本文關(guān)鍵詞：期權(quán)市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)信息萃取對(duì)A股市場(chǎng)股價(jià)波動(dòng)預(yù)測(cè)影響研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：2007年2月及2015年6月,國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)接連遭遇暴跌,國(guó)內(nèi)股票投資者損失慘重,有鑒于股票市場(chǎng)波動(dòng)水平衡量與預(yù)測(cè)對(duì)有效防范金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),幫助投資者預(yù)判市場(chǎng)走勢(shì)具有重要作用,本文以中美股票市場(chǎng)為實(shí)證研究對(duì)象,從市場(chǎng)有效性差異顯著背景下信息差異顯著的實(shí)際出發(fā),探討期權(quán)市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)信息萃取對(duì)A股市場(chǎng)估價(jià)波動(dòng)預(yù)測(cè)的影響。在采用主流波動(dòng)率估算模型對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)率進(jìn)行估算的基礎(chǔ)上,本文使用靜態(tài)預(yù)期的方法對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)水平進(jìn)行預(yù)測(cè),并在必要情況下對(duì)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)值進(jìn)行了指數(shù)化處理。為了研究信息集差異顯著背景下期權(quán)信息對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)的影響,本文首先實(shí)證比較了中美股票市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)方面的差異,并通過缺失法驗(yàn)證了期權(quán)信息對(duì)于股票市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)的重要性。隨后,從港股與A股的市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性出發(fā),運(yùn)用VAR模型對(duì)港股與A股間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn),然后利用Black-Scholes期權(quán)定價(jià)公式對(duì)香港期權(quán)市場(chǎng)的預(yù)期信息進(jìn)行萃取,并緊接著驗(yàn)證了香港期權(quán)信息引入對(duì)國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)優(yōu)化的作用。最后,通過比較中美股票市場(chǎng)的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果,本文得出了以下兩點(diǎn)主要結(jié)論:第一,在市場(chǎng)有效性差異顯著背景下,信息集差異將對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)造成影響,整體上講,隨著市場(chǎng)有效性逐步得到提高,信息集的內(nèi)容和信息的質(zhì)量將發(fā)生改變,對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)水平的預(yù)測(cè)將更多地依賴于從期權(quán)市場(chǎng)萃取的預(yù)期信息;第二,就當(dāng)前而言,A股與港股之間存在明顯的波動(dòng)溢出效應(yīng),在這種背景下,在對(duì)國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)波動(dòng)水平進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)引入香港期權(quán)信息,能夠提高國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)的效果。除以上兩點(diǎn)主要結(jié)論外,本文還得出了中美股票市場(chǎng)波動(dòng)不僅存在明顯的杠桿效應(yīng),而且利好利空消息對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)的非對(duì)稱性沖擊效應(yīng)在兩國(guó)截然相反等有益結(jié)論。
【關(guān)鍵詞】：有效市場(chǎng)理論 EGARCH模型 隱含波動(dòng)率估算 波動(dòng)溢出效應(yīng)
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224;F832.51;F724.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-23
• 1.1 研究背景、研究目的及研究意義9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究目的及研究意義10-11
• 1.2 相關(guān)文獻(xiàn)綜述11-18
• 1.2.1 關(guān)于波動(dòng)率特征的文獻(xiàn)綜述11-13
• 1.2.2 關(guān)于估算波動(dòng)率的計(jì)量模型的文獻(xiàn)綜述13-16
• 1.2.3 關(guān)于比較不同波動(dòng)率預(yù)測(cè)模型之間的預(yù)測(cè)能力的文獻(xiàn)綜述16-18
• 1.3 研究方法與研究框架18-20
• 1.3.1 研究方法18-19
• 1.3.2 研究框架19-20
• 1.4 本文的創(chuàng)新點(diǎn)與不足20-23
• 2 股票市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)的理論分析框架23-27
• 2.1 波動(dòng)水平預(yù)測(cè)的基準(zhǔn)理論23-25
• 2.1.1 有效市場(chǎng)理論23-24
• 2.1.2 波動(dòng)率的定義和估算24-25
• 2.2 信息不完全下的拓展分析25-27
• 3 期權(quán)市場(chǎng)信息萃取影響股票市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)的實(shí)證分析27-47
• 3.1 中美股票市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)的效果比較27-43
• 3.1.1 數(shù)據(jù)說明與變量檢驗(yàn)27-29
• 3.1.1.1 數(shù)據(jù)的說明及來源27-28
• 3.1.1.2 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)28-29
• 3.1.1.3 變量檢驗(yàn)29
• 3.1.2 模型與方法29-33
• 3.1.2.1 EGARCH模型30-32
• 3.1.2.2 ICSS方法32-33
• 3.1.3 美國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)的實(shí)證分析33-40
• 3.1.3.1 美國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)——基于EGARCH模型和ICSS方法33-37
• 3.1.3.2 美國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)——基于VIX指數(shù)37-40
• 3.1.4 中國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)的實(shí)證分析——基于EGARCH模型和ICSS方法40-43
• 3.2 期權(quán)信息重要性的缺失法驗(yàn)證43-47
• 4 期權(quán)信息引入對(duì)國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)優(yōu)化的實(shí)證分析47-59
• 4.1 數(shù)據(jù)說明和變量檢驗(yàn)47-50
• 4.1.1 數(shù)據(jù)說明及來源47-48
• 4.1.2 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)48
• 4.1.3 變量檢驗(yàn)48-50
• 4.1.3.1 單位根檢驗(yàn)48-49
• 4.1.3.2 ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)49
• 4.1.3.3 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)49-50
• 4.2 模型與方法50-51
• 4.2.1 基于Black-Scholes期權(quán)定價(jià)公式的隱含波動(dòng)率估算模型50-51
• 4.2.2 向量自回歸模型（VAR）51
• 4.3 基于香港期權(quán)市場(chǎng)的預(yù)期信息萃取51-53
• 4.3.1 基于香港期權(quán)市場(chǎng)的隱含波動(dòng)估算51-52
• 4.3.2 港股與A股的波動(dòng)溢出效應(yīng)檢驗(yàn)——基于VAR模型52-53
• 4.4 香港期權(quán)信息引入與國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)波動(dòng)水平預(yù)測(cè)優(yōu)化53-59
• 4.4.1 基于EWMA模型的實(shí)證檢驗(yàn)54-55
• 4.4.2 基于GARCH模型的實(shí)證檢驗(yàn)55-56
• 4.4.3 基于EGARCH模型的實(shí)證檢驗(yàn)56-57
• 4.4.4 實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果的比較57-59
• 5 主要結(jié)論和政策建議59-63
• 5.1 主要結(jié)論59-60
• 5.2 政策建議60-63
• 參考文獻(xiàn)63-69
• 附錄69-73
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果73-75
• 致謝75

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  本文關(guān)鍵詞：期權(quán)市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)信息萃取對(duì)A股市場(chǎng)股價(jià)波動(dòng)預(yù)測(cè)影響研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：310967