本文關(guān)鍵詞：基于小波分析的金融時間序列風(fēng)險度量值估計方法與實證研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,經(jīng)濟全球化、金融一體化進程加速推進,現(xiàn)代金融理論、金融產(chǎn)品不斷創(chuàng)新,全球經(jīng)濟得到空前的發(fā)展。但是在一片繁榮的背后,全球經(jīng)濟卻面臨著日趨嚴(yán)重的金融風(fēng)險。特別是在經(jīng)歷幾次全球性的金融危機之后,越來越多的人意識到對金融風(fēng)險的有效度量會直接關(guān)系到全球金融市場的健康發(fā)展。因此,開展金融時間序列風(fēng)險測度與控制的研究,對金融監(jiān)管的實施、金融系統(tǒng)安全的維護具有十分重要的現(xiàn)實意義。本文首先介紹金融風(fēng)險度量值VaR的主流計算方法和存在的問題,并重點闡述金融時間序列模型理論和小波分析理論。然后通過選取上證指數(shù)2014年1月2日到2015年12月31日的收盤價數(shù)據(jù),對該金融時間序列建模,給出其風(fēng)險度量的估計方法,同時進行實證研究。具體來說,對上證指數(shù)收盤價數(shù)據(jù)引入時間序列分析中的GARCH模型,分別在噪聲滿足標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布及t分布的條件下進行擬合分析,以優(yōu)化計算VaR常用的方差—協(xié)方差法。結(jié)果表明,與GARCH(1,1)模型相比,GARCH—t(1,1)對風(fēng)險度量的失敗頻率明顯減小。在此基礎(chǔ)上,重點引入小波分析的方法對該金融時間序列進行消噪,并再次運用GARCH—t(1,1)模型對數(shù)據(jù)進行擬合并計算VaR值,計算結(jié)果顯示預(yù)測精度明顯提高。本文還利用小波分析方法對上證指數(shù)進行奇異性檢測,結(jié)果顯示2015年中旬期間上證指數(shù)信號發(fā)生突變并劇烈波動,這符合當(dāng)時股市暴跌的背景,可見小波分析在金融時間序列風(fēng)險度量的研究上具有重要的應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：VaR GARCH模型 小波分析 消噪 奇異性
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F832.51
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 一、緒論7-13
• 1.1 研究背景及意義7-8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-11
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容11-13
• 二、金融風(fēng)險度量的Va R方法13-18
• 2.1 金融風(fēng)險管理13-14
• 2.2 基本理論概述14-16
• 2.3 計算Va R的三種主流方法16-18
• 三、金融時間序列模型18-29
• 3.1 時間序列的一般模型20-24
• 3.2 GARCH模型24-29
• 四、小波分析基本理論29-42
• 4.1 Fourier分析理論簡介30-32
• 4.2 連續(xù)小波變換和離散小波變換32-35
• 4.3 多分辨分析理論35-36
• 4.4 常用小波函數(shù)介紹36-40
• 4.5 信號的消噪與奇異性檢測40-42
• 五、上證指數(shù)風(fēng)險度量的實證研究42-55
• 5.1 Va R計算方法的改進42-48
• 5.2 小波分析的應(yīng)用48-55
• 六、結(jié)論與展望55-57
• 6.1 結(jié)論55-56
• 6.2 展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-59
• 附錄59-74
• 致謝74

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：427916