本文關(guān)鍵詞：基于動(dòng)態(tài)跳躍模型的滬深300指數(shù)收益率跳躍行為的研究

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【摘要】：隨著全球金融市場(chǎng)波動(dòng)性的加劇,資產(chǎn)收益發(fā)生大規(guī)模變動(dòng)的頻率越來(lái)越高,資產(chǎn)收益的正常波動(dòng)和異常跳躍雙重性越來(lái)越顯著。因此,針對(duì)資產(chǎn)收益跳躍風(fēng)險(xiǎn)的研究逐漸成為金融領(lǐng)域的重點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題之一。特別是像中國(guó)這樣的發(fā)展中國(guó)家,金融行業(yè)起步和發(fā)展較晚,金融體制建設(shè)不完善,對(duì)許多新興金融工具還不熟悉,尤其容易受到國(guó)際金融風(fēng)險(xiǎn)的沖擊,遭受的損失也會(huì)更大。為了研究滬深300股票指數(shù)的異常波動(dòng),文章引入泊松跳躍過(guò)程來(lái)刻畫指數(shù)的跳躍行為。傳統(tǒng)的跳躍GARCH模型有兩大缺陷,一是沒(méi)有考慮到資產(chǎn)收益對(duì)信息反映的不對(duì)稱性,二是沒(méi)有考慮到跳躍行為的聚集現(xiàn)象�；诖�,利用EGARCH模型替代GARCH模型來(lái)刻畫正常擾動(dòng)項(xiàng)的條件波動(dòng)率,強(qiáng)調(diào)利好與利壞消息對(duì)波動(dòng)率的不對(duì)稱影響,同時(shí),用自回歸的泊松跳躍強(qiáng)度來(lái)刻畫跳躍擾動(dòng)項(xiàng)的波動(dòng)率,強(qiáng)調(diào)跳躍行為是時(shí)變的,并且上一期的跳躍行為對(duì)正常的條件波動(dòng)率存在影響。首先,采用遺傳算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行極大似然估計(jì),解釋參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義；其次,通過(guò)誤差平方和檢驗(yàn)與似然比檢驗(yàn)對(duì)模型進(jìn)行分析比較,選出最能擬合滬深300指數(shù)跳躍行為的模型；再次,從統(tǒng)計(jì)特征、占比分析、重大事件三個(gè)方面研究滬深300指數(shù)收益的跳躍行為；最后,以股指期貨上市作為啞變量,引入到動(dòng)態(tài)跳躍模型中,分析股指期貨上市前后指數(shù)收益率跳躍行為的變化。實(shí)證研究結(jié)果表明,滬深300指數(shù)收益率過(guò)去的總體擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)波動(dòng)率存在非對(duì)稱性影響,指數(shù)存在跳躍行為,跳躍強(qiáng)度是時(shí)變的,存在明顯的聚集現(xiàn)象,已發(fā)生的跳躍行為會(huì)影響下一期的正常波動(dòng)率,跳躍波動(dòng)占總體條件波動(dòng)率的比重較大。股指期貨上市之前,滬深300指數(shù)收益率的跳躍更頻繁,跳躍幅度也較大,而股指期貨的推出降低了指數(shù)波動(dòng)率中跳躍部分的占比,減緩了標(biāo)的指數(shù)波動(dòng)的跳躍強(qiáng)度,減少了利好消息和利空消息對(duì)跳躍幅度的不對(duì)稱性影響,降低了標(biāo)的指數(shù)的跳躍風(fēng)險(xiǎn)。
【關(guān)鍵詞】：動(dòng)態(tài)跳躍模型 滬深300指數(shù) 跳躍行為 股指期貨
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F832.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 研究的背景10-11
• 1.2 研究的目的11-12
• 1.3 論文的框架及內(nèi)容12-13
• 1.4 論文的主要工作13-14
• 第2章 文獻(xiàn)綜述14-26
• 2.1 連續(xù)時(shí)間模型跳躍行為的研究綜述14-17
• 2.1.1 國(guó)外文獻(xiàn)綜述14-16
• 2.1.2 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述16-17
• 2.2 離散時(shí)間模型跳躍行為的研究綜述17-19
• 2.2.1 國(guó)外文獻(xiàn)綜述17-18
• 2.2.2 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述18-19
• 2.3 改進(jìn)的資產(chǎn)收益跳躍行為的研究綜述19-26
• 2.3.1 國(guó)外文獻(xiàn)綜述19-22
• 2.3.2 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述22-26
• 第3章 模型及參數(shù)估計(jì)方法26-36
• 3.1 動(dòng)態(tài)跳躍模型26-33
• 3.1.1 EGARCH-NOMAL模型26-27
• 3.1.2 EGARCH-JD模型27-29
• 3.1.3 EGARCH-ARJI模型29-31
• 3.1.4 EGARJI模型31-32
• 3.1.5 模型比結(jié)32-33
• 3.2 極大似然參數(shù)估計(jì)33-36
• 3.2.1 極大似然目標(biāo)函數(shù)33-34
• 3.2.2 參數(shù)估計(jì)流程34-36
• 第4章 實(shí)證分析36-55
• 4.1 樣本數(shù)據(jù)選取和檢驗(yàn)36-40
• 4.1.1 樣本數(shù)據(jù)選取36
• 4.1.2 樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征描述36-38
• 4.1.3 樣本數(shù)據(jù)檢驗(yàn)38-40
• 4.2 模型參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)40-45
• 4.2.1 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果40-42
• 4.2.2 誤差平方和檢驗(yàn)42-43
• 4.2.3 似然比檢驗(yàn)43-45
• 4.3 滬深300指數(shù)收益率跳躍行為分析45-51
• 4.3.1 跳躍行為統(tǒng)計(jì)特征45-47
• 4.3.2 跳躍行為占比分析47-49
• 4.3.3 跳躍強(qiáng)度與相關(guān)信息事件分析49-51
• 4.4 股指期貨上市對(duì)指數(shù)跳躍行為的影響分析51-55
• 4.4.1 引入啞變量考察股指期貨上市的影響51-53
• 4.4.2 股指期貨上市前后指數(shù)跳躍的非對(duì)稱性影響分析53-55
• 第5章 結(jié)束語(yǔ)55-57
• 5.1 研究結(jié)論55-56
• 5.2 研究不足及展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 致謝61-62
• 附錄62-67

【相似文獻(xiàn)】

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