本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯LMSV模型的黃金期貨市場長記憶特征研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,金融產(chǎn)品的種類不斷豐富,黃金市場中的金融衍生工具也相應(yīng)的快速發(fā)展。2008年1月9日,上海期貨交易所正式推出中國黃金期貨。黃金期貨上市后將發(fā)揮價格發(fā)現(xiàn)功能,促進(jìn)黃金定價機制的完善,形成國內(nèi)黃金市場的定價基準(zhǔn),在一定程度上消化國際金價波動帶來的風(fēng)險。鑒于以往關(guān)于金融市場長記憶特征的研究大多限于ARFIMA等模型,而研究發(fā)現(xiàn),相比ARFIMA等模型,LMSV模型可以更好地描述金融數(shù)據(jù)的特性。因此,本文構(gòu)建了LMSV模型考察中國、美國、日本等國家黃金期貨市場的長記憶特征。不僅從理論上為測度金融市場長記憶特征提供了更實用、更有效的理論方法,而且從實踐上可以為黃金期貨市場決策者提供更符合經(jīng)濟規(guī)律的決策依據(jù),因而具有較強的學(xué)術(shù)價值和實際應(yīng)用價值。本文采用從相關(guān)理論基礎(chǔ)到研究方法再到實證研究的整體思路進(jìn)行研究。先對隨機波動模型,金融時間序列長記憶模型以及黃金期貨相關(guān)理論研究進(jìn)行回顧。隨后構(gòu)建了包含分?jǐn)?shù)階差分算子的LMSV模型,并對該模型進(jìn)行了貝葉斯分析,設(shè)計了MCMC抽樣算法。最后應(yīng)用LMSV模型,全面系統(tǒng)地分析了2008年以來中國、美國以及日本黃金期貨市場的波動性以及長記憶性,得出結(jié)論。研究結(jié)果表明,在波動方面,中國黃金期貨市場的日收盤價格波動幅度最大,美國黃金期貨市場的日收盤價格波動幅度最小,日本黃金期貨市場的日收盤價格波動幅度介于二者之間。同時,美國黃金期貨市場自身的波動性最強,日本黃金期貨市場自身的波動性最弱,中國黃金期貨市場自身的波動性介于二者之間。在長記憶特征方面,中國黃金期貨市場、美國黃金期貨市場以及日本黃金期貨市場均存在很強的長記憶性,且日本黃金期貨市場的長記憶性最強,這表明中美日三國黃金期貨市場過去信息對未來事件的影響都很大。
【關(guān)鍵詞】：黃金期貨 隨機波動 長記憶特征 貝葉斯分析 Gibbs抽樣
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F224;F831.54;F831.53
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-22
• 1.1 選題背景與研究意義12-14
• 1.1.1 選題背景12-13
• 1.1.2 研究意義13-14
• 1.2 相關(guān)文獻(xiàn)綜述14-20
• 1.2.1 基于隨機波動模型的研究15-17
• 1.2.2 基于時間序列長記憶模型的研究17-18
• 1.2.3 黃金期貨市場波動特征18-20
• 1.3 研究思路與內(nèi)容20-22
• 1.3.1 研究思路20
• 1.3.2 研究內(nèi)容20-22
• 第2章 隨機波動模型與長記憶特征的理論分析22-40
• 2.1 隨機波動模型類型22-28
• 2.1.1 波動的基本概念22
• 2.1.2 波動的一般特征22-24
• 2.1.3 波動模型的結(jié)構(gòu)24-27
• 2.1.4 隨機波動模型的統(tǒng)計特征27-28
• 2.2 隨機波動模型的參數(shù)估計方法28-32
• 2.2.1 偽極大似然估計28-30
• 2.2.2 廣義矩方法30-31
• 2.2.3 馬爾科夫蒙特卡洛方法31-32
• 2.3 黃金期貨市場長記憶性32-40
• 2.3.1 長記憶性的概念32-33
• 2.3.2 長記憶參數(shù)的估計方法33-38
• 2.3.3 長記憶性檢驗方法綜合評價38-40
• 第3章 貝葉斯LMSV模型的構(gòu)建40-48
• 3.1 LMSV模型的構(gòu)建40-41
• 3.1.1 隨機波動模型的構(gòu)建40
• 3.1.2 LMSV模型的構(gòu)建40-41
• 3.2 LMSV模型的結(jié)構(gòu)分析41-43
• 3.2.1 LMSV模型的狀態(tài)空間轉(zhuǎn)換41
• 3.2.2 狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波41-43
• 3.3 LMSV模型的貝葉斯估計43-48
• 3.3.1 LMSV模型的貝葉斯分析43-45
• 3.3.2 LMSV模型參數(shù)的MCMC抽樣算法設(shè)計45-48
• 第4章 黃金期貨市場的實證研究48-56
• 4.1 樣本數(shù)據(jù)及統(tǒng)計特征48-51
• 4.1.1 數(shù)據(jù)來源48
• 4.1.2 統(tǒng)計特征分析48-51
• 4.2 貝葉斯LMSV模型的參數(shù)估計51-54
• 4.2.1 模型參數(shù)的先驗設(shè)置51
• 4.2.2 參數(shù)估計51-54
• 4.3 實證結(jié)果分析54-56
• 結(jié)論56-58
• 參考文獻(xiàn)58-64
• 致謝64-65
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的論文65

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：304283