本文關(guān)鍵詞：SV-MAE模型的構(gòu)建及在上證指數(shù)中的應(yīng)用

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【摘要】：系統(tǒng)深入地研究中國(guó)股市的波動(dòng)特征具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。隨機(jī)波動(dòng)(SV)模型是一種經(jīng)常被用來描述股市的波動(dòng)性特征的模型。注意到有學(xué)者在其他一些金融模型中已經(jīng)引入了宏觀經(jīng)濟(jì)因子進(jìn)行建模。為使模型對(duì)股市波動(dòng)的刻畫更加精準(zhǔn),本文嘗試在SV模型中引入宏觀經(jīng)濟(jì)因子,構(gòu)建了SV-MAE模型。同時(shí)本文設(shè)計(jì)了相應(yīng)的MCMC算法,用于SV-MAE模型的貝葉斯分析。實(shí)證方面,對(duì)2008年3月到2015年9月的上證綜合指數(shù)月收益率數(shù)據(jù),本文分別采用標(biāo)準(zhǔn)SV模型和SV-MAE模型進(jìn)行建模,并利用DIC準(zhǔn)則對(duì)這兩個(gè)模型進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)SV-MAE模型能夠優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)SV模型。這也說明了在SV模型中引入宏觀經(jīng)濟(jì)因子的做法具有一定的實(shí)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：上證指數(shù) 波動(dòng)率 SV模型 MCMC方法 宏觀經(jīng)濟(jì)因子
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224;F832.51
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第1章 引言7-11
• 1.1 選題的背景及意義7-8
• 1.2 相關(guān)研究綜述8-10
• 1.2.1 SV模型的文獻(xiàn)綜述8-9
• 1.2.2 宏觀經(jīng)濟(jì)因子的文獻(xiàn)綜述9-10
• 1.3 論文的內(nèi)容與結(jié)構(gòu)10
• 1.4 本文的創(chuàng)新點(diǎn)10-11
• 第2章 隨機(jī)波動(dòng)模型11-15
• 2.1 標(biāo)準(zhǔn)SV模型11-12
• 2.2 標(biāo)準(zhǔn)SV模型的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)12-13
• 2.3 SV拓展模型13-15
• 第3章 SV-MAE模型15-19
• 3.1 模型結(jié)構(gòu)的構(gòu)建15-16
• 3.2 宏觀經(jīng)濟(jì)因子的測(cè)定16-19
• 3.2.1 ADF檢驗(yàn)16-17
• 3.2.2 格蘭杰因果檢驗(yàn)17
• 3.2.3 VAR模型17-19
• 第4章 貝葉斯分析19-28
• 4.1 貝葉斯分析的理論基礎(chǔ)19-22
• 4.1.1 MCMC方法19-20
• 4.1.2 Gibbs抽樣20-21
• 4.1.3 M-H抽樣21-22
• 4.2 SV-MAE模型的貝葉斯分析22-28
• 第5章 實(shí)證分析28-37
• 5.1 數(shù)據(jù)來源28-29
• 5.1.1 上證綜合指數(shù)28
• 5.1.2 宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)28-29
• 5.2 仿真分析29-35
• 5.2.1 標(biāo)準(zhǔn)SV模型29-31
• 5.2.2 SV-MAE模型31-35
• 5.3 模型比較分析35-37
• 5.3.1 DIC值比較分析35-36
• 5.3.2 模型參數(shù)比較分析36-37
• 第6章 結(jié)論與展望37-38
• 6.1 主要工作與結(jié)論37
• 6.2 研究不足與展望37-38
• 參考文獻(xiàn)38-40
• 附錄40-43
• 致謝43-44

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中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李儷巧,陳智高;轉(zhuǎn)移成本與競(jìng)爭(zhēng)的簡(jiǎn)單模型分析[J];企業(yè)經(jīng)濟(jì);2002年10期

2 白玲;王歆;;服務(wù)創(chuàng)新的四緯度模型對(duì)我國(guó)金融服務(wù)創(chuàng)新的啟示[J];商場(chǎng)現(xiàn)代化;2007年31期

3 李超;;企業(yè)增長(zhǎng)的3C模型分析[J];中國(guó)中小企業(yè);2011年08期

4 蔡e，

本文編號(hào)：800580