本文關鍵詞：基于貝葉斯廣義雙曲線分布ASV模型的股市波動特性研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：波動性是股票市場永恒的主題,宏觀政策變遷、金融危機、油價變動等重大事件性沖擊常對股票市場產(chǎn)生巨大影響。股票市場的波動往往呈現(xiàn)出聚集性、尖峰厚尾性以及“杠桿效應”等特性,近年來,研究表明股票市場的波動也會呈現(xiàn)出偏態(tài)性。在現(xiàn)代金融理論研究中,如果未能充分考慮波動可能呈現(xiàn)出的任何一種特性,就容易使估算結果產(chǎn)生偏差。在保證數(shù)據(jù)平穩(wěn)的前提下,傳統(tǒng)隨機波動模型關于樣本間的正態(tài)性假設難以成立,因此針對現(xiàn)有金融時序建模難以捕捉收益率多重波動特性以及無效推斷的問題,本文設置收益率的條件分布服從廣義雙曲線分布,利用貝葉斯技術,構建基于廣義雙曲線分布的金融非對稱隨機波動模型,用于刻畫全球主要股票市場中金融資產(chǎn)收益率分布呈現(xiàn)的多重波動特性,探究系統(tǒng)環(huán)境中的重大沖擊對波動的影響。本文采用從基礎性理論到模型構建再到實證研究的思路進行研究。首先,對隨機波動模型,廣義雙曲線分布,股市波動特性以及參數(shù)估計方法等內(nèi)容進行回顧；其次,通過設置收益率的條件分布服從廣義雙曲線分布,對參數(shù)空間進行數(shù)據(jù)擴張,構建基于廣義雙曲線分布的金融非對稱隨機波動模型,利用貝葉斯理論對模型參數(shù)進行統(tǒng)計推斷并設計MCMC抽樣算法；最后,以2005年至2015年美國、日本、英國與中國香港股市的標準普爾500指數(shù)、日經(jīng)225指數(shù)、英國富時100指數(shù)與恒生指數(shù)為研究對象,運用構建的模型來研究股票市場的波動特性,探究系統(tǒng)環(huán)境中的重大沖擊對股票市場波動的影響,并采用DIC準則對ASV-ST模型、ASV-T模型與ASV-N模型進行對比分析。研究結果表明：美國、日本、英國與中國香港股票市場的波動均呈現(xiàn)出聚集性、尖峰厚尾性、“杠桿效應”等特性,且中國香港股票市場的日收益率分布是右偏的,美國、日本、英國股票市場的日收益率分布則是左偏,中國香港股票市場的對數(shù)波動平均水平的絕對值與波動率指標均為最大,表明中國作為新興資本市場的重要組成部分,其市場波動受到外界信息的反應比成熟的美國、日本以及英國股票市場要大；其次,美國、日本、英國與中國香港股票市場在2008年與2011年兩個時段表現(xiàn)出強烈的波動,這表明系統(tǒng)環(huán)境中的重大沖擊如金融危機、油價震蕩等會對股票市場波動產(chǎn)生巨大影響；最后,參數(shù)的動態(tài)迭代軌跡、G-R收斂診斷與核密度估計曲線驗證了貝葉斯廣義雙曲線ASV模型的合理、有效性。
【關鍵詞】：波動性 隨機波動 貝葉斯分析 廣義雙曲線分布 偏態(tài)
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F831.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-21
• 1.1 研究背景與意義12-14
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 意義13-14
• 1.2 文獻綜述14-18
• 1.2.1 基于隨機波動模型的研究14-16
• 1.2.2 基于廣義雙曲線分布的研究16-17
• 1.2.3 基于股市波動性的研究17-18
• 1.3 研究思路與研究內(nèi)容18-21
• 1.3.1 研究思路18-20
• 1.3.2 研究內(nèi)容20-21
• 第2章 股票市場波動與隨機波動模型分析21-35
• 2.1 股票市場波動相關界定21-24
• 2.1.1 波動的一般含義21
• 2.1.2 波動的度量方法21-22
• 2.1.3 波動的主要特性22-24
• 2.2 隨機波動模型24-31
• 2.2.1 模型結構分析24-25
• 2.2.2 統(tǒng)計性質(zhì)分析25-27
• 2.2.3 隨機波動模型的擴展27-31
• 2.3 隨機波動模型的參數(shù)估計方法31-35
• 2.3.1 廣義矩估計31-32
• 2.3.2 偽極大似然估計32
• 2.3.3 蒙特卡羅似然估計32-33
• 2.3.4 MCMC估計33-35
• 第3章 貝葉斯廣義雙曲線分布ASV模型的構建及估計35-46
• 3.1 貝葉斯廣義雙曲線分布ASV模型的構建35-38
• 3.1.1 非對稱隨機波動模型(ASV)35-36
• 3.1.2 廣義雙曲線分布(GH)36-37
• 3.1.3 廣義雙曲線分布ASV模型37-38
• 3.2 基于廣義雙曲線分布ASV模型的貝葉斯估計38-44
• 3.2.1 模型的狀態(tài)空間轉換38
• 3.2.2 貝葉斯推斷38-42
• 3.2.3 MCMC抽樣算法設計42-43
• 3.2.4 Monto Carlo參數(shù)估計43-44
• 3.3 MCMC抽樣的有效性檢驗44-45
• 3.3.1 G-R收斂性診斷44
• 3.3.2 MC均值標準誤44-45
• 3.4 貝葉斯模型比較45-46
• 第4章 實證研究46-59
• 4.1 數(shù)據(jù)及統(tǒng)計分析46-51
• 4.1.1 數(shù)據(jù)選取46-47
• 4.1.2 統(tǒng)計特征47-51
• 4.1.3 平穩(wěn)性檢驗51
• 4.2 模型與參數(shù)估計51-56
• 4.2.1 先驗設置52
• 4.2.2 收斂性診斷52-55
• 4.2.3 參數(shù)估計55-56
• 4.3 結果分析56-59
• 4.3.1 股市波動特性分析56-57
• 4.3.2 模型比較分析57-59
• 結論59-61
• 參考文獻61-67
• 致謝67-68
• 附錄A 攻讀學位期間所發(fā)表的論文68

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  本文關鍵詞：基于貝葉斯廣義雙曲線分布ASV模型的股市波動特性研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：280286