股票市場的收益率波動往往具有聚集特征,即大的波動往往跟隨著大的波動,小的波動往往跟隨著小的波動。Engle（1982）建立的ARCH模型可以用來描述和預測這種波動聚集性現(xiàn)象,隨后Bollerslev（1986）借助ARMA模型的思想,在Engle的工作基礎(chǔ)之上提出GARCH模型。為捕捉金融市場波動的非對稱性,學者們又相繼提出了GARCH-M（1987）、EGARCH（1991）、GJR-GARCH（1993）等模型來刻畫波動率的動態(tài)非對稱變化規(guī)律。然而,人類的思維具有可變性,復雜性和難預測性。當我們在決策過程中遇到不確定性問題時,這些不確定性往往不僅是由于事物的隨機性所引起,還可能是來自于測量與感知中的不確定因素,如不完全的信息、部份已知的知識、對環(huán)境模糊的描述等。這類信息主要由人類思維對某些概念表達模糊所引起的,而且這些不確定性經(jīng)常比我們想像的要復雜許多。在金融市場上,人們的思維也并非總是完全理性的,特別是在市場波動較大時往往是模糊的,投資者的風險偏好程度就更加不確定,會受到環(huán)境、心態(tài)、性格、信息、、學識等各種因素影響,同時收益率本身也可能是模糊的。投資市場的這種模糊性不可能完全依賴... 

【文章來源】：西南財經(jīng)大學四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

信息、知識、理性，過去、現(xiàn)在、將來與期望的復雜關(guān)系

不合理的現(xiàn)象。例如，最近相當熱門的“景氣”一詞，當我們考慮景氣指標0到100的范圍時，若定義30到50為“景氣好”，則根據(jù)傳統(tǒng)集合的定義，可繪出“景氣”的特征函數(shù)，如圖3.2所示。在圖3.2中顯示當某月景氣指標介于30到50之間，則屬于景氣好，其特征值為1;反之，便不屬于景氣好，特征值為0。但若我們假設有A、B、C三個月，景氣指標各為29、31、49，其中B、C兩月指標值相差18，且都屬于景氣好;但A、B兩月指標值雖只差2，但A月卻不屬于景氣好，這是相當不合理的。特征數(shù)函0一~二殉—5獷一圖3.2傳統(tǒng)集合景氣的特征函數(shù)景氣對于這種傳統(tǒng)集合的二分法與人類思維模式格格不入的問題

隸屬度函數(shù)是模糊理論最基本的概念，它不僅可以描述模糊集合的性質(zhì)，可以對模糊集合進行量化，并且利用精確的數(shù)學方法，來分析和處理各類糊性問題。然而，要建立一個足以表達模糊概念的隸屬度函數(shù)，并不是一容易的事。其原因在于隸屬度函數(shù)仍舊脫離不了個人的主觀意識，故沒有用的定理或公式。一般而言，解決的辦法是根據(jù)經(jīng)驗法則，或是利用以往統(tǒng)計資料來輔助加以確定，很難像客觀事物一樣有很強的說服力。因此，屬度函數(shù)的建立經(jīng)常最具有爭議性的，也沒有一種隸屬度函數(shù)是可以被廣接受而使用。在Zimm~~(1991)所提出的隸屬度函數(shù)的理論中，隸屬度函數(shù)可分為散型(diseretization)與連續(xù)型(。。ntinuous)兩種。離散型的隸屬度函數(shù)是接給予有限模糊集合內(nèi)每個元素的隸屬度，并以向量的形式表現(xiàn)出來;而續(xù)型隸屬度函數(shù)則有幾種常用的函數(shù)形式(S一函數(shù)、Z一函數(shù)、二一函數(shù)、三形函數(shù)、梯形函數(shù)、高斯(指數(shù))函數(shù))來描述模糊集合。函數(shù)定義的表

【參考文獻】：
期刊論文
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