析法檢驗波動率模型能否對長記憶性典型事實特征捕獲情況進行檢驗;最后,本文還運用損失函數(shù)中的MSE對波動率模型的波動大小估計與預(yù)測精度進行檢驗。研究發(fā)現(xiàn),所構(gòu)建的GARCH、GJR、FIGARCH和GARCHNN、GJRNN、FIGARCH共6個波動率模型均能夠?qū)χ袊善笔袌錾铣尸F(xiàn)的非對稱杠桿效應(yīng)和長記憶性典型事實特征進行準(zhǔn)確描述;相比GARCH族模型,本文所構(gòu)建的GARCH-NN混合波動模型對典型事實刻畫更為準(zhǔn)確,波動率大小預(yù)測精度也更高。因此,研究人員可以將本文所構(gòu)建的波動率模型運用于其他市場波動率動力學(xué)特征刻畫和波動率大小預(yù)測研究,也可以運用本文的研究思路擴展到其他波動率建模上面,還可以將所得到的結(jié)論用于其他金融理論的研究之中。最后,根據(jù)本文的實證結(jié)果和研究結(jié)論,本文提出以下政策建議:(1)密切注視金融市場上存在的典型事實特征及其造成的影響。既然中國股票市場上存在典型事實特征,那么研究人員在進行有關(guān)波動率建模時,就必須將典型事實特征納入到研究框架之中;(2)加強金融市場制度建設(shè),引導(dǎo)股民進行理性投資。從實證結(jié)果來看,中國股票市場上可能存在著股民“最漲殺跌”的投資行為,因此未來中國金融市場還應(yīng)加強股民投資理論知識的教育;(3)投資者可以將本文的研究結(jié)果與結(jié)論用于提升金融資產(chǎn)定價準(zhǔn)確性,經(jīng)濟管理部門可以運用該模型提高風(fēng)險管理水平,金融理論研究者也可以運用所建立的模型及研究思路推動其他金融理論研究。
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【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F224;F832.51

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

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本文編號：1484219