【摘要】： 本文的研究焦點是風險厭惡的度量問題,即如何尋找一個更為符合實際的方法來估計股票市場的總體風險厭惡。在實際中能夠較好估計股票市場的總體風險厭惡程度是有很多實際意義的。我們首先在文中的緒論部分中簡單介紹了個體風險厭惡和市場總體風險厭惡的概念及其兩者之間的聯(lián)系。在第二章里,我們介紹了用于風險厭惡度量的常系數(shù)ARCH—M模型和Chou etal.'(1992)的時變系數(shù)ARCH—M模型并分析了上述模型的一些不足之處。 在接下來的第三章里,我們提出了半?yún)?shù)ARCH—M模型來度量風險厭惡。為了避免將風險厭惡系數(shù)變化局限于某個特定的過程,在該模型中,風險厭惡系數(shù)被看成一些經(jīng)濟變量的未知函數(shù)。我們采用兩階段估計來分別估計均值方程中未知函數(shù)和波動方程中未知系數(shù),其中,第一步是基于局部線性方法,第二步是基于局部極大似然方法。我們緊接著討論了估計的漸進性,基于漸進偏差和漸進方差的表達式,我們給出窗寬的估計方法。 在文中的第四章節(jié),我們對所提的模型及其估計方法做了一些數(shù)值模擬,發(fā)現(xiàn)模型表現(xiàn)還是令人滿意的。在此基礎上,我們對中國上海股票市場和香港股票市場做了實證研究,對結果做了相應的分析和解釋以及對兩地市場的做了比較。 在第五章中,我們對第三章的模型做了拓展,將其殘差項的分布從正態(tài)分布拓展到一般分布,同樣我們也是可以證明所提出的估計的漸進性,由于證明過程類似,文中只給出了一些額外的條件和漸進結果。我們還討論了模型可能遇到的問題和有待改進的地方。
【圖文】：

廣州大學理學碩士學位論文___/////一戶才才圖4一l例 1.(a)Solideurve15true cUrVe15IrUeeurveofm:(.)，eurve二1(.)do訛 dCUrve，dottedc山附 e15itsestimator(leftPanel).(b)Solid 5arethe90%eonfidencebands(rightPanel)·‘‘一一一一一一 -------一 一圖4一2例 2.(a)Solldeurveistrueeurve二2(.)，，dottedeurveisitsestimator(leftpanel).(b)Solid eurve15trueeurveof02(.)， dottedeurvesarethe90%eonfideneebands(rightPanel).4.2中國股市實證研究在本節(jié)里面，我們將所提的風險厭惡度量的方法運用中國股市中，來實際分析一下市場總體風險厭惡的狀況。首先，我們在常系數(shù)ARCH一M模型下檢驗一下不同時間段的風險厭惡是否有顯著變化。我們選取了1995年1月至2004年12月的上海證券交易所的綜合指數(shù)作為市場組合的代表，數(shù)據(jù)可以從國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫獲得。依據(jù)中國股市變點(見附錄l)

廣州大學理學碩士學位論文___/////一戶才才圖4一l例 1.(a)Solideurve15true cUrVe15IrUeeurveofm:(.)，eurve二1(.)do訛 dCUrve，dottedc山附 e15itsestimator(leftPanel).(b)Solid 5arethe90%eonfidencebands(rightPanel)·‘‘一一一一一一 -------一 一圖4一2例 2.(a)Solldeurveistrueeurve二2(.)，dottedeurveisitsestimator(leftpanel).(b)Solid eurve15trueeurveof02(.)， dottedeurvesarethe90%eonfideneebands(rightPanel).4.2中國股市實證研究在本節(jié)里面，我們將所提的風險厭惡度量的方法運用中國股市中，來實際分析一下市場總體風險厭惡的狀況。首先，我們在常系數(shù)ARCH一M模型下檢驗一下不同時間段的風險厭惡是否有顯著變化。我們選取了1995年1月至2004年12月的上海證券交易所的綜合指數(shù)作為市場組合的代表，數(shù)據(jù)可以從國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫獲得。依據(jù)中國股市變點(見附錄l)
【學位授予單位】：廣州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：F224;F830.91

【引證文獻】

相關碩士學位論文 前3條

1 陳玉勤;基于單變量GARCH-M模型的風險厭惡度量[D];廣州大學;2011年

2 孫朗成;基于部分線性函數(shù)系數(shù)ARCH-M模型的風險厭惡度量[D];廣州大學;2010年

3 孫巖;基于GARCH-M模型的經(jīng)驗似然研究[D];廣州大學;2012年

本文編號：2693925