在我國證券市場,因為受國家宏觀調(diào)控政策和國際金融市場等因素的影響,金融資產(chǎn)價格會出現(xiàn)一定程度的波動。尤其是股票市場,對調(diào)控政策和國際相關(guān)行業(yè)信息更為敏感,受這些信息的影響,股票價格可能產(chǎn)生巨幅波動,從而使得投資者面臨巨大損失的風(fēng)險。在這種情況下,如何合理預(yù)期所持有資產(chǎn)的收益和損失風(fēng)險就成為投資者關(guān)注的焦點。鑒于此,本文做了以下幾個方面的研究。首先,分別用BMM模型和POT模型對中國滬、深股市指數(shù)收益尾部進行建模研究,得出POT模型更能有效地擬合滬、深股市指數(shù)收益尾部,并且對收益尾部的非對稱性進行了實證分析。其次,由于在POT建模中閾值選取的重要性,本文在已有的平均超出量函數(shù)法和判斷u值引起參數(shù)估計量的變化法的基礎(chǔ)上,將兩種方法結(jié)合,克服他們本身所固有的一些缺點,發(fā)現(xiàn)可以找到更為合適的閾值,為進一步的參數(shù)估計奠定了基礎(chǔ)。最后,應(yīng)用POT模型對實行漲跌停板制度前后的收益尾部進行了實證對比,從實證的角度說明漲跌停板制度在保護廣大投資者利益和保持市場穩(wěn)定上所起到的重要作用。 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

塊方法選取極值法

不論 x 是否有限，當(dāng)n → ∞ 時，最大值nM 分布的極限只能是 0 或 1，這種退化分布是沒有任何意義的，因此我們不直接討論最大值的漸進分布。類似于處理 n 個隨機變量之和的中心極限定理，我們試圖通過對 n 個隨機變量最大值nM 的規(guī)范化變化，以了解最大值分布的性質(zhì)。2.2 樣本極值的選取方法應(yīng)用極值理論于風(fēng)險測量，離不開樣本極值，通常選取金融收益的極值有以下兩種方法：第一種方法是塊方法，即區(qū)組最大值模型 BMM(Block Maxima Method)：首先，把金融收益時間序列分為不重疊的幾個小區(qū)間，然后從每個區(qū)間里選取一個極值。例如圖 2-1 所示，在假設(shè)的 9 天收益1 9R ～ R中，每 3 天劃分為一個小區(qū)間，共有 3 個不重疊區(qū)間，每一區(qū)間選取一個極值，得到2, 6 8R R ,R 三個極值。

極值分布的密度函數(shù)

【參考文獻】：
期刊論文
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[8]GDP分布模型與股票收益率的極值分析[J]. 邵學(xué)清.  數(shù)學(xué)的實踐與認識. 2003(12)
[9]中國股市收益率分布函數(shù)研究[J]. 封建強,王福新.  中國管理科學(xué). 2003(01)
[10]上海證券市場收益率分布的對稱性研究[J]. 封建強.  統(tǒng)計研究. 2001(07)

碩士論文
[1]尾部指標估計中的閾值選擇[D]. 張春英.天津大學(xué) 2005



本文編號：3513430