發(fā)布時(shí)間：2022-12-23 00:35

　　經(jīng)過(guò)二十多年的發(fā)展,我國(guó)金融市場(chǎng)在得到迅猛發(fā)展的同時(shí),也呈現(xiàn)出了前所未有的波動(dòng)性,致使金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)日趨嚴(yán)重,金融風(fēng)險(xiǎn)的度量得到了日益關(guān)注。在我國(guó)股市起伏劇烈,使得股市存在著巨大的風(fēng)險(xiǎn),但同時(shí)也存在著巨大的機(jī)會(huì)。廣大中小投資者投資空前狂熱,然而由于投資者對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)無(wú)知,盲目的進(jìn)入股市,損失慘重。而投資者的行為也加劇了股市的劇烈波動(dòng)性,增大了股市風(fēng)險(xiǎn)。因此系統(tǒng)深入研究中國(guó)股市波動(dòng)特征和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。 隨機(jī)波動(dòng)率（SV）模型是一類(lèi)能很好刻畫(huà)金融數(shù)據(jù)波動(dòng)特征的模型,目前在金融領(lǐng)域中有著廣泛的用途。因此本文選用隨機(jī)波動(dòng)模型描述我國(guó)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性特征,通過(guò)模型的實(shí)證研究力求揭示我國(guó)股市的總體特征,并為其規(guī)范和完善我國(guó)股票市場(chǎng)提供參考價(jià)值。 本文首先介紹了股市波動(dòng)性研究的背景和意義,在此基礎(chǔ)上回顧了國(guó)內(nèi)外關(guān)于波動(dòng)性的主要研究成果,并指出波動(dòng)性研究可能提升的之處。實(shí)證方面,利用2009-1-6到2010-6-30滬深300指數(shù)收益率數(shù)據(jù)分析了我國(guó)股市收益率特征,然后采用標(biāo)準(zhǔn)SV（SV-N）和厚尾SV（SV-T）模型對(duì)滬深300指數(shù)收益率波動(dòng)進(jìn)行建模分析。模型的參數(shù)估計(jì)是通過(guò)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：51 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1. 緒論
    1.1 選題背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及評(píng)價(jià)
        1.2.1 金融數(shù)據(jù)波動(dòng)研究
        1.2.2 金融數(shù)據(jù)的VaR研究
    1.3 研究思路、關(guān)鍵點(diǎn)和論文框架
2. 我國(guó)股市收益率波動(dòng)描述性分析
    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與符號(hào)說(shuō)明
    2.2 我國(guó)股市收益率特征分析結(jié)果
        2.2.1 尖峰厚尾性
        2.2.2 平穩(wěn)性
        2.2.3 波動(dòng)聚集性
        2.2.4 平方收益記憶性
3. 股市收益波動(dòng)模型及估計(jì)
    3.1 ARCH族模型
        3.1.1 ARCH模型提出背景
        3.1.2 ARCH模型及擴(kuò)展
        3.1.3 ARCH族模型的不足
    3.2 隨機(jī)波動(dòng)(SV)模型
        3.2.1 隨機(jī)波動(dòng)模型(SV)的提出
        3.2.2 標(biāo)準(zhǔn)SV(SV-N)模型
        3.2.3 厚尾SV(SV-T)模型
    3.3 隨機(jī)波動(dòng)(SV)模型的估計(jì)
        3.3.1 貝葉斯原理
        3.3.2 馬爾可夫蒙特卡羅模擬(MCMC)
        3.3.3 Gibbs抽樣
        3.3.4 模型估計(jì)的軟件實(shí)現(xiàn)
4. 我國(guó)股市收益率SV模型建模分析
    4.1 標(biāo)準(zhǔn)SV(SV-N)模型建模
    4.2 厚尾SV(SV-T)模型建模
    4.3 SV-N和厚尾SV模型結(jié)果對(duì)比分析
5. 基于SV模型我國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)分析
    5.1 股市風(fēng)險(xiǎn)與VaR
        5.1.1 股市風(fēng)險(xiǎn)的含義與類(lèi)型
        5.1.2 VaR的含義與優(yōu)缺點(diǎn)
    5.2 VaR測(cè)度股市風(fēng)險(xiǎn)
        5.2.1 SV模型VaR的方法
        5.2.2 VaR的回顧測(cè)試(Back-Testing)
    5.3 實(shí)證分析
6. 結(jié)束語(yǔ)
    6.1 本文的工作
    6.2 結(jié)論與建議
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]VaR方法及其在中國(guó)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)度量研究[J]. 史天雄,錢(qián)錦曄.  中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2010(04)
[2]基于SV模型的滬深300指數(shù)日收益率波動(dòng)性實(shí)證研究[J]. 郭衛(wèi)超,謝琦.  大眾商務(wù). 2010(06)
[3]基于SV模型的滬深股市風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 田秋榮,欒長(zhǎng)福.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2009(10)
[4]基于Gibbs抽樣的厚尾SV模型貝葉斯分析及其應(yīng)用[J]. 朱慧明,李峰,楊錦明,虞克明.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2008(09)
[5]上海股市的VaR風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 方杰興.  經(jīng)濟(jì)師. 2007(04)
[6]隨機(jī)波動(dòng)性模型的比較分析[J]. 王春峰,蔣祥林,吳曉霖.  系統(tǒng)工程學(xué)報(bào). 2005(02)
[7]基于GARCH模型和SV模型的VaR比較[J]. 余素紅,張世英,宋軍.  管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2004(05)
[8]上證綜指收益波動(dòng)性及VaR度量研究[J]. 胡援成,姜光明.  當(dāng)代財(cái)經(jīng). 2004(06)
[9]ARCH族波動(dòng)模型及其在金融市場(chǎng)研究中的應(yīng)用[J]. 歐陽(yáng)資生.  湖南商學(xué)院學(xué)報(bào). 2004(02)
[10]股票收益隨機(jī)波動(dòng)模型研究[J]. 沈根祥.  中國(guó)管理科學(xué). 2003(02)

碩士論文
[1]VaR風(fēng)險(xiǎn)度量方法在我國(guó)股票市場(chǎng)的應(yīng)用研究[D]. 宋海礁.上海師范大學(xué) 2010
[2]不同分布下收益率波動(dòng)模型的比較[D]. 王以明.華東師范大學(xué) 2009
[3]高頻金融時(shí)間序列波動(dòng)性研究[D]. 張嬌.電子科技大學(xué) 2009
[4]基于VaR歷史模擬法的中國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)研究[D]. 徐中華.復(fù)旦大學(xué) 2008
[5]基于隨機(jī)波動(dòng)模型的中國(guó)股市波動(dòng)性實(shí)證研究[D]. 徐永坤.復(fù)旦大學(xué) 2008
[6]VaR方法在中國(guó)股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用[D]. 曹建美.東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 2007
[7]NOMMLE分布的參數(shù)估計(jì)與MCMC模擬研究[D]. 韓艷敏.武漢理工大學(xué) 2007
[8]金融數(shù)據(jù)波動(dòng)性的建模研究[D]. 方杰興.中南大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3724358