【摘要】：傳統(tǒng)應(yīng)用于多元時間序列分析的方法有多元時間序列模型和多元波動率模型,多元波動率模型是從一元的波動率模型發(fā)展起來的,比起多元時間序列模型,它增加了殘差項之間的相互影響關(guān)系的度量,能夠提高多元時間序列的擬合效果,能夠更多的揭示時間序列之間的相關(guān)關(guān)系。同時,多元時間序列和多元波動率模型也有很多發(fā)展,比如,度量殘差不對稱的多元EGARCH模型,度量長記憶的多元LM-GARCH模型以及分整模型等,這些模型的提出豐富了多元時間序列模型刻畫數(shù)據(jù)的能力。 但是,不管是多元時間序列模型還是多元波動率模型,他們都有一定的缺陷,就是參數(shù)多時很難進行有效的估計,其次在刻畫多元波動時,對于厚尾和偏斜的數(shù)據(jù)特征不能很好的描述。最近剛剛發(fā)展起來的時間序列的Copula模型能夠刻畫時間序列之間的非線性相關(guān)結(jié)構(gòu)。Copula函數(shù)是將時間序列的邊緣分布和聯(lián)合分部聯(lián)系在一起的函數(shù),利用Copula函數(shù)進行建模首先可以對邊緣分布選取各種模型進行擬合,極大地提高了對邊緣分布的擬合效果,其次能夠刻畫時間序列之間的非線性相關(guān)結(jié)構(gòu),對于變量相關(guān)性的刻畫也更加深入。 在房地產(chǎn)市場和股票指數(shù)相關(guān)性的研究上,本文運用國房景氣指數(shù)對數(shù)波動率和上證綜合指數(shù)對數(shù)波動率進行分析,運用多元時間序列模型、多元波動率模型和Copula模型從多方面進行度量,揭示房地產(chǎn)市場和股票市場波動率之間的相關(guān)關(guān)系和相關(guān)結(jié)構(gòu),以及它們在短期和長期的不同相關(guān)關(guān)系。此外,在研究國房景氣指數(shù)的時候有三個主要的指標(biāo),它們分別是商品房銷售價格指數(shù)、土地開發(fā)面積指數(shù)和房地產(chǎn)開發(fā)投資指數(shù),文章在最后分析了這三個指標(biāo)波動率之間的相關(guān)關(guān)系和相關(guān)結(jié)構(gòu)。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：O211.61

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本文編號：2594573