本文關(guān)鍵詞：金融市場(chǎng)中兩個(gè)問(wèn)題的研究

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【摘要】：論文分為兩個(gè)部分,第一部分是股票收益率與投資評(píng)級(jí)的關(guān)系研究。隨機(jī)選取了中國(guó)證券市場(chǎng)30支股票,就其2012年12月25日至2013年12月25日的投資評(píng)級(jí)報(bào)告和股票價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)股票的收益率與投資評(píng)級(jí)問(wèn)的關(guān)系進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)規(guī)律的研究。其中,為保證統(tǒng)計(jì)分析的有效性,采用了統(tǒng)計(jì)分析中著名的Box-Cox變換,并使用了最優(yōu)化方法。通過(guò)極大化F統(tǒng)計(jì)量來(lái)構(gòu)造股票收益率與投資評(píng)級(jí)、前一期收益率問(wèn)的最優(yōu)線性回歸模型。實(shí)證分析結(jié)果表明,股票收益率的后續(xù)表現(xiàn)與相應(yīng)前一期的收益率相關(guān),而與分析師的投資評(píng)級(jí)無(wú)關(guān)。第二部分是一類新GARCH模型中參數(shù)估計(jì)方法的研究。Quantile GARCH模型是一類針對(duì)金融市場(chǎng)的一些概率統(tǒng)計(jì)特征而提出的一類新時(shí)間序列模型。自提出以來(lái),受到研究界的重視和好評(píng),但其參數(shù)估計(jì)問(wèn)題尚未找到一個(gè)好的辦法,這就影響了該模型在諸如期權(quán)定價(jià)最優(yōu)投資組合選取方面的應(yīng)用。本研究主要基于新GARCH模型中參數(shù)分布在兩部分,一部分在方差序列的自回歸模型當(dāng)中,一部分在邊緣分布之中,處理時(shí)利用了姚琦偉等人提出的一般GARCH模型估計(jì)新近提出的一種方法,先將模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)化,用標(biāo)準(zhǔn)化之后的序列估出方差自回歸中的系數(shù),再結(jié)合這些估計(jì)的系數(shù)對(duì)序列進(jìn)行二次標(biāo)準(zhǔn)化,之后再利用標(biāo)準(zhǔn)化的序列估計(jì)邊緣分布中的參數(shù)。研究中深入分析了模型的參數(shù)結(jié)構(gòu),并吸收了姚琦偉等專家提出的這類方法的優(yōu)點(diǎn),成功將原模型中的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題分為兩個(gè)維數(shù)較低的問(wèn)題,取得了較好的估計(jì)結(jié)果,并應(yīng)用Matlab進(jìn)行了數(shù)值模擬試驗(yàn)。
【學(xué)位授予單位】：海南師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F832.51

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

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本文編號(hào)：1186523