【摘要】：波動(dòng)性是金融市場(chǎng)最為重要的特征之一,它是資本資產(chǎn)定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理和投資組合理論的核心變量。通常,用來(lái)描述金融時(shí)間序列波動(dòng)性的模型主要有兩類,一類是ARCH模型,此類模型中的條件方差為過(guò)去的觀測(cè)值和誤差的平方項(xiàng)的線性形式；另一類是隨機(jī)波動(dòng)模型,與ARCH類模型不同,隨機(jī)波動(dòng)模型中的方差由一個(gè)不可觀測(cè)的隨機(jī)過(guò)程決定,所以它被認(rèn)為更加適合金融領(lǐng)域的實(shí)際研究。然而隨機(jī)波動(dòng)模型也有著自己的缺陷,即不能刻畫金融市場(chǎng)中突發(fā)的大幅度波動(dòng)特征(跳躍特征),并且這類型的波動(dòng)又是實(shí)際存在的。因此,本文提出了貝葉斯跳躍厚尾隨機(jī)波動(dòng)模型,用來(lái)刻畫金融時(shí)間序列的跳躍特征。 首先,對(duì)跳躍厚尾隨機(jī)波動(dòng)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析,再通過(guò)對(duì)模型的狀態(tài)空間轉(zhuǎn)換以及模型參數(shù)的貝葉斯推斷,設(shè)計(jì)了模型參數(shù)估計(jì)的MCMC抽樣算法,利用卡爾曼濾波和高斯模擬平滑方法估計(jì)模型的潛在波動(dòng)。然后使用高斯核密度估計(jì)方法估計(jì)模型參數(shù)的后驗(yàn)密度函數(shù)值,并據(jù)此設(shè)計(jì)了計(jì)算跳躍厚尾隨機(jī)波動(dòng)模型邊緣似然函數(shù)的核密度算法,從而解決了貝葉斯因子的計(jì)算問(wèn)題。最后,選擇上證綜合指數(shù)作為研究對(duì)象,以分析中國(guó)股市的波動(dòng)特征,并與美國(guó)股市的波動(dòng)特征進(jìn)行比較,同時(shí),運(yùn)用貝葉斯因子對(duì)跳躍厚尾隨機(jī)波動(dòng)模型、厚尾隨機(jī)波動(dòng)模型以及標(biāo)準(zhǔn)隨機(jī)波動(dòng)模型進(jìn)行比較分析。 研究結(jié)果表明：金融危機(jī)背景下的中國(guó)和美國(guó)股市都具有明顯的波動(dòng)持續(xù)性和跳躍特征,且中國(guó)股市的跳躍發(fā)生頻率和波動(dòng)水平都要高于美國(guó)股市,但是跳躍幅度卻小于美國(guó)股市。在刻畫中、美兩國(guó)股市的波動(dòng)特征方面,跳躍厚尾隨機(jī)波動(dòng)模型要明顯優(yōu)于厚尾隨機(jī)波動(dòng)模型和標(biāo)準(zhǔn)隨機(jī)波動(dòng)模型,而厚尾隨機(jī)波動(dòng)模型又要比標(biāo)準(zhǔn)隨機(jī)波動(dòng)模型好。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F832.51;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2593171