在資本市場的理論與實踐中,對投資風險的度量一直是理論界與實務界關注的焦點,其中β系數(shù)就是一種廣泛采用的風險度量指標。隨著全球金融一體化的逐步深入,中國股票市場也逐步融入全球金融體系當中,影響中國股票市場波動的因素將更加復雜化,投資者所面臨的系統(tǒng)性風險也會更大,而且,中國股票市場是一個新興的、不成熟的市場,具有其自身的特點,因此,研究中國股票市場的系統(tǒng)性風險及其變動特征特別是對風險的預測,對于投資者和監(jiān)管者實施風險的防范和控制具有重要的意義。首先,本文從β系數(shù)的理論定義出發(fā),采用動態(tài)分析方法-DCC-MVGARCH模型分析個股和市場指數(shù)收益率的條件方差和它們之間的動態(tài)相關系數(shù),從而估計出較為準確的時變β系數(shù)。研究發(fā)現(xiàn)β系數(shù)極不穩(wěn)定,波動幅度較大,上海股票市場所選樣本系統(tǒng)性風險水平偏高,而且股本規(guī)模較大的上市公司的系統(tǒng)性風險水平要小于股本規(guī)模較小的上市公司。其次,本文采用了分形市場理論的研究方法一經(jīng)典R/S分析法探討時變β系數(shù)序列的長期變動特征,研究發(fā)現(xiàn)β系數(shù)序列具有長記憶特征。最后,在R/S分析的基礎上,對樣本股票時變β系數(shù)序列分別建立ARIMA和ARFIMA預測模型,結果表明描述長記憶... 

【文章來源】：暨南大學廣東省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

國電電力刀系數(shù)樣本偏自相關函數(shù)

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3082381