發(fā)布時間：2017-10-04 21:30

  本文關鍵詞：GARCH-偏T模型及其在汽車行業(yè)日收益率分析中的應用

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【摘要】：自從我國改革開放30多年以來,國內的金融市場不斷向外界敞開懷抱,多種多樣的金融產(chǎn)品不斷被創(chuàng)新和改造.我國的金融市場競爭形勢也更加激烈.如何準確的發(fā)現(xiàn)風險、度量風險和制定適應的風險決策,成為風控者們關注的核心問題.通常情況下,由于股票的日收益率之間的關系是非線性相關關系,恰好Copula理論可以反映股票日收益率之間的這種非線性相關關系,而且Copula函數(shù)可以結合單個股票的日收益率分布情況(邊際分布)來表示出多個股票的整體分布情況(聯(lián)合分布),故Copula理論成為金融市場中常用的用于風險度量的方法.在實際應用中,一個Copula模型所對應的邊際分布的選取是解決問題的關鍵.因為GARCH-t模型能夠很好地描述金融時間序列“尖峰厚尾”的特性,所以大多數(shù)研究股票的案例分析中采用GARCH-t模型來描述日收益率分布情況,但是,這種金融時間序列的分布情況通常不是對稱的,而t分布具有對稱性,基于此原因,本文創(chuàng)建了GARCH-偏f模型,該模型能有效克服上述的問題,很好的反映出邊際分布的非對稱性.楊湘豫和夏宇的研究中GARCH-t模型中參數(shù)的估計采取極大似然估計法,但是,在遇到目標函數(shù)沒有極大值的情況,該種方法很大程度上不能得出最優(yōu)解.本文采用的貝葉斯方法將待估參數(shù)看作是服從某種分布的隨機變量,并且事先提供這個參數(shù)的先驗分布,即人們對有關參數(shù)的主觀經(jīng)驗信息.在參數(shù)估計過程中先驗信息和樣本信息同時被使用.貝葉斯估計方法有效克服了極大似然估計方法的缺陷.本文使用了WinBUGS軟件有效的對模型中的參數(shù)進行估計.WinBUGS軟件的運行以MCMC方法為基礎,它將所有未知參數(shù)都看做隨機變量,然后對此種類型的概率模型進行求解.論文首先介紹了GARCH模型、Copula理論和貝葉斯理論,然后運用貝葉斯估計理論建立Copula-GARCH-偏t模型,最后把汽車行業(yè)日收益率作為研究對象,運用貝葉斯估計方法得到模型的參數(shù)估計,繼而得出日收益率實時的相關關系.研究結果表明一汽轎車與比亞迪汽車日收益率之間存在較強的正相關性.
【關鍵詞】：Copula理論 GARCH-偏t模型 貝葉斯估計 WinBUGS軟件
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F832.51;F426.471
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 選題背景和意義10-12
• 1.2 國內外研究情況概述12-13
• 1.3 論文內容、結構和創(chuàng)新點13-15
• 1.3.1 論文內容13
• 1.3.2 論文結構13-14
• 1.3.3 創(chuàng)新點14-15
• 第二章 GARCH-偏t模型15-20
• 2.1 ARCH與GARCH模型15-18
• 2.1.1 ARCH模型15-17
• 2.1.2 GARCH模型17-18
• 2.2 GARCH-偏t模型18-20
• 第三章 Copula理論20-25
• 3.1 Copula理論簡介20-22
• 3.1.1 Copula函數(shù)的定義和性質20
• 3.1.2 Sklar定理20-22
• 3.2 常用的Copula函數(shù)22-25
• 3.2.1 橢圓Copula函數(shù)族22-23
• 3.2.2 阿基米德Copula函數(shù)23-24
• 3.2.3 邊際分布模型的檢驗24-25
• 第四章 貝葉斯理論25-30
• 4.1 貝葉斯理論25-27
• 4.1.1 貝葉斯定理25-26
• 4.1.2 先驗分布的選擇及貝葉斯估計26-27
• 4.2 仿真計算27-30
• 4.2.1 MCMC方法27-28
• 4.2.2 馬爾科夫鏈28
• 4.2.3 Gibbs抽樣28-29
• 4.2.4 WinBUGS軟件29-30
• 第五章 GARCH-偏t模型在實例中應用30-36
• 5.1 基本的統(tǒng)計分析30
• 5.2 邊際分布模型選擇與擬合30-33
• 5.3 二元正態(tài)Copula模型33-34
• 5.4 結論與展望34-36
• 參考文獻36-39
• 致謝39-40
• 附錄40-43

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1 楊樹成;;深證100指數(shù)日收益率波動性的實證研究[J];重慶文理學院學報(自然科學版);2006年04期

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5 易方達深100指數(shù)基金經(jīng)理;指數(shù)的分化[N];證券時報;2006年

6 王勇;新券次新券仍然有戲[N];中國證券報;2003年

7 本報記者 周，

本文編號：972972