本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)波動(dòng)模型的石油上市公司股價(jià)波動(dòng)性分析　出處：《浙江工業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：石油由于其固有的特性及其巨大的效應(yīng),成為一大研究熱點(diǎn)。地球上石油的儲(chǔ)量是固定的,但生活中我們根本無(wú)法離開(kāi)它,久而久之,總有一天會(huì)“油盡燈枯”。而眾多的因素會(huì)導(dǎo)致國(guó)際油價(jià)頻繁波動(dòng),對(duì)于中國(guó)這個(gè)人多資源缺乏的國(guó)家而言影響很大,股票市場(chǎng)就是其中之一。相比發(fā)達(dá)國(guó)家,我國(guó)股票市場(chǎng)起步較晚,對(duì)外界的刺激反映很敏感,股價(jià)偏離正常的定價(jià)機(jī)制,這對(duì)于經(jīng)濟(jì)健康、穩(wěn)定地發(fā)展很不利。因此,股價(jià)波動(dòng)性的研究就顯得很有必要,股價(jià)波動(dòng)性一直以來(lái)都是學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。但現(xiàn)有的研究都只是單獨(dú)的研究其中之一,而沒(méi)有把兩者放在一起研究過(guò)。因此,本文的研究目標(biāo)就是研究我國(guó)與石油相關(guān)的上市公司股價(jià)的波動(dòng)性,并用得到的結(jié)果對(duì)未來(lái)的股價(jià)波動(dòng)進(jìn)行一定的預(yù)測(cè)。本文采用隨機(jī)波動(dòng)模型和廣義自回歸條件異方差模型來(lái)研究我國(guó)與石油相關(guān)的上市公司股價(jià)的波動(dòng)性,選取一定期間的數(shù)據(jù)為樣本,分成采礦業(yè)與制造業(yè)兩塊來(lái)進(jìn)行分析。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)的分析,發(fā)現(xiàn)隨機(jī)波動(dòng)模型相比廣義自回歸條件異方差模型能夠較好地捕捉到波動(dòng)聚集、尖峰厚尾的特征,同時(shí),通過(guò)使用R軟件,能夠很好地進(jìn)行模擬,并得到一系列模擬數(shù)據(jù),還對(duì)樣本外的股價(jià)進(jìn)行了預(yù)測(cè),將復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)直觀地展現(xiàn)在我們面前。最后,根據(jù)研究結(jié)果,從石油和股市兩個(gè)層面提出了適當(dāng)?shù)慕ㄗh。
[Abstract]:Because of its inherent characteristics and its enormous effects, oil has become a hot research topic. The oil reserves on the earth are fixed, but we can not leave it in life. One day, "oil will run out". And many factors will lead to frequent fluctuations in international oil prices, for China, a country with a lack of human resources, the stock market is one of them. Compared with developed countries, the stock market is one of them. The stock market of our country starts relatively late, is very sensitive to the outside stimulus, the stock price deviates from the normal pricing mechanism, this is very unfavorable to the economic health, the stable development. It is necessary to study the volatility of stock price, which has always been the focus of scholars, but the existing research is only one of the separate studies. Therefore, the research goal of this paper is to study the volatility of stock price of oil related listed companies in China. In this paper, stochastic volatility model and generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model are used to study the volatility of oil related listed companies in China. Selected a certain period of data as a sample, divided into two blocks of mining and manufacturing to analyze. After the analysis of the data. It is found that compared with the generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model, the stochastic volatility model can capture the characteristics of wave aggregation and peak thick tail better than the generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model. At the same time, by using R software, it can be well simulated. And get a series of simulation data, but also forecast the stock price outside the sample, and show the complex economic dynamics in front of us intuitively. Finally, according to the research results. From the oil and stock market two levels of appropriate recommendations.
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F426.22;F832.51

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本文編號(hào)：1366834