本文關(guān)鍵詞：Wishart自回歸模型的貝葉斯算法研究

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【摘要】：金融市場一體化的迅猛發(fā)展,使得投資者在利用金融工具控制和管理風(fēng)險(xiǎn)過程中,不僅要研究單一資產(chǎn)收益率和市場的波動率自身特征,而且必須考慮資產(chǎn)之間、市場之間的相互影響,從而有效地防御、分散并化解金融市場的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn),優(yōu)化資產(chǎn)投資組合。Wishart自回歸模型在多變量隨機(jī)波動模型的基礎(chǔ)上,假設(shè)多變量時間序列的協(xié)方差服從Wishart自回歸過程,使得各個變量之間的波動溢出效應(yīng)不再以均值方程為媒介進(jìn)行體現(xiàn),而是直接反映在波動方程中,從而對多變量金融時間序列的波動與協(xié)波動進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)不同市場、不同資產(chǎn)之間的波動規(guī)律和探索它們在波動過程的傳遞機(jī)制。然而,Wishart自回歸模型含有潛在狀態(tài)變量,使得在參數(shù)估計(jì)過程中面臨高維積分問題,難以得到似然函數(shù)的閉合表達(dá)式,導(dǎo)致一般的參數(shù)估計(jì)方法失效。同時,考慮到馬爾科夫鏈蒙特卡洛算法在處理高維參數(shù)估計(jì)問題時具有獨(dú)特的優(yōu)勢,為此本文嘗試設(shè)計(jì)模型的貝葉斯馬爾科夫鏈蒙特卡洛算法估計(jì)模型參數(shù)和多變量序列的時變性波動與協(xié)波動,并刻畫變量的時變相關(guān)系數(shù)。然后利用股市與貴金屬期貨市場數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。 本文主要研究了Wishart自回歸波動模型的貝葉斯MCMC抽樣算法設(shè)計(jì)問題。首先,分析了模型的統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu),并利用貝葉斯定理推斷模型參數(shù)的完全條件后驗(yàn)分布。接著,通過馬爾科夫鏈蒙特卡洛算法模擬參數(shù)的后驗(yàn)分布,獲得各參數(shù)的分布特征,從而實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)估計(jì)。然后,應(yīng)用R軟件進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。最后,利用貝葉斯Wishart自回歸模型刻畫了貴金屬期貨市場與股市的時變相關(guān)系數(shù),并討論的市場間的波動溢出效應(yīng)。結(jié)果表明,白銀和黃金期貨市場與股市的波動溢出效應(yīng)較弱；而白銀期貨市場與黃金期貨市場具有高傳染性,波動溢出效應(yīng)非常強(qiáng)。
【關(guān)鍵詞】：Wishart自回歸過程 貝葉斯方法 時變相關(guān)系數(shù) 波動溢出效應(yīng)
【學(xué)位授予單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F830.9;O212.1
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-11
• 第二章 預(yù)備知識11-19
• 2.1 貝葉斯推斷流程11-14
• 2.2 相關(guān)分布及其性質(zhì)14-19
• 第三章 貝葉斯Wishart自回歸隨機(jī)波動模型的構(gòu)建19-39
• 3.1 Wishart自回歸過程19-20
• 3.2 Wishart自回歸隨機(jī)波動模型20-25
• 3.3 貝葉斯分析25-30
• 3.4 MCMC算法設(shè)計(jì)30-32
• 3.5 仿真實(shí)驗(yàn)分析32-39
• 第四章 貴金屬期貨市場與股市的波動溢出效應(yīng)研究39-44
• 4.1 指標(biāo)選取與統(tǒng)計(jì)特征分析39-40
• 4.2 BWAR模型的參數(shù)估計(jì)40-41
• 4.3 波動溢出效應(yīng)研究41-44
• 結(jié)束語44-45
• 參考文獻(xiàn)45-48
• 致謝48-49
• 附錄49-53

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：971648