【摘要】：波動率是市場變化的度量,其大小反映市場風險的程度。波動率的特征與預測是風險度量、組合投資、風險管理以及衍生工具定價的核心,因此,波動率的研究具有十分重要的意義。 本文在前人對波動率研究的基礎(chǔ)上,首先分析了ARCH(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)和GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)模型的統(tǒng)計性質(zhì)、模型的優(yōu)缺點和波動率預測的過程,研究了模型的參數(shù)估計——擬極大似然估計和針對方差估計。其次,把模糊理論應用到時間序列分析上,建立了模糊時間序列的波動率預測模型。通過引入模糊C-均值聚類算法,建立模糊函數(shù),將股票市場的波動率序列、收益率序列、成交量序列、多空雙方強弱對比等四個變量進行模糊配對,通過模糊規(guī)則計算得到波動率的預測值。最后,通過對上證指數(shù)的實證分析,利用絕對均差、誤差均方根、相對誤差絕對值平均及Theil不等系數(shù)方法等常見的模型評價標準,對預測的結(jié)果作分析比較,GARCH-t模型的四個誤差分別為：0.1615%,0.2003%,15.3776%和5.9656%；而模糊時間序列誤差分別為：0.0710%,0.0897%,5.7817%和2.7431%,都明顯的低于GARCH-t模型,結(jié)果表明模糊時間序列預測結(jié)果更好。
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F224;F830

【參考文獻】

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本文編號：2570272