本文關(guān)鍵詞：金融時(shí)間序列VaR模型研究與Web可視化系統(tǒng)構(gòu)建

  更多相關(guān)文章： 金融時(shí)間序列 VaR 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 馬爾科夫蒙特卡洛 廣義自回歸條件異方差 投資組合 q-高斯分布 Copula理論 極值理論 帕累托分布 R語(yǔ)言 Web數(shù)據(jù)可視化

【摘要】：隨著金融衍生品不斷豐富，加上最近出現(xiàn)的互聯(lián)網(wǎng)金融，都使得個(gè)人和企業(yè)面臨更多投資理財(cái)?shù)倪x擇。風(fēng)險(xiǎn)和收益總是相伴相生，相互制約，因此在有限資金情況下，如何以最小的風(fēng)險(xiǎn)取得最大的收益，是長(zhǎng)期擺在學(xué)術(shù)界、金融界和投資者面前的問(wèn)題，這也是投資組合理論（Portfolio Theory）產(chǎn)生的背景和研究?jī)?nèi)容。金融時(shí)間序列分析（Analysis of Financial Time Series）是一門(mén)新興的涉及數(shù)理統(tǒng)計(jì)、經(jīng)濟(jì)金融與計(jì)算機(jī)科學(xué)的交叉學(xué)科，因此考慮通過(guò)研究金融時(shí)間序列特征和風(fēng)險(xiǎn)模型，來(lái)改進(jìn)投資組合模型。 首先，介紹了本課題的研究背景和意義，對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)和研究技術(shù)做了綜述。結(jié)合廣義自回歸條件異方差（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity，GARCH）模型和馬爾科夫蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）方法，提出了一個(gè)改進(jìn)的VaR（Value at Risk，VaR）計(jì)算方法，并結(jié)合滬深300指數(shù)對(duì)改算法進(jìn)行了實(shí)證比較分析。 接著，針對(duì)股票收益率數(shù)據(jù)分布尖峰后尾的特性，從線性微分方程中推導(dǎo)出雙參數(shù)q-高斯分布概率密度函數(shù)，研究了其圖形特征和參數(shù)估計(jì)方法，將其應(yīng)用在經(jīng)典的投資組合模型中，結(jié)合真實(shí)股票數(shù)據(jù)實(shí)證研究，結(jié)果表明基于q-高斯分布的投資組合模型可以取得更大收益。 然后，針對(duì)資產(chǎn)收益率序列間的相依關(guān)系和尖峰后尾特性，把Copula理論、極值理論、q-高斯分布投資組合模型集成起來(lái)，提出了一個(gè)集成算法框架，用以衡量資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)和收益，，通過(guò)選取近年來(lái)和中國(guó)經(jīng)濟(jì)關(guān)系密切的數(shù)個(gè)經(jīng)濟(jì)體的指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究分析，結(jié)果表明該集成算法框架可以有效降低投資風(fēng)險(xiǎn)并最大化收益。 最后，基于R語(yǔ)言出眾的統(tǒng)計(jì)分析功能和金融互聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)，結(jié)合RShiny、FastRWeb和ECharts等Web數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，構(gòu)建了基于Web的金融數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：金融時(shí)間序列 VaR 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 馬爾科夫蒙特卡洛 廣義自回歸條件異方差 投資組合 q-高斯分布 Copula理論 極值理論 帕累托分布 R語(yǔ)言 Web數(shù)據(jù)可視化
【學(xué)位授予單位】：華東交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09;F832.51;F224
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-6
• 目錄6-8
• 主要符號(hào)說(shuō)明8-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述10-14
• 1.2.1 GARCH 模型族國(guó)內(nèi)外研究狀況10-11
• 1.2.2 VaR 國(guó)內(nèi)外研究狀況11-12
• 1.2.3 投資組合模型國(guó)內(nèi)外研究狀況12-13
• 1.2.4 基于 R 語(yǔ)言 Web 數(shù)據(jù)可視化國(guó)內(nèi)外研究狀況13-14
• 1.3 本文工作14-15
• 第二章 金融時(shí)間序列 VaR 建模方法與實(shí)證分析15-27
• 2.1 金融時(shí)間序列特征15-16
• 2.2 VaR 建模相關(guān)算法16-20
• 2.2.1 資產(chǎn)收益率16-17
• 2.2.2 在險(xiǎn)價(jià)值 VaR17-18
• 2.2.3 馬爾科夫蒙特卡洛方法18-19
• 2.2.4 GARCH 模型19-20
• 2.3 實(shí)證分析20-26
• 2.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及其特征檢驗(yàn)20-23
• 2.3.2 實(shí)驗(yàn)與分析23-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 基于 q-高斯分布的投資組合模型27-37
• 3.1 q-高斯分布27-32
• 3.1.1 q-高斯分布的推導(dǎo)27-29
• 3.1.2 q-高斯分布的參數(shù)特征與參數(shù)估計(jì)29-32
• 3.2 投資組合模型及其改進(jìn)32-33
• 3.3 實(shí)證分析33-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 基于 Copula 函數(shù)的投資組合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)37-50
• 4.1 Copula 理論37-42
• 4.1.1 Copula 原理和性質(zhì)37-38
• 4.1.2 Copula 類(lèi)型38-40
• 4.1.3 參數(shù)估計(jì)方法及擬合優(yōu)度檢驗(yàn)40-42
• 4.2 極值理論和帕累托分布42-43
• 4.3 模型構(gòu)建43-45
• 4.4 實(shí)證分析45-49
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)45-46
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程46-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第五章 基于 Web 的金融數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)構(gòu)建50-58
• 5.1 Shiny 開(kāi)發(fā)交互式 Web 應(yīng)用50-53
• 5.2 FastRWeb 開(kāi)發(fā)基于 R 的 Web 應(yīng)用53-54
• 5.3 ECharts 的數(shù)據(jù)可視化54-55
• 5.4 基于 Web 的金融數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)構(gòu)建55-57
• 5.4.1 金融數(shù)據(jù)的可視化55-57
• 5.4.2 基于 Web 的金融數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)構(gòu)建57
• 5.5 本章小結(jié)57-58
• 第六章 總結(jié)58-60
• 6.1 主要工作回顧58
• 6.2 本課題今后需進(jìn)一步研究的地方58-60
• 參考文獻(xiàn)60-65
• 附錄A 部分相關(guān)程序代碼65-67
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文67-68
• 致謝68

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

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4 李賀;張玉林;;基于行業(yè)板塊的投資組合方法研究[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社科版);2013年03期

5 周暉;方江曉;黃梅;;風(fēng)電功率GARCH預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用研究[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2011年05期

6 尤華;李恩娟;;股權(quán)結(jié)構(gòu)與股權(quán)代理成本關(guān)系的實(shí)證研究——基于2011年創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)研究[J];技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究;2014年01期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 韓哲;中國(guó)區(qū)域金融業(yè)發(fā)展非均衡性研究[D];吉林大學(xué);2014年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 劉一鳴;金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型研究[D];蘭州大學(xué);2014年

本文編號(hào)：829700