發(fā)布時(shí)間：2017-05-04 02:11

  本文關(guān)鍵詞：基于Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換GARCH模型的銅期貨價(jià)格波動(dòng)性研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化和我國(guó)期貨市場(chǎng)的快速發(fā)展,國(guó)際金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的沖擊愈發(fā)明顯。準(zhǔn)確分析期貨價(jià)格的波動(dòng)特征,是識(shí)別市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),促進(jìn)我國(guó)期貨市場(chǎng)健康運(yùn)行的基礎(chǔ)。近些年來(lái)國(guó)內(nèi)學(xué)者運(yùn)用種類繁多的GARCH族模型對(duì)期貨價(jià)格波動(dòng)性的研究取得了豐富的成果。然而,傳統(tǒng)GARCH模型不能反映非平穩(wěn)序列的非線性特征,其結(jié)果可能是不準(zhǔn)確的。Hamilton (1989)提出的Markov轉(zhuǎn)換模型,為刻畫(huà)存在狀態(tài)轉(zhuǎn)換的金融時(shí)間序列提供了新的方法。 本文在傳統(tǒng)GARCH模型的基礎(chǔ)上引入狀態(tài)變量,建立Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換GARCH模型,以上海銅期貨為例進(jìn)行分析。文章選取了1995年4月至2011年4月滬銅價(jià)格三月連續(xù)日數(shù)據(jù),在對(duì)樣本進(jìn)行基本的統(tǒng)計(jì)分析與非線性檢驗(yàn)、機(jī)制轉(zhuǎn)換檢驗(yàn)后,建立了誤差分別服從正態(tài)分布、t分布和廣義誤差分布(GED)的GARCH模型、EGARCH模型和TGARCH模型,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了Markov-Switching GARCH (MS-GARCH)模型。本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于,將MS-GARCH模型引入期貨收益率的波動(dòng)性研究,通過(guò)對(duì)比不同模型的擬合效果,為推動(dòng)期貨收益率預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的定量分析奠定基礎(chǔ)。 通過(guò)對(duì)比不同模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果及擬合效果表明,我國(guó)銅期貨收益率序列存在明顯的GARCH效應(yīng),但杠桿效應(yīng)不顯著；在此基礎(chǔ)上,建立MS-GARCH模型,將市場(chǎng)波動(dòng)劃分出高、低兩種狀態(tài),其系數(shù)估計(jì)結(jié)果存在明顯差異,相對(duì)于低波動(dòng)狀態(tài),高波動(dòng)狀態(tài)的平均持續(xù)期較短,沖擊的持續(xù)性也較低。就擬合效果來(lái)看,MS-GARCH模型要優(yōu)于GARCH模型,能夠更好地描述銅期貨價(jià)格的波動(dòng)性特征。
【關(guān)鍵詞】：銅期貨價(jià)格 波動(dòng)性 GARCH類模型 馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換 平滑概率
【學(xué)位授予單位】：東北財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：F724.5;F764.2;F224
【目錄】：

• 摘要2-3
• ABSTRACT3-7
• 1 導(dǎo)論7-15
• 1.1 選題背景及研究意義7-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述9-13
• 1.2.1 關(guān)于期貨價(jià)格波動(dòng)性的研究9-11
• 1.2.2 運(yùn)用Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型的研究11-13
• 1.3 論文創(chuàng)新點(diǎn)及框架13-15
• 1.3.1 論文的創(chuàng)新點(diǎn)13-14
• 1.3.2 論文的分析框架14-15
• 2 理論基礎(chǔ)與準(zhǔn)備15-25
• 2.1 時(shí)間序列的波動(dòng)性15-16
• 2.2 GARCH族模型16-19
• 2.2.1 ARCH模型和GARCH模型16-18
• 2.2.2 GARCH模型的擴(kuò)展18-19
• 2.3 MARKOV狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型簡(jiǎn)介19-25
• 2.3.1 馬爾科夫鏈20-22
• 2.3.2 馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型22-25
• 3 數(shù)據(jù)選取與初步建模25-38
• 3.1 數(shù)據(jù)選取與樣本說(shuō)明25-26
• 3.2 數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)26-31
• 3.2.1 收益率序列的基本統(tǒng)計(jì)分析26-27
• 3.2.2 收益率序列波動(dòng)的初步判斷27-29
• 3.2.3 非線性檢驗(yàn)29-30
• 3.2.4 收益率序列的ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)30-31
• 3.3 狀態(tài)轉(zhuǎn)換檢驗(yàn)31-33
• 3.4 模型設(shè)定33-38
• 3.4.1 對(duì)單一狀態(tài)GARCH模型的說(shuō)明33-34
• 3.4.2 馬爾科夫轉(zhuǎn)換GARCH模型設(shè)定34-38
• 4 模型參數(shù)估計(jì)與解釋38-46
• 4.1 單一狀態(tài)的GARCH族模型估計(jì)結(jié)果38-41
• 4.2 MARKOV-SWITCHING GARCH模型的估計(jì)結(jié)果41-46
• 5 結(jié)論與展望46-48
• 5.1 主要結(jié)論46-47
• 5.2 不足之處與展望47-48
• 參考文獻(xiàn)48-53
• 后記53-54

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：344211