本文關鍵詞：中國股票市場跳躍現(xiàn)象研究　出處：《天津大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 跳躍現(xiàn)象 BTL 宏觀信息 已實現(xiàn)波動率 風險值預測

【摘要】：對于股票收益率時間序列波動性中的跳躍現(xiàn)象的研究是近年來的研究熱點之一,這主要是由于跳躍現(xiàn)象在金融經(jīng)濟學各領域的研究中均普遍存在,具有重要研究意義。同時近幾年來受益于高頻數(shù)據(jù)的使用,該現(xiàn)象的實證研究得以進一步發(fā)展。大量實證表明,通過將跳躍成分加入到金融資產(chǎn)價格的建模過程中,模型對于收益率,波動性等指標的擬合程度大幅提升;同時對于跳躍現(xiàn)象本身的研究也很好的揭示了收益率序列的非連續(xù)性變動特征。這使得對于跳躍現(xiàn)象的研究在風險對沖,產(chǎn)品定價等多個方面中都起到了重要的作用。本文在市場微觀結(jié)構(gòu)理論角度下,采用近期的使用廣泛的非參數(shù)檢驗方法BTL法為基礎,對作為滬深兩市“晴雨表”的滬深300指數(shù)進行研究,從跳躍產(chǎn)生原因以及跳躍在波動性預測以及風險預測三個方面分別進行了實證分析。本文主要工作如下:我們選取了中國股票市場中能夠反映滬深兩個市場的滬深300指數(shù),以2007年1月4日到2013年12月30日七年的股指5分鐘交易數(shù)據(jù)作為研究對象,首先采用BTL法對滬深300指數(shù)進性跳躍的識別與分離,并進行統(tǒng)計性描述;隨后使用Logit模型針對中國股市與中國宏觀經(jīng)濟具有緊密聯(lián)系的特點對跳躍產(chǎn)生的原因,即跳躍與宏觀信息發(fā)布之間的關系進行研究分析;之后對現(xiàn)有的HAR-RV模型進行優(yōu)化,將跳躍引入其中作為一個重要解釋變量,提高了模型對于已實現(xiàn)波動率的預測結(jié)果;最后通過使用HAR-RV-up CJ-dwCJ模型對風險值VaR進行預測,并與傳統(tǒng)的GARCH模型的預測結(jié)果進行對比,揭示了股票市場中的非連續(xù)成分,即跳躍對于收益率波動及風險值預測的重要作用。
[Abstract]:The research on the jump phenomenon in stock return time series volatility is one of the hot topics in recent years, which is mainly due to the phenomenon of jump in financial economics in all fields of research. At the same time, the use of high-frequency data in recent years, the phenomenon of empirical research has been further developed. A large number of empirical evidence shows. By adding the jump component into the modeling process of financial asset price, the fitting degree of the model for the return, volatility and other indicators is greatly improved; At the same time, the study of jump itself also reveals the discontinuous change characteristics of yield series, which makes the study of jump phenomenon in the risk hedging. The pricing of products has played an important role in many aspects. In the view of market microstructure theory, BTL method, which is widely used recently, is adopted in this paper. As a "barometer" of Shanghai and Shenzhen stock markets, the index of Shanghai and Shenzhen 300 is studied. This paper makes an empirical analysis from the reasons of jumping and the volatility prediction and risk forecasting. The main work of this paper is as follows:. We choose the Shanghai and Shenzhen 300 index which can reflect the two markets in the Chinese stock market. Taking the five-minute trading data of the stock index from January 4th 2007 to December 30th 2013 as the research object, the paper uses BTL method to identify and separate the advance jump of Shanghai and Shenzhen 300 index. And statistical description; Then the Logit model is used to analyze the reason of the jump, that is, the relationship between the jump and the release of macro information, aiming at the characteristics of the close relation between Chinese stock market and China's macro economy. Then the existing HAR-RV model is optimized and the jump is introduced as an important explanatory variable to improve the prediction results of the realized volatility. Finally, the HAR-RV-up CJ-dwCJ model is used to predict the risk value VaR, and the results are compared with the traditional GARCH model. It is revealed that discontinuous components in stock market, that is, jump, play an important role in the prediction of return volatility and risk value.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F832.51

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