本文選題：多重分形　切入點(diǎn)：滬深300　出處：《華中科技大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：金融資產(chǎn)收益波動(dòng)率一直是金融領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和定價(jià)作為金融市場(chǎng)的核心都需要對(duì)資產(chǎn)收益波動(dòng)率進(jìn)行有效度量，同時(shí)對(duì)波動(dòng)性的辨識(shí)效果直接影響到風(fēng)險(xiǎn)管理、資產(chǎn)定價(jià)、資產(chǎn)配置等領(lǐng)域。。 近期來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)和通訊技術(shù)的發(fā)展，基于日內(nèi)高頻數(shù)據(jù)的波動(dòng)率模型開(kāi)始興起，記為已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率模型。相對(duì)于低頻數(shù)據(jù)，高頻數(shù)據(jù)由于采集時(shí)間間隔小，具有更多市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)信息，高頻數(shù)據(jù)模型能夠大幅度降低測(cè)量誤差和噪聲對(duì)其真實(shí)波動(dòng)率的影響。分形市場(chǎng)理論突破了有效市場(chǎng)理論的正態(tài)、獨(dú)立、線性等假定，有效的解釋了許多有效市場(chǎng)理論下的 異�，F(xiàn)象‖。目前，，在國(guó)內(nèi)的研究中，還缺乏利用將分形理論和高頻數(shù)據(jù)相結(jié)合來(lái)探討中國(guó)股市的波動(dòng)特征的模型。因此，本文試圖利用滬深300高頻數(shù)據(jù)，基于MSM模型研究中國(guó)股指的波動(dòng)性，無(wú)疑具有理論和現(xiàn)實(shí)意義。 本文通過(guò)R/S分析等多重分形方法證實(shí)了滬深300數(shù)據(jù)存在多重分形特征；在此基礎(chǔ)之上建立了馬爾可夫轉(zhuǎn)換多重分形模型（MSM），通過(guò)廣義矩估計(jì)方法估計(jì)其參數(shù)；將其預(yù)測(cè)效果與GARCH模型進(jìn)行比較分析，從中發(fā)現(xiàn)其預(yù)測(cè)效果要好于GARCH模型。在低頻馬爾可夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型的基礎(chǔ)上，考慮到高頻數(shù)據(jù)的優(yōu)越性，建立已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的RV-MSM模型�？紤]到高頻數(shù)據(jù)受到市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)誤差等的影響，本文對(duì)高頻波動(dòng)率進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn)，提出了ARV-MSM模型。從預(yù)測(cè)結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，MSM模型預(yù)測(cè)效果優(yōu)于GARCH模型；同時(shí)高頻MSM模型優(yōu)于低頻MSM模型；改進(jìn)過(guò)的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率模型，優(yōu)于未改進(jìn)波動(dòng)率模型。
[Abstract]:As the core of financial market, risk assessment and pricing need to measure the volatility of asset return effectively. At the same time, the identification effect of volatility has a direct impact on risk management, asset pricing, asset allocation and other fields. In recent years, with the development of computer and communication technology, volatility models based on intraday high frequency data have been developed, which are recorded as realized volatility models. With more market microstructure information, high frequency data model can greatly reduce the influence of measurement error and noise on its true volatility. Fractal market theory breaks through the assumptions of efficient market theory, such as normal, independent, linear, etc. At present, in the domestic research, there is a lack of the use of fractal theory and high-frequency data to explore the volatility characteristics of the Chinese stock market model. This paper attempts to use the high frequency data of Shanghai and Shenzhen 300 to study the volatility of Chinese stock index based on MSM model, which is undoubtedly of theoretical and practical significance. In this paper, the existence of multifractal features in CSI 300 data is confirmed by using multifractal method such as R / S analysis, and then the Markov transform multifractal model is established, and its parameters are estimated by generalized moment estimation method. By comparing the prediction effect with the GARCH model, it is found that the prediction effect is better than that of the GARCH model. On the basis of the transformation model of low frequency Markov mechanism, the superiority of high frequency data is considered. The RV-MSM model of realized volatility is established. Considering that the high frequency data is influenced by the market microstructure error, this paper improves the high frequency volatility. The prediction results show that the ARV-MSM model is superior to the GARCH model, the high frequency MSM model is superior to the low frequency MSM model, and the improved realized volatility model is superior to the unimproved volatility model.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F224;F832.51

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本文編號(hào)：1615693