金融市場存在著顯著的杠桿效應(yīng),即正向沖擊與負(fù)向沖擊帶給產(chǎn)品收益率的影響是不同的,本文所研究的GJR-GARCH模型能很好地描述這種不對性.在對該模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方面,經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)派通常采用極大似然估計(jì)方法,但是當(dāng)目標(biāo)函數(shù)沒有極大值時(shí),該方法就很難實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)的數(shù)值最優(yōu)化.鑒于該模型沒有具體形式的條件后驗(yàn)密度,本文采用Metropolis-Hastings抽樣方法對模型參數(shù)的條件后驗(yàn)分布進(jìn)行MCMC模擬,然后利用模擬得到的樣本對模型的參數(shù)進(jìn)行貝葉斯推斷.該方法解決了參數(shù)估計(jì)過程中的高維數(shù)值積分問題.模擬結(jié)果表明:在刻畫上證指數(shù)和深證成指的收益率序列時(shí),GJR-GARCH-T模型的模擬效果要優(yōu)于GJR-GARCH-N模型.本文主要研究GJR-GARCH模型的參數(shù)估計(jì)方法,將GJR-GARCH-N模型與GJR-GARCH-T模型進(jìn)行對比研究,主要內(nèi)容如下:1.論述了GJR-GARCH模型的研究背景、意義、研究現(xiàn)狀及研究內(nèi)容和安排,并對我國的金融時(shí)間序列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析.2.介紹GJR-GARCH模型的參數(shù)估計(jì)方法.本文使用MCMC方法來估計(jì)GJR-GARCH模型的參數(shù),該方法結(jié)合了貝葉斯估計(jì)法,... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

收益率的時(shí)間序列圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]GJR-GARCH模型的弱收斂極限過程[J]. 賴江虹,楊海波.  南昌航空大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(04)
[2]GARCH族模型在匯率波動(dòng)分析中的應(yīng)用[J]. 徐建軍.  經(jīng)濟(jì)師. 2011(05)
[3]GARCH、GJR-GARCH和EGARCH模型預(yù)測能力實(shí)證研究[J]. 莫海菁.  經(jīng)濟(jì)視角(下). 2011(03)
[4]基于MCMC模擬的貝葉斯AR-GJR-GARCH模型及其應(yīng)用[J]. 朱慧明,曾惠芳,曹英.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2008(02)
[5]具有GJR-GARCH誤差項(xiàng)時(shí)序的ADF單位根檢驗(yàn)[J]. 王莉莉,彭作祥.  西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2005(06)
[6]基于GJR-GARCH的VaR模型及其在上海證券市場的實(shí)證研究[J]. 康宇虹,梁健.  南開管理評論. 2004(04)
[7]中國股市的ARCH效應(yīng)分析[J]. 唐齊鳴,陳健.  世界經(jīng)濟(jì). 2001(03)

碩士論文
[1]GJR-GARCH模型的弱收斂及層論研究[D]. 賴江虹.南昌航空大學(xué) 2015
[2]基于GJR-GARCH模型和極值理論的VaR評估[D]. 徐靜.東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 2006
[3]非對稱GARCH模型在中國股市收益波動(dòng)中的研究與應(yīng)用[D]. 夏慶.武漢理工大學(xué) 2005



本文編號：2953257