發(fā)布時(shí)間：2020-09-14 12:58

　　 貴金屬交易一般指投資者在對(duì)貴金屬市場(chǎng)看好的情形下,低價(jià)買(mǎi)入高價(jià)賣(mài)出,從而賺取差價(jià)的過(guò)程。同時(shí)也可以是投資人在經(jīng)濟(jì)低迷的情況下所采取的一種避險(xiǎn)手段,以實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值。因?yàn)槭澜缟系牡V產(chǎn)儲(chǔ)量是一個(gè)定量,所以貴金屬可以被當(dāng)作一種保值工具,不僅可用于投資增加個(gè)人資產(chǎn),也可以被當(dāng)作代幣發(fā)揮其貨幣屬性。貴金屬有良好的避險(xiǎn)功能,可以用來(lái)在通貨膨脹期間發(fā)揮保值功能;并且諸如黃金、白銀等貴金屬在世界各地都能流通,其價(jià)格很難在市場(chǎng)上進(jìn)行操控,不易造成崩盤(pán)的現(xiàn)象;更不存在折舊的問(wèn)題,工作日期間可以進(jìn)行全天交易,讓投資者有更多的投資機(jī)會(huì)。因此,掌握貴金屬的市場(chǎng)波動(dòng)和投資風(fēng)險(xiǎn)在對(duì)金融交易市場(chǎng)的研究中有著重要地位。隨著技術(shù)的發(fā)展,高頻數(shù)據(jù)的可得性越來(lái)越大,許多學(xué)者都基于高頻數(shù)據(jù)的已實(shí)現(xiàn)測(cè)度進(jìn)行波動(dòng)率研究。結(jié)合研究現(xiàn)狀,本文首先采用傳統(tǒng)GARCH類模型進(jìn)行實(shí)證分析,證明GARCH模型對(duì)于金融時(shí)間序列的適用性;再對(duì)結(jié)合了已實(shí)現(xiàn)測(cè)度RV的RealizedGARCH模型進(jìn)行推廣,針對(duì)二次型沖擊響應(yīng)函數(shù)反應(yīng)過(guò)度的事實(shí),引入了 GAS型沖擊響應(yīng)函數(shù);同時(shí)考慮了放松冪指數(shù)型沖擊響應(yīng)函數(shù),證實(shí)二次型沖擊響應(yīng)函數(shù)的設(shè)定反應(yīng)過(guò)度;另外又將其推廣到厚尾分布的情形,分別令誤差服從標(biāo)準(zhǔn)t分布和ged分布,以適應(yīng)金融時(shí)間序列尖峰厚尾的特性。在比較尾部風(fēng)險(xiǎn)度量的效果時(shí),采用VaR效果比對(duì)各個(gè)模型的穩(wěn)健性。本文還建立了 RealizedGAS-GARCH Copula模型,采用Realized GAS-GARCH模型作為邊緣分布函數(shù),利用tCopula函數(shù)刻畫(huà)金融多元時(shí)間序列間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。基于Au888和Ag888期貨高頻數(shù)據(jù)的實(shí)證結(jié)果表明,RealizedGARCH模型的風(fēng)險(xiǎn)度量效果要優(yōu)于傳統(tǒng)GARCH類模型;納入不同沖擊響應(yīng)函數(shù)的RealizedGARCH模型效果又有顯著差別,并且針對(duì)不同尾部風(fēng)險(xiǎn)水平,其差異度也不盡相同;本文構(gòu)建的Realized GAS-GARCH Copula模型對(duì)相關(guān)性測(cè)度具有穩(wěn)健性。總體而言,黃金、白銀的價(jià)格波動(dòng)之間存在很大的相關(guān)性。
【學(xué)位單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：C81
【部分圖文】：

逡逑結(jié)果如下表所示逡逑表２－１時(shí)間序列對(duì)數(shù)收益率基本統(tǒng)計(jì)量逡逑統(tǒng)計(jì)量邐均值邐方差邐偏度邐峰度邐Ｊ－Ｂ統(tǒng)計(jì)量邐ｐ值逡逑Ａｇ８８８邐０．０１４邐１．６１２邐－０．２４７邐６．１０５邐８５４．９２邐＜２．２ｅ－１６逡逑Ａｕ８８８邐０．０１９邐０．７２２邐０．４８７邐１１．７５６邐３９５．０７邐＜２．２ｅ－１６逡逑注：本文的對(duì)數(shù)收益率均放大了邋１００倍。逡逑由表２－１可以看出，兩個(gè)序列的峰度都大于３，證實(shí)了時(shí)間序列的尾部分布有尖峰逡逑性；同時(shí)，Ａｇ８８８的偏度小于０，邋Ａｕ８８８的偏度大于０，分R%呈現(xiàn)出左偏分布和右偏分布逡逑的特性。由這兩點(diǎn)可知，這兩個(gè)序列都是尖峰厚尾且非對(duì)稱的分布。針對(duì)Ｊ－Ｂ統(tǒng)計(jì)量的逡逑數(shù)值分析，基本確定兩個(gè)日對(duì)數(shù)收益率序列都不服從正態(tài)分布，這說(shuō)明我們?cè)谶x擇誤差逡逑分布的時(shí)候要考慮厚尾分布。逡逑下圖所示為兩個(gè)日對(duì)數(shù)收益率序列的時(shí)序圖逡逑Ａｇ８８８邐Ａｕ８８８逡逑

