發(fā)布時(shí)間：2024-01-25 08:22

　　在金融市場(chǎng)中,波動(dòng)率的準(zhǔn)確建模和預(yù)測(cè)是進(jìn)行資產(chǎn)配置、風(fēng)險(xiǎn)管理等金融應(yīng)用的關(guān)鍵�，F(xiàn)有的研究主要是基于低頻數(shù)據(jù)的GARCH類模型,但經(jīng)過(guò)大量研究得出的預(yù)測(cè)效果卻并不穩(wěn)健。近年來(lái),采用高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行波動(dòng)率建模備受國(guó)內(nèi)外學(xué)者的青睞,因?yàn)槠浒烁嗟臄?shù)據(jù)信息,但高頻數(shù)據(jù)的市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)噪聲、跳躍等對(duì)波動(dòng)的影響不容忽視。并且傳統(tǒng)的低頻或高頻波動(dòng)模型的采樣頻率相同,這往往限制了變量的選取,可能會(huì)降低模型的預(yù)測(cè)精度。本文選取滬深300指數(shù)日低頻數(shù)據(jù)與5分鐘高頻數(shù)據(jù),將低頻GARCH類模型和高頻HAR-RV族、FNN-HAR-J模型相結(jié)合,得到混頻預(yù)測(cè)模型——MoP模型。分別對(duì)收益率序列和已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)序列進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,并且對(duì)低頻波動(dòng)模型和高頻波動(dòng)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì),采用MCS檢驗(yàn)法將GARCH類模型、HAR類模型、FNN-HAR-J模型以及混頻MoP模型進(jìn)行對(duì)比分析。并采用這些模型對(duì)金融資產(chǎn)的動(dòng)態(tài)VaR進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文的研究具有一定的實(shí)踐意義,混頻波動(dòng)模型可以進(jìn)一步應(yīng)用于其他金融產(chǎn)品,對(duì)防范金融產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)有著一定的指導(dǎo)意義。通過(guò)實(shí)證分析可得以下結(jié)論:首先,通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)分析,得出收益率序列和已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)序列...

【文章頁(yè)數(shù)】：50 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述
        1.2.1 低頻波動(dòng)模型研究現(xiàn)狀
        1.2.2 高頻波動(dòng)模型研究現(xiàn)狀
        1.2.3 混頻波動(dòng)模型研究現(xiàn)狀
    1.3 研究方法以及創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 研究方法
        1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 基本內(nèi)容與框架
        1.4.1 基本內(nèi)容
        1.4.2 文章基本框架
2 波動(dòng)率模型理論分析
    2.1 低頻GARCH類模型
        2.1.1 GARCH模型
        2.1.2 EGARCH模型
        2.1.3 GJR-GARCH模型
        2.1.4 FIGARCH模型
    2.2 已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率與已實(shí)現(xiàn)二次冪變差測(cè)度
    2.3 高頻HAR族模型
        2.3.1 HAR-RV模型
        2.3.2 HAR-RV-J模型
        2.3.3 HAR-RV-CJ模型
        2.3.4 FNN-HAR-J模型
    2.4 混頻MoP模型
    2.5 本章小結(jié)
3 實(shí)證分析
    3.1 樣本數(shù)據(jù)選取與處理
    3.2 低頻數(shù)據(jù)的分析
        3.2.1 樣本數(shù)據(jù)描述性分析
        3.2.2 樣本數(shù)據(jù)的ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)
        3.2.3 低頻波動(dòng)模型的參數(shù)估計(jì)
    3.3 高頻數(shù)據(jù)的分析
        3.3.1 樣本數(shù)據(jù)描述性分析
        3.3.2 高頻波動(dòng)模型的參數(shù)估計(jì)
    3.4 滾動(dòng)時(shí)間窗的樣本外預(yù)測(cè)及MCS檢驗(yàn)
        3.4.1 波動(dòng)率預(yù)測(cè)方法說(shuō)明
        3.4.2 MCS檢驗(yàn)的理論基礎(chǔ)
        3.4.3 樣本外預(yù)測(cè)的效果分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于不同頻率模型的動(dòng)態(tài)VaR的預(yù)測(cè)
    4.1 VaR的理論分析
    4.2 樣本外動(dòng)態(tài)VaR的預(yù)測(cè)
    4.3 動(dòng)態(tài)VaR的檢驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及參加科研情況
致謝



本文編號(hào)：3884473