發(fā)布時(shí)間：2018-04-03 05:10

  本文選題：隨機(jī)波動(dòng)模型　切入點(diǎn)：厚尾　出處：《長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：為了研究股票市場(chǎng)的隨機(jī)波動(dòng)性,以及模擬股票收益的最大化。本論文梳理了國內(nèi)外隨機(jī)波動(dòng)模型的研究成果,在以往的文獻(xiàn)中發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的GARCH模型估計(jì)收益率序列通常表現(xiàn)出波動(dòng)具有長(zhǎng)記憶性特征和較高的方差持續(xù)性,這些特征可以由方差的結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)造成。本文在單變量隨機(jī)波動(dòng)模型的基礎(chǔ)上,研究了階段性隨機(jī)波動(dòng)模型,并且在總結(jié)股市收益研究方法的基礎(chǔ)上,根據(jù)股市階段性研究的需要提出檢驗(yàn)股市收益轉(zhuǎn)折點(diǎn)的檢驗(yàn)方法,并且對(duì)上證股市和深成股市劃分了階段;根據(jù)研究需要建立了階段性雙變量SV模型;利用階段性雙變量SV模型模擬了我國上證和深成兩個(gè)股市的收益和波動(dòng),在對(duì)比檢驗(yàn)結(jié)果和我國股市實(shí)際階段的基礎(chǔ)上,得出了基于階段性向量隨機(jī)波動(dòng)模型的一些實(shí)證結(jié)果。
[Abstract]:In order to study the stochastic volatility of stock market and simulate the maximization of stock returns.This paper reviews the research results of stochastic volatility models at home and abroad. It is found in previous literatures that the traditional GARCH models usually show long memory characteristics and high variance persistence.These characteristics can be caused by structural variability of variance.Based on the single-variable stochastic volatility model, this paper studies the stage stochastic volatility model, and on the basis of summarizing the stock market income research methods, according to the needs of the stock market stage research, puts forward the test method to test the stock market return turning point.And divided the Shanghai stock market and Shenzhen stock market into stages; according to the need to establish the stage of bivariate SV model; using the phased two-variable SV model to simulate the return and volatility of the Shanghai stock market and Shenzhen stock market.On the basis of comparing the test results with the actual stage of China's stock market, some empirical results based on the phase vector stochastic volatility model are obtained.
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1703756