本文選題：ARCH模型 + 區(qū)制轉(zhuǎn)移�。� 參考：《北京工業(yè)大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：自從Engle(1982)首次提出自回歸條件異方差模型(ARCH)以來(lái),許多學(xué)者為描述金融資產(chǎn)收益率的波動(dòng)聚集、尖峰厚尾、非對(duì)稱等特點(diǎn)提出了各種ARCH的拓展模型。例如針對(duì)收益率受到未預(yù)期正向沖擊和負(fù)向沖擊會(huì)引起波動(dòng)不對(duì)稱的現(xiàn)象而提出的門限GARCH模型(TGARCH),針對(duì)收益率受到政策性的或者重大事件影響時(shí)會(huì)發(fā)生結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移而提出的帶有馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移的ARCH模型(SWARCH)�？紤]到這兩種模型是從不同角度對(duì)ARCH模型的改進(jìn),因此將兩者的特點(diǎn)結(jié)合描述收益率是有意義的。本文在傳統(tǒng)ARCH模型基礎(chǔ)上同時(shí)引入了非對(duì)稱效應(yīng)和Markov區(qū)制轉(zhuǎn)移,深入研究了非對(duì)稱的SWARCH模型,簡(jiǎn)稱為ASWARCH模型。并討論了模型的參數(shù)估計(jì),給出了資產(chǎn)收益率條件均值和條件方差的預(yù)測(cè)表達(dá)式。我們還利用ASWARCH模型研究了風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)的計(jì)算。VaR在度量金融風(fēng)險(xiǎn)方面方法簡(jiǎn)便,經(jīng)過(guò)量化結(jié)果易于分析,因此受到風(fēng)險(xiǎn)管理者的廣泛關(guān)注。VaR的估計(jì)不僅依賴收益率的分布而且受尾部極端值的影響很大,本文進(jìn)一步利用極值理論中的超閾值峰值法(POT)模擬尾部分布,提高了VaR估計(jì)的準(zhǔn)確性。最后我們對(duì)上證綜合指數(shù)進(jìn)行了實(shí)證分析,結(jié)果表明:第一,上證指數(shù)收益率確實(shí)存在明顯的波動(dòng)聚集現(xiàn)象和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移;第二,ASWARCH模型相對(duì)于常方差模型、ARCH模型、GARCH模型、TGARCH模型和SWARCH模型能更好的描述上證指數(shù)收益率及其波動(dòng)情況;第三,結(jié)合極值理論估計(jì)的VaR在高置信度下預(yù)測(cè)結(jié)果更好。
[Abstract]:Since Engle first proposed the autoregressive conditional heteroscedasticity model (ARCH), many scholars have proposed a variety of arch extension models to describe the characteristics of volatility aggregation, peak and thick tail, asymmetry and so on. For example, the threshold GARCH model proposed in which the rate of return is subject to unexpected positive shocks and negative shocks will lead to asymmetric fluctuations, for example, when the rate of return is affected by policy or major events, the structural shift will occur. The arch model with Markov region system transfer is presented in this paper. Considering that the two models improve arch model from different angles, it is meaningful to combine the characteristics of the two models to describe the rate of return. Based on the traditional arch model, the asymmetric effect and Markov region transition are introduced, and the asymmetric SWARCH model, called ASWARCH model, is studied in detail. The parameter estimation of the model is discussed, and the predicative expressions of the conditional mean and conditional variance of the asset return rate are given. We also use ASWARCH model to study the calculation of VaR. VaR is simple and convenient to measure financial risk, and the quantitative results are easy to analyze. Therefore, the estimation of .VaR not only depends on the distribution of return rate but also is greatly affected by the extreme value of tail. In this paper, the tail distribution is simulated by the method of over-threshold peak value (POT) in extreme value theory. The accuracy of VaR estimation is improved. Finally, we make an empirical analysis of the Shanghai Composite Index. The results show that: first, the return rate of the Shanghai Stock Exchange Index does exist obvious volatility aggregation phenomenon and structural transfer; The second ASWARCH model can better describe the return rate of Shanghai stock market index and its fluctuation than the GARCH model and the SWARCH model compared with the constant variance model and the GARCH model. Thirdly, the VaR estimated by the extreme value theory is better than that of the GARCH model and the SWARCH model under the high confidence level.
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O212.1

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本文編號(hào)：2030139