發(fā)布時間：2018-03-13 09:09

  本文選題：偏度　切入點：峰度　出處：《山東大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：均值-方差的分析方法由于忽視了三階矩與四階矩風險,常常會低估風險。與此同時,金融學傳統(tǒng)的正態(tài)分布假設在具體的金融實踐中不斷受著沖擊。經濟學家開始關注金融資產收益的非正態(tài)分布特征,即金融資產的收益率并非像傳統(tǒng)研究假設那樣服從正態(tài)分布,而是存在著左偏與尖峰厚尾的特征。因此,高階矩的建模逐漸受到廣泛關注。 傳統(tǒng)的GARCH模型,引入了方差的時變性特征,但是并沒有考慮偏度與峰度的時變性特征。隨后的一些模型包括GARCHS、GARCHSK、NAGARCHSK等,開始關注偏度與峰度的時變性特征,并對其進行建模。 文章目的在于研究中國股票市場總體與不同行業(yè)股票收益率高階矩的動態(tài)特征。文章選取了2005年1月至2013年6月上交所日收盤綜合指數、深交所日收盤綜合指數、工業(yè)指數、商業(yè)指數、地產指數、公用指數,一共六種指數進行研究,每一種指數的樣本容量均為2057。首先文章對六組時間序列數據的基本統(tǒng)計特征與時間序列特征進行分析,研究發(fā)現六種指數的對數收益率分布為非正態(tài)分布,存在著左偏與尖峰厚尾的特征。同時時間序列是平穩(wěn)的,波動率、偏度、峰度均有顯著的自相關特征,且存在著自回歸條件異方差現象。因此,六種指數的對數收益率均適合運用GARCH類模型進行建模。 本文所用的模型沒有單獨對條件偏度、條件峰度的時變特征進行建模,而是通過拋棄GARCH模型傳統(tǒng)的正態(tài)分布的假設,假設經過標準差調整后的殘差項服從動態(tài)化的Skewed-t分布,以此刻畫偏度與峰度的時變特征。相比傳統(tǒng)的t分布,動態(tài)化的Skewed-t分布加入了非對稱性參數；相比靜態(tài)的Skewed-t分布,動態(tài)化的Skewed-t分布突破了自由度、非對稱性參數的靜態(tài)的局限性。文中最終使用的模型為基于動態(tài)Skewed-t分布的ARMA(1,1)-GJR(1,1)模型,本模型能夠較好的描述收益率左偏與尖峰厚尾的特征。 隨后,文章通過運用基于動態(tài)Skewed-t分布的ARMA(1,1)-GJR(1,1)模型的偏度、峰度的模擬結果對影響偏度、峰度的因素進行分析,并結合偏度、峰度的傳導機制進行分析。 通過以上分析,文章得出的主要結論有：一、中國股票市場存在著顯著的三階矩風險和四階矩風險,且六種指數對數收益率的方差、偏度和峰度具有顯著的時變性。二、通過模型比較,我們發(fā)現上證綜指、深證綜指、工業(yè)指數、商業(yè)指數、地產指數與公用指數在經過標準差調整后的殘差項服從動態(tài)化的Skewed-t分布的ARMA(1,1)-GJR(1,1)的模型下比殘差服從正態(tài)分布的ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型、殘差服從正態(tài)分布的ARMA(1,1)-GJR(1,1)模型、殘差服從t分布的ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型與殘差服從t分布的ARMA(1,1)-GJR(1,1)模型的擬合度更好,更適合對高階矩的動態(tài)特征進行建模。三、在偏度影響因素分析方面,整體上,滯后階收益率、波動率、偏度與交易量對偏度有一定的解釋力。而且Hong與Stein所提出的“利空信息揭示”效應可以解釋中國股票市場的偏度的大小,同時,在中國股票市場存在著顯著的波動反饋機制。四、在峰度影響因素分析方面,除了地產指數,其他五種指數的滯后階收益率、波動率、偏度與交易量對峰度有幾乎沒有解釋力。
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【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F832.51;F224

【參考文獻】

相關期刊論文 前4條

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2 吳吉林;操君;;中國A、B、H股間市場一體化進程研究——基于SKEWED-T-GJR-COPULA方法的實證檢驗[J];南方經濟;2011年05期

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本文編號：1605716