隨著我國金融市場的壯大,股票市場在金融市場中的地位更加重要,充分認(rèn)識風(fēng)險的存在、做好防范風(fēng)險準(zhǔn)備有利于股票市場的穩(wěn)定。股票波動率是衡量金融風(fēng)險的重要指標(biāo),計(jì)算股票波動率能夠預(yù)測股票未來走勢,為投資者和管理者提供更精確的選擇方向,防范風(fēng)險。學(xué)者們對股票波動率研究已經(jīng)取得了很大進(jìn)展,但是在預(yù)測準(zhǔn)確性方面還有待提升,因此,本文以新舊動能轉(zhuǎn)換的5個板塊10支股票為研究樣本,建立了準(zhǔn)確性更高的模型預(yù)測股票波動率。由于高維金融時間數(shù)據(jù)具有復(fù)雜性,使用單一的廣義自回歸條件異方差模型(GARCH模型)處理高維數(shù)據(jù)會存在預(yù)測精度偏低和不夠準(zhǔn)確等問題,并且GARCH模型也存在待估參數(shù)過多、計(jì)算不夠簡潔等問題,因此本文采用多元波動率模型,以此來更準(zhǔn)確有效地預(yù)測股票波動率。首先,本文選擇獨(dú)立成分分析方法(ICA)提取高維信息,ICA方法能夠快速高效地提取數(shù)據(jù)中的獨(dú)立成分,從而起到降維的作用,并且ICA方法有計(jì)算簡潔、耗用內(nèi)存小的特性。其次,本文選用GARCH模型消除由于時間序列造成的異方差性,GARCH模型在處理金融數(shù)據(jù)中的線性部分具有較大的優(yōu)勢,在對非線性的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合時,可以通過結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)來完成...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
        1.2.1 理論意義
        1.2.2 現(xiàn)實(shí)意義
    1.3 研究現(xiàn)狀
        1.3.1 關(guān)于單一波動率模型的研究
        1.3.2 關(guān)于多元波動率模型的研究
    1.4 本研究的創(chuàng)新點(diǎn)和難點(diǎn)
        1.4.1 本研究的創(chuàng)新點(diǎn)
        1.4.2 本研究的難點(diǎn)
    1.5 本研究的內(nèi)容與方法
        1.5.1 研究內(nèi)容
        1.5.2 研究方法
2 獨(dú)立成分分析方法(ICA)的基本原理
    2.1 獨(dú)立成分分析基本原理
        2.1.1 獨(dú)立成分分析的概念
        2.1.2 獨(dú)立成分分析的模型
    2.2 獨(dú)立成分分析的求解過程
        2.2.1 預(yù)處理
        2.2.2 目標(biāo)函數(shù)的選取
        2.2.3 優(yōu)化算法的選擇(Fast ICA)
    2.3 獨(dú)立成分分析的應(yīng)用
    2.4 本章小結(jié)
3 股票波動率產(chǎn)生的原因及特征分析
    3.1 股票價格波動周期性
    3.2 股票波動率產(chǎn)生的原因分析
    3.3 股票波動率特征分析
    3.4 本章小結(jié)
4 基于ICA-NN-GARCH的波動率模型研究
    4.1 波動率模型
        4.1.1 GARCH模型
        4.1.2 BEKK模型
        4.1.3 EWMA模型
        4.1.4 DCC-GARCH模型
    4.2 NN-GARCH模型
        4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.2 建立NN-GARCH模型
    4.3 建立ICA-GARCH模型和ICA-NN-GARCH模型
        4.3.1 ICA-GARCH模型
        4.3.2 ICA-NN-GARCH模型
    4.4 本章小結(jié)
5 基于ICA-NN-GARCH的波動率模型實(shí)證研究
    5.1 數(shù)據(jù)描述
        5.1.1 數(shù)據(jù)選擇
        5.1.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述
        5.1.3 平穩(wěn)性檢驗(yàn)
    5.2 模型估計(jì)
    5.3 波動率模型在VaR中的應(yīng)用
        5.3.1 VaR相關(guān)理論
        5.3.2 波動率模型在VaR中的應(yīng)用分析
    5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝



本文編號：3750938