本文關鍵詞：國際干散貨運價指數(shù)波動性研究

  更多相關文章： 波動性 干散貨運價指數(shù) 隨機波動模型 廣義自回歸異方差模型

【摘要】：本文通過運用廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型和隨機波動(SV)模型對國際干散貨運價指數(shù)分別進行波動性研究,刻畫序列波動特征,通過比較GARCH類模型(GARCH-N, GARCH-t, EGARCH)和對應的SV類模型(SV-N、 SV-T、L-SV),將所得結果進行分析比較,得到兩類模型中能夠準確刻畫波羅的海干散貨運價指數(shù)波動性的模型。通過對選取數(shù)據(jù)的處理,得到相應的統(tǒng)計特征,并根據(jù)統(tǒng)計特征,運用文中介紹的GARCH模型(分別為GARCH-N、GARCH-t和EGARCH)和對應的三類SV模型(SV-N、SV-T和L-SV模型)分別對BCI、 BPI和BSI收益率序列的波動特征進行分析,并通過比較所得參數(shù)估計值比較模型擬合結果。對三類運價指數(shù)BCI、BPI和BSI收益率序列分別進行建模、分析,我們發(fā)現(xiàn)：在三個收益率序列中都存在“尖峰厚尾”和波動聚集性。在這個結論的基礎上,繼續(xù)利用廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型和隨機波動(SV)模型分別對各個收益率序列進行擬合,并對各個收益序列的擬合優(yōu)度進行分析、對比。結果表明：GARCH類模型中,GARCH-t模型對BCI、BPI和BSI收益序列的擬合效果均為最好。對于SV類模型L-SV模型的擬合效果最優(yōu)。綜合比較,對于BPI收益序列,SV類模型模擬效果要好于GARCH類模型,而對于BCI和BSI收益序列,GARCH-t模型要好于L-SV模型。
【關鍵詞】：波動性 干散貨運價指數(shù) 隨機波動模型 廣義自回歸異方差模型
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F551
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 選題背景和意義9
• 1.2 文獻綜述9-14
• 1.2.1 干散貨運價指數(shù)波動性研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 波動性模型研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 本文結構14-16
• 第2章 波羅的海干散貨運價指數(shù)概述16-21
• 2.1 波羅的海干散貨運價指數(shù)概況與構成16-18
• 2.2 影響干散貨運價波動因素18-20
• 2.3 本章小結20-21
• 第3章 波動率研究模型21-31
• 3.1 GARCH類模型21-23
• 3.1.1 ARCH模型的提出21-22
• 3.1.2 GARCH模型22-23
• 3.1.3 EGARCH模型23
• 3.2 隨機波動模型23-30
• 3.2.1 標準SV模型(SV-N)24
• 3.2.2 厚尾型SV模型(SV-T)24-25
• 3.2.3 杠桿型SV模型(Leverage-SV)25-26
• 3.2.4 隨機波動模型參數(shù)估計26-30
• 3.3 本章小結30-31
• 第4章 波羅的海運價指數(shù)數(shù)據(jù)處理及檢驗31-38
• 4.1 基本數(shù)據(jù)選取及處理31-32
• 4.2 基本統(tǒng)計量分析32-37
• 4.2.1 平穩(wěn)性和自相關性檢驗35-36
• 4.2.2 異方差性檢驗36-37
• 4.3 本章小結37-38
• 第5章 波動性模型對比分析38-56
• 5.1 基于GARCH類模型實證研究38-41
• 5.2 基于SV類模型的實證研究41-52
• 5.2.1 SV-N模型建模及實證分析42-44
• 5.2.2 SV-T模型建模及實證分析44-45
• 5.2.3 Leverage SV模型實證分析45-47
• 5.2.4 綜合對比47-52
• 5.3 對數(shù)似然值比較52-54
• 5.4 本章小結54-56
• 第6章 總結與展望56-58
• 6.1 本文總結56-57
• 6.2 展望57-58
• 參考文獻58-62
• 附錄A SV類模型Winbugs程序代碼62-64
• 附錄B GARCH類模型參數(shù)估計圖64-69
• 致謝69-70
• 作者簡介70

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 呂令穎;朱意秋;;波羅的海干散貨運價指數(shù)及研究文獻綜述[J];現(xiàn)代經(jīng)濟(現(xiàn)代物業(yè)下半月刊);2009年02期

，

本文編號：756007