發(fā)布時間：2020-11-21 23:42

　　 金融數(shù)據(jù)一般具有尖峰厚尾的特性,股市數(shù)據(jù)一般具有波動特性,不同發(fā)展水平狀態(tài)下的股票市場一般存在非對稱性,異方差性、聚集效應以及杠桿效應,故如何研究尖峰厚尾狀態(tài)下股市數(shù)據(jù)的特性是一個重中之重的問題。本文利用穩(wěn)定分布捕獲滬深股市股指收益的尖峰厚尾特性和非對稱性,利用ARMA-GARCH模型捕獲異方差性,并結(jié)合歷史價格信息,建立基于穩(wěn)定分布的G-ARMA-GARCH模型(G-ARMA-GARCH-S)。本文的研究結(jié)構(gòu)如下:前三章介紹了金融數(shù)據(jù)的一般特征,簡述了金融數(shù)據(jù)的分布及其特點,從“穩(wěn)定”、中心極限定理和特征函數(shù)三個角度給出了穩(wěn)定分布的定義,并給出貝葉斯估計穩(wěn)定分布參數(shù)的方法。第四章引入梯度因子,建立G-ARMA-GARCH-S族模型,討論了幾種不同分布下的G-ARMA-GARCH族模型的特性,利用極大似然估計對模型系數(shù)作出了估計,并給出基于穩(wěn)定分布的在險價值(VaR)估計方法,用其衡量金融市場風險。最后通過模擬驗證了用貝葉斯方法估計穩(wěn)定分布參數(shù)誤差更小。通過滬深股市股指收益率序列數(shù)據(jù)進行實證分析,發(fā)現(xiàn)G-ARMA-GARCH-S族模型比正態(tài)分布等薄尾分布擬合效果更好,并且G-ARMA-GARCH-S族模型估計的VaR刻畫滬深股市金融市場風險更準確,更能給投資者投資風險建議。
【學位單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：F224;F832.51
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    §1.1 選題背景及意義
    §1.2 研究方法
    §1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    §1.4 論文結(jié)構(gòu)
    §1.5 本文創(chuàng)新點
第二章 金融數(shù)據(jù)介紹
    §2.1 金融數(shù)據(jù)特征
    §2.2 基本統(tǒng)計量
    §2.3 常用分布
        §2.3.1 正態(tài)分布
        §2.3.2 t分布
        §2.3.3 廣義誤差分布
        §2.3.4 Tweedie分布族
        §2.3.5 穩(wěn)定分布
第三章 穩(wěn)定分布
    §3.1 穩(wěn)定分布的定義
    §3.2 穩(wěn)定分布的密度函數(shù)
    §3.3 穩(wěn)定分布的參數(shù)估計
第四章 基于穩(wěn)定分布的G-ARMA-GARCH模型族
    §4.1 梯度因子
    §4.2 ARMA模型
    §4.3 GARCH族模型
        §4.3.1 ARCH模型
        §4.3.2 GARCH模型
        §4.3.3 基于穩(wěn)定分布的GARCH模型
    §4.4 基于穩(wěn)定分布的G-ARMA-GARCH系數(shù)估計
    §4.5 基于穩(wěn)定分布的VaR模型
    §4.6 模型總結(jié)
第五章 模擬與實證分析
    §5.1 模擬
        §5.1.1 穩(wěn)定分布參數(shù)估計模擬驗證
        §5.1.2 G-ARMA-GARCH模型模擬驗證
    §5.2 數(shù)據(jù)選取與數(shù)據(jù)描述
    §5.3 數(shù)據(jù)檢驗
        §5.3.1 正態(tài)性檢驗
        §5.3.2 平穩(wěn)性檢驗
        §5.3.3 偏自相關(guān)性檢驗
        §5.3.4 異方差性檢驗
    §5.4 滬深股市指數(shù)收益率穩(wěn)定分布擬合參數(shù)估計
    §5.5 G-ARMA-GARCH族模型分析
        §5.5.1 不同分布的G-ARMA-GARCH族模型結(jié)果分析
        §5.5.2 不同分布的G-ARMA-GARCH族模型VaR結(jié)果分析
    §5.6 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻
致謝

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本文編號：2893777