【摘要】： 股市的波動性一直以來都備受關(guān)注,特別是波動性的顯著特性之一——股市間的波動溢出效應(yīng)的研究比較成熟,主要是利用GARCH模型對金融數(shù)據(jù)的進(jìn)行分析,而其中涉及到的相關(guān)關(guān)系是用線性相關(guān)關(guān)系刻畫的,但是線性相關(guān)系數(shù)已經(jīng)不能完全刻畫當(dāng)今的復(fù)雜金融市場。此外對中國股市和其他國家股市之間的波動溢出效應(yīng)研究較少。本文,了解金融市場的真實相關(guān)性。 本文主要工作是對股市波動溢出效應(yīng)的闡述和分析。以全球比較重要的五支股指作為研究對象,選擇Copula函數(shù)導(dǎo)出一些相關(guān)性測度描述了股市相關(guān)性,分析波動溢出效應(yīng),本文主要內(nèi)容有： 第一部分描述了選題背景和研究意義、股市波動溢出的研究成果、Copula函數(shù)的研究成果；介紹了波動性理論和Copula函數(shù)的基本理論,包括Copula方法的定義、性質(zhì)和常用Copula函數(shù)族,由Copula函數(shù)導(dǎo)出的一系列相關(guān)性指標(biāo)以及Copula函數(shù)的參數(shù)估計等； 第二部分構(gòu)建Copula模型,首先描述了Copula模型的構(gòu)造方法,包括構(gòu)造步驟、參數(shù)的估計方法和參數(shù)檢驗方法,其次針對本文所選取的數(shù)據(jù),引入GARCH-t條件邊緣分布,并構(gòu)建了二維Normal Copula模型,探討了參數(shù)估計與檢驗問題； 第三部分五大股指進(jìn)行實證比較,先進(jìn)行同一時間段數(shù)據(jù)分析,結(jié)果表明股市之間的波動溢出強(qiáng)弱因地域而差異明顯,最后將金融危機(jī)前后的實證結(jié)果進(jìn)行比較,從股市波動溢出的變化情況,來總結(jié)五大股市之間的聯(lián)動性,結(jié)果表明金融危機(jī)后中國股市與其他股市之間波動溢出效應(yīng)增強(qiáng)。
【圖文】：

圖4一4指數(shù)直方圖及曲線擬合我們試圖分別對其利用正態(tài)分布和t分布擬合兩組時間序列數(shù)據(jù)，如圖4一4所示可以看到，，t分布對兩組數(shù)據(jù)的擬合效果要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于正態(tài)分布，而且比較符合分布的特征，說明t分布能夠很好的捕捉對數(shù)收益率的尖峰和長尾特征，因此我們將選取t分布作為邊緣分布來研究計算Copula函數(shù)。4.2.3邊緣分布函數(shù)的參數(shù)估計及檢驗金融時間序列的條件分布多呈現(xiàn)時變、偏斜、波動性集群、高峰厚尾等特性，厚尾分布如t分布和GED分布可以很好地描述這些分布特性，而GARCH模型又能很好地描述金融時間序列的波動性特征，因此厚尾GARCH模型可以更好地描述金融時間序列的各種波動性特征。因此這里我們選擇二元C叩ula一GARCH(1，1)一t模型:

一O圖
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：F224;F830.91

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本文編號：2694360