本文關(guān)鍵詞：股票市場波動性及股票市場與GDP、匯率間的相關(guān)性分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：我國股票市場經(jīng)過20多年的發(fā)展,已經(jīng)頗具規(guī)模,成為廣大投資者重要的投資場所之一。形成和發(fā)展中的中國股市顯示出極強的波動性,其波動規(guī)律又帶有很大的特殊性。只有充分認識股市的波動,才能更好的利用股票市場為市場經(jīng)濟服務(wù)。近三十年中國經(jīng)濟高速發(fā)展,GDP以超過9%的年均速度遞增。2005年7月人民幣進行匯制改革,不再盯住單一美元開始參考一攬子的匯率比價。此后人民幣兌美元匯率不斷變動,人民幣逐漸升值。股票市場的發(fā)展與經(jīng)濟的增長和人民幣升值間的相互作用和影響越來越受到關(guān)注。因此對股票市場、GDP和匯率進行相關(guān)性分析就顯得尤為重要。 本文通過建立新的金融時間序列模型對我國股票市場的波動性進行擬合分析,并運用Copula理論探討股市、GDP、匯率間的相關(guān)性,主要工作如下： 第一,建立了ARMA-TGARCH-M模型,并對中國股市的波動性進行分析。本文針對股票收益率序列的自相關(guān)性和異方差性,先建立收益率序列的ARMA模型,然后利用TGARCH-M模型來處理異方差和風(fēng)險匹配問題,并給出了基于ARMA-TGARCH-M模型的時變VaR估計方法；利用股票市場實際數(shù)據(jù)估計出滬深股市ARMA-TGARCH-M模型的參數(shù)和基于該模型的各自時變VaR的值,Back-test檢驗結(jié)果表明VaR的估計是理想的,較好的測量了市場風(fēng)險。 第二,探索性地將Copula函數(shù)應(yīng)用到宏觀經(jīng)濟變量的相關(guān)性分析中,為經(jīng)濟決策提供一些參考。運用Copula函數(shù)進行相關(guān)性分析可以很好的捕捉到變量間非線性非對稱的相關(guān)關(guān)系并可以得到更受關(guān)注的尾部相關(guān)關(guān)系。Copula函數(shù)在宏觀經(jīng)濟變量相關(guān)性分析中的應(yīng)用還比較少見。本文運用Copula函數(shù)估計出股市、GDP、匯率間的Copula相關(guān)性度量指標,并對經(jīng)濟政策提出參考性建議。
【關(guān)鍵詞】：ARMA-TGARCH-M模型 GARCH模型 VaR 波動性 異方差 Copula函數(shù) Kendall秩相關(guān)系數(shù) 尾部相關(guān)
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：O211.61;F832.51;F222.33;F832.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-17
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 風(fēng)險簡介11-13
• 1.3 研究現(xiàn)狀13-16
• 1.4 論文的內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排16-17
• 2 股票市場波動性分析17-29
• 2.1 引言17
• 2.2 ARMA-TGARCH-M模型的建立17-19
• 2.3 時變VaR的估計及檢驗19-20
• 2.4 滬深股市波動性研究20-27
• 2.5 結(jié)論與分析27-29
• 3.股票市場與GOP、匯率間的相關(guān)性分析29-47
• 3.1 引言29
• 3.2 CopuIa理論29-37
• 3.3 相關(guān)性測度37-40
• 3.4 股票市場與GDP、匯率間的相關(guān)性分析40-45
• 3.5 結(jié)論與建議45-47
• 4 研究展望47-48
• 主要參考文獻48-52
• 攻讀碩士期間主要成果52-53
• 致謝53

【相似文獻】

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