金融時(shí)間序列的波動(dòng)性是其一個(gè)很重要的特征,它反映了金融市場的風(fēng)險(xiǎn),所以人們總是格外關(guān)注它。而許多學(xué)者把風(fēng)險(xiǎn)度量這個(gè)問題聚焦在波動(dòng)的估計(jì)和預(yù)測上。為了解決這個(gè)問題,學(xué)者們提出了兩類基本的模型:自回歸條件異方差模型和隨機(jī)波動(dòng)模型。這兩種方法首先能比較好地描述波動(dòng)隨時(shí)間變化的特征,然后還可以比較精確地定量計(jì)算波動(dòng)率,所以被廣泛應(yīng)用。但是相比之下,隨機(jī)波動(dòng)模型的限制較少,能描述的波動(dòng)性更廣泛,也更優(yōu)秀,不過其參數(shù)估計(jì)也更復(fù)雜,所以當(dāng)時(shí)沒有流行起來。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的提高,計(jì)算量大的問題也得到了解決,隨機(jī)波動(dòng)模型又開始被人們使用起來了。隨機(jī)波動(dòng)模型（Stochastic volatility model）,本文簡寫為SV模型。由于SV模型沒有閉合的解析式,所以其參數(shù)估計(jì)不能用經(jīng)典的矩估計(jì)或者極大似然函數(shù)法,因此國內(nèi)外學(xué)者提出了很多新的估計(jì)方法。本文重點(diǎn)討論了馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）方法和經(jīng)驗(yàn)特征函數(shù)這兩種各具特點(diǎn)的隨機(jī)波動(dòng)模型的參數(shù)估計(jì)方法,這兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)。馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法的估計(jì)模型預(yù)測精度更高,但是計(jì)算量大,效率低;經(jīng)驗(yàn)特征函數(shù)方法估計(jì)出的模型預(yù)測精度稍低,但是計(jì)算量小,效率高... 

【文章來源】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)結(jié)構(gòu)

1)(1,()1,(1)(),()(),()kKjkjnjkKjkjnjnx ttx ttd （3-31）由 Mallat 算法的信號分解中相同的證明，我們可以得到1,100(2)(),()(),()jkjnknnktttth （3-32）1,101(2)(),()(),()jkjnknnktttth （3-33）所以 KjnkkKjnkkjnxhxhd()1(2)()0(2)(1)()1()0(2)(2)jkKjkK g n kx gn kd（3-34）（3-34）式反映了相鄰兩級的反演關(guān)系，其中(j)nx是第 j 級的離散平滑信號，(j)nd是第 j 級的離散細(xì)節(jié)信號；(j -1)nx 是由 和 重建得到的第 j-1 級離散平滑信號。這里0 10 0kg (k)= (t), (t) ，1 10 0kg (k)= (t), (t) 。其中0g (k)、1g (k)與前面的0h (k)、1h (k)一樣，為重建系數(shù)。圖 3.2 為信號重建的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

第四章 SV 模型參數(shù)估計(jì)方法比較實(shí)證研究4.1 數(shù)據(jù)選取與處理本文實(shí)證部分選用的數(shù)據(jù)是上證綜指的收益率數(shù)據(jù)，首先選擇上證綜指從2011 年 11 月 3 日到 2017 年 12 月 31 日的 1500 個(gè)交易日的收盤價(jià)，用ln()1001 tttPPR 表示收益率序列，tP 是第 t 個(gè)交易日的收盤價(jià)，tR 是收益率序列。然后對收益率序列進(jìn)行消除均值修正： [(1/)]1 Tttttr RTR，tr 是修正后的序列。tr 的序列圖如圖 4.1 所示，而其主要統(tǒng)計(jì)特征如下表 4-1：表 4-1 日收益率統(tǒng)計(jì)參數(shù)統(tǒng)計(jì)參數(shù) 參數(shù)值樣本量 1500標(biāo)準(zhǔn)偏差 0.6193

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]隨機(jī)波動(dòng)模型參數(shù)估計(jì)的新算法及其在上海股市的實(shí)證[J]. 劉鳳芹,吳喜之.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2006(04)
[2]SV模型參數(shù)估計(jì)的經(jīng)驗(yàn)特征函數(shù)方法[J]. 孟利鋒,張世英,何信.  系統(tǒng)工程. 2004(12)
[3]隨機(jī)波動(dòng)模型估計(jì)及在金融風(fēng)險(xiǎn)防范中的應(yīng)用[J]. 蘇衛(wèi)東,張世英.  天津大學(xué)學(xué)報(bào). 2002(03)

博士論文
[1]隨機(jī)波動(dòng)模型及其建模方法研究[D]. 孟利鋒.天津大學(xué) 2004
[2]中國股票市場價(jià)格波動(dòng)的理論與實(shí)證研究[D]. 黃大海.天津大學(xué) 2004



本文編號：2977333