【摘要】：波動(dòng)性作為一種衡量金融資產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)的有力工具,在現(xiàn)代金融領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用,例如在證券資產(chǎn)投資組合、資本資產(chǎn)定價(jià)、套利定價(jià)和期權(quán)定價(jià)等方面。捕捉金融市場(chǎng)時(shí)變波動(dòng)性的模型主要有兩大類:ARCH類模型和SV類模型。由于SV類模型在描述金融數(shù)據(jù)特征和波動(dòng)預(yù)測(cè)方面的良好表現(xiàn),使其備受研究學(xué)者們的青睞。本文從金融時(shí)間序列波動(dòng)的應(yīng)用背景出發(fā),指出行業(yè)指數(shù)波動(dòng)性研究的現(xiàn)實(shí)意義,并分別從SV模型、多元SV模型以及估計(jì)方法等方面對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行簡(jiǎn)要回顧。對(duì)多變量因子隨機(jī)波動(dòng)模型(MF-SV)框架以及模型參數(shù)的估計(jì)方法進(jìn)行詳細(xì)的闡述,并敘述了MF-SV模型以及交織策略(ASIS)的MCMC估計(jì)方法的優(yōu)越性�；贛F-SV模型,對(duì)改進(jìn)型MCMC算法中的淺交織策略MCMC算法和深交織策略MCMC算法以及標(biāo)準(zhǔn)MCMC算法進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明交織策略的MCMC算法明顯優(yōu)于未實(shí)施交織策略的標(biāo)準(zhǔn)MCMC算法,其中深交織策略的MCMC算法表現(xiàn)最優(yōu)。在實(shí)證部分,本文基于MF-SV模型,以滬深A(yù)股市場(chǎng)二級(jí)行業(yè)指數(shù)作為研究對(duì)象,研究分析行業(yè)指數(shù)的波動(dòng)特征及其波動(dòng)關(guān)聯(lián)性。主要研究結(jié)論如下:(1)利用三個(gè)公共因子可以較好地刻畫出市場(chǎng)的波動(dòng)性,第一個(gè)因子為一般性的市場(chǎng)因子,其中屬于信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的半導(dǎo)體、軟件、硬件載荷最大,第二個(gè)因子由銀行、能源和資本市場(chǎng)行業(yè)驅(qū)動(dòng),第三個(gè)因子由醫(yī)藥、食零和食品行業(yè)驅(qū)動(dòng)。(2)整體上A股市場(chǎng)具有高度持續(xù)性的波動(dòng)特征,其中商業(yè)行業(yè)最高,通信行業(yè)最弱。對(duì)于波動(dòng)率方差,通信行業(yè)最大,商業(yè)行業(yè)最小。對(duì)于波動(dòng)水平,銀行業(yè)最大,資本品行業(yè)最小。最后在研究總結(jié)后給出相關(guān)建議,并且指出本文的局限性以及今后進(jìn)一步研究的方向。
【圖文】：

閩南師范大學(xué)理學(xué)碩士學(xué)位論文 2 211 1~ 0,100 , *~ e(20,1.5), ~ ( , ), ~ 0,12 2i i ij N B Ga N3.2 模擬結(jié)果在設(shè)定了模型參數(shù)的先驗(yàn)密度分布后，以模擬生成 MF-SV 模型的觀測(cè)變量數(shù)據(jù)作為分析對(duì)象，分別運(yùn)行未實(shí)施交織策略的標(biāo)準(zhǔn) MCMC 抽樣程序以及實(shí)施了交織策略的淺交織和深交織的抽樣程序。

未交織的MCMC抽樣方法下得到的因子載荷的后驗(yàn)密度分布
【學(xué)位授予單位】：閩南師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F224;F832.51

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本文編號(hào)：2668307