發(fā)布時(shí)間：2023-10-02 06:47

　　本論文選取3類(9個(gè))經(jīng)典模型預(yù)測中國10個(gè)代表性股指的波動(dòng)率,三類模型分別為廣義自回歸條件異方差模型(簡稱GARCH模型)和high-frequency-based volatility models(簡稱HEAVY模型,Shephard和Sheppard(2010)^[56])以及Realized GARCH模型(Hansen等(2012)^[45])。GARCH族模型包含一般型(GARCH1)、單位根型(GARCH2),目標(biāo)再參化型(GARCH3)和杠桿型(GARCH4)四種。HEAVY族模型包含一般型(HEAVY1)、目標(biāo)再參化型(HEAVY2)、單位根型(HEAVY3)和杠桿型(HEAVY4)四種,Realized GARCH模型只選擇了對數(shù)型。高頻價(jià)格(時(shí)間窗口是2013年至2018年)作為數(shù)據(jù)源,計(jì)算去跳躍后的已實(shí)現(xiàn)方差。實(shí)證中首先把整體數(shù)據(jù)源分為樣本內(nèi)數(shù)據(jù)和樣本外數(shù)據(jù),樣本內(nèi)數(shù)據(jù)用于參數(shù)擬合估計(jì),采用擬似然函數(shù)估計(jì)法進(jìn)行一致性估計(jì),樣本外數(shù)據(jù)用于預(yù)測。然后通過高斯損失函數(shù)計(jì)算損失值,損失函數(shù)值越小,則模型的預(yù)測效果越好。最后通過D...

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究內(nèi)容及方法
        1.2.1 研究內(nèi)容
        1.2.2 研究方法
    1.3 創(chuàng)新之處和結(jié)構(gòu)布局
        1.3.1 創(chuàng)新之處
        1.3.2 結(jié)構(gòu)布局
第2章 文獻(xiàn)綜述
    2.1 GARCH模型研究
    2.2 已實(shí)現(xiàn)測度模型研究
    2.3 基于高頻數(shù)據(jù)的波動(dòng)率預(yù)測模型研究
第3章 模型介紹
    3.1 基礎(chǔ)模型形式
        3.1.1 經(jīng)典的GARCH模型(GARCH1)
        3.1.2 其他GARCH族模型
        3.1.3 已實(shí)現(xiàn)測度RM模型
        3.1.4 基礎(chǔ)HEAVY模型即HEAVY1
        3.1.5 其他HEAVY模型
        3.1.6 Realized GARCH模型對數(shù)線性形式
    3.2 參數(shù)估計(jì)模型
        3.2.1 HEAVY1估計(jì)模型
        3.2.2 其他HEAVY估計(jì)模型
        3.2.3 Realized GARCH模型的參數(shù)估計(jì)
    3.3 預(yù)測模型
        3.3.1 GARCH族的預(yù)測模型
        3.3.2 HEAVY族的預(yù)測模型
        3.3.3 Realized GARCH的預(yù)測模型
    3.4 損失函數(shù)
    3.5 顯著性水平檢測
第4章 實(shí)證分析
    4.1 已實(shí)現(xiàn)測度值和擴(kuò)展預(yù)測的參數(shù)估計(jì)值
    4.2 三類預(yù)測模型從細(xì)分領(lǐng)域進(jìn)行比較
        4.2.1 考慮了杠桿效應(yīng)的預(yù)測模型的比較
        4.2.2 考慮了單位根的預(yù)測模型的比較
        4.2.3 考慮了目標(biāo)再參化的預(yù)測模型的比較
    4.3 三類預(yù)測模型從整體上進(jìn)行比較
第5章 總結(jié)與建議
    5.1 總結(jié)
    5.2 建議
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和科研成果
致謝



本文編號：3850310