－３－２－１０１２３邐－３－２－１０１２３逡逑圖２－３日對(duì)數(shù)收益率ＱＱ圖逡逑圖２－２為Ａｇ８８８和Ａｕ８８８的日對(duì)數(shù)收益率序列與其同均值標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)分布的密度逡逑曲線對(duì)比圖，實(shí)線為收益率序列密度曲線，虛線為正態(tài)分布密度圖。對(duì)比之下可以看到，逡逑日對(duì)數(shù)收益率序列曲線具有明顯的尖峰厚尾現(xiàn)象。圖２－３的日對(duì)數(shù)收益率ＱＱ圖也同樣逡逑表明，這兩個(gè)收益率序列拒絕了正態(tài)分布的假設(shè)，可以認(rèn)為收益率序列具有厚尾性。逡逑２．邋３．邋３參數(shù)估計(jì)和ＶａＲ測(cè)度逡逑根據(jù)以往學(xué)者研究?jī)?nèi)容所示，一階的ＧＡＲＣＨ模型己經(jīng)可以較好地刻畫(huà)自回歸條件逡逑異方差。因此本節(jié)的模型都只基于最簡(jiǎn)單的ＧＡＲＣＨ（ｌ．ｌ）類模型刻畫(huà)Ａｇ８８８和Ａｕ８８８的逡逑日對(duì)數(shù)收益率。前文己經(jīng)證實(shí)兩個(gè)日對(duì)數(shù)收益率存在尖峰厚尾性，因此誤差序列服從正逡逑態(tài)分布在此處不適用，本文假設(shè)誤差序列分別服從ｔ分布和ｇｅｄ分布。逡逑１４逡逑

－８邋－６邋－４邋－２邐０邐２邐４邐６邐－４邐－２邐０邐２邐４逡逑圖２－２日對(duì)數(shù)收益率密度對(duì)比圖逡逑Ａｇ８８８邐Ａｕ８８８逡逑＾邋－Ｉ邐，。｜邋荃邋＾邋Ｈ逡逑卜－邐１邋—邋ｙ逡逑Ｅ邋－邐％邐Ｅ邋＾逡逑５邋＾邋－邋／邐＜５５邋＾邋0逡逑0邋°邐Ｔ邋—邋ｏ逡逑＾邋ｉ邋ｉ邋ｉ邋ｒ邋ｉ邋＼邐ｉ邋ｉ邋ｉ邋ｉ邋ｉ邋ｉ邋ｉ逡逑－３－２－１０１２３邐－３－２－１０１２３逡逑圖２－３日對(duì)數(shù)收益率ＱＱ圖逡逑圖２－２為Ａｇ８８８和Ａｕ８８８的日對(duì)數(shù)收益率序列與其同均值標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)分布的密度逡逑曲線對(duì)比圖，實(shí)線為收益率序列密度曲線，虛線為正態(tài)分布密度圖。對(duì)比之下可以看到，逡逑日對(duì)數(shù)收益率序列曲線具有明顯的尖峰厚尾現(xiàn)象。圖２－３的日對(duì)數(shù)收益率ＱＱ圖也同樣逡逑表明，這兩個(gè)收益率序列拒絕了正態(tài)分布的假設(shè)，可以認(rèn)為收益率序列具有厚尾性。逡逑２．邋３．邋３參數(shù)估計(jì)和ＶａＲ測(cè)度逡逑根據(jù)以往學(xué)者研究?jī)?nèi)容所示，一階的ＧＡＲＣＨ模型己經(jīng)可以較好地刻畫(huà)自回歸條件逡逑異方差。因此本節(jié)的模型都只基于最簡(jiǎn)單的ＧＡＲＣＨ（ｌ．ｌ）類模型刻畫(huà)Ａｇ８８８和Ａｕ８８８的逡逑日對(duì)數(shù)收益率。前文己經(jīng)證實(shí)兩個(gè)日對(duì)數(shù)收益率存在尖峰厚尾性，因此誤差序列服從正逡逑態(tài)分布在此處不適用，本文假設(shè)誤差序列分別服從ｔ分布和ｇｅｄ分布。逡逑１４逡逑

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本文編號(hào)：2818200