隨著金融市場的不斷發(fā)展和完善,對金融市場的研究和探索也越發(fā)深入。其中對于金融市場中各類金融產(chǎn)品的波動(dòng)率的研究在金融市場研究中占據(jù)著重要的地位。資產(chǎn)配置,套期保值,風(fēng)險(xiǎn)管理都無疑涉及到對波動(dòng)率的把握和控制。近幾年來,憑借著計(jì)算機(jī)技術(shù)突飛猛進(jìn)的發(fā)展,高頻交易數(shù)據(jù)獲得越來越方便,而基于高頻數(shù)據(jù)的己實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的研究也越來越受到人們的重視,成為波動(dòng)率研究中一個(gè)重要的方向。目前,將已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率運(yùn)用到中國金融市場中對我國金融市場的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管以及金融市場的建立和發(fā)展中的很多基礎(chǔ)性問題的解決都具有非常重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。 本文主要是通過金融實(shí)證的方法,在分析總結(jié)其他研究者研究成果和經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合我國目前股票交易市場的特點(diǎn),利用滬深300指數(shù)的高頻數(shù)據(jù)建立HAR模型,以實(shí)證的方式研究中國股票交易市場的異質(zhì)性。在模型中,我們考察了短期,中期和長期交易者在效益中產(chǎn)生的波動(dòng)率對中國股票市場整體收益率波動(dòng)的影響。同時(shí)對于原有的HAR的改進(jìn)一般是引入GARCH模型消除殘差的異方差性,而在本文中我們提出了另種方法,及在原有的HAR模型中加入狀態(tài)轉(zhuǎn)移機(jī)制,提高原模型對現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的擬合程度和解釋作用。并用實(shí)證的方法證明該方法的可行性。 對實(shí)證結(jié)果進(jìn)行分析后我們認(rèn)為得到的改進(jìn)后的H A R模型具有更好的解釋作用。以日,周和月為狀態(tài)量的改進(jìn)后HAR模型的擬合優(yōu)度均大于原有的H A R模型。同時(shí)我們還發(fā)現(xiàn)以日收益率分析市場行情走勢的角度來說,市場的短期波動(dòng)總是短期,中期,長期交易者產(chǎn)生的市場波動(dòng)和市場中因重大信息或是其他因素引起的短期跳躍共同作用的結(jié)果；但是對于以周收益率和月收益率考察市場行情走勢時(shí),在市場行情上揚(yáng)和行情低迷時(shí),市場的短期波動(dòng)總是短期,中期,長期交易者產(chǎn)生的市場波動(dòng)發(fā)揮的作用卻是不同的；而短期市場外部因素對市場波動(dòng)不一定會(huì)有作用,這取決于市場行情的好壞。
【學(xué)位單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2013
【中圖分類】：F832.51;F224
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究思路和方法
        1.2.1 研究思路
        1.2.2 研究方法
    1.3 主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 主要內(nèi)容
        1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 文獻(xiàn)綜述
    2.1 已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率
        2.1.1 跳躍性波動(dòng)和連續(xù)性波動(dòng)
        2.1.2 隔夜收益
        2.1.3 最優(yōu)樣本頻率
    2.2 異質(zhì)性市場理論
    2.3 HAR模型
    2.4 本章小結(jié)
第三章 實(shí)證模型及相關(guān)理論
    3.1 已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率模型
        3.1.1 簡單的離散時(shí)間模型
        3.1.2 無市場微觀結(jié)構(gòu)效應(yīng)的連續(xù)時(shí)間模型
        3.1.3 市場微觀結(jié)構(gòu)噪聲
    3.2 HAR模型
    3.3 本章小結(jié)
第四章 實(shí)證設(shè)計(jì)及結(jié)果分析
    4.1 實(shí)證方案設(shè)計(jì)
    4.2 實(shí)證數(shù)據(jù)的處理
        4.2.1 數(shù)據(jù)來源
t和日已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率RV_t'>        4.2.2 每日收益率R_t和日已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率RVt

        4.2.3 股票收益率RV_t的隔夜收益
t估計(jì)量的Z_t統(tǒng)計(jì)量'>        4.2.4 基于MedRV_t估計(jì)量的Z_t統(tǒng)計(jì)量
t、α和離散跳躍方差CJ_t、α'>        4.2.5 連續(xù)樣本路徑方差CV_t、α和離散跳躍方差CJ_t、α

    4.3 普通HAR模型
        4.3.1 HAR模型的初步建立
2）'>        4.3.2 HAR模型的檢驗(yàn)（擬合優(yōu)度R²）
        4.3.3 HAR模型的篩選
        4.3.4 HAR模型殘差項(xiàng)檢驗(yàn)
    4.4 嵌入狀態(tài)轉(zhuǎn)移的HAR模型
        4.4.1 普通HAR模型的評估
        4.4.2 普通HAR模型改進(jìn)原理和方法
        4.4.3 改進(jìn)后HAR模型的參數(shù)設(shè)置
        4.4.4 改進(jìn)后HAR模型的檢驗(yàn)
        4.4.5 改進(jìn)后HAR模型的預(yù)測
    4.5 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與研究展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄一、主要程序代碼

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2860566

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