基于向量随机波动模型的股市收益关联研究

摘要

为了研究股票市场的随机波动性，以及模拟股票收益的最大化。本论文梳理了国内外随机波动模型的研究成果，在以往的文献中发现传统的GARCH模型估计收益率序列通常表现出波动具有长记忆性特征和较高的方差持续性，这些特征可以由方差的结构性变点造成。本文在单变量随机波动模型的基础上，研究了阶段性随机波动模型，并且在总结股市收益研究方法的基础上，根据股市阶段性研究的需要提出检验股市收益转折点的检验方法，并且对上证股市和深成股市划分了阶段；根据研究需要建立了阶段性双变量SV模型；利用阶段性双变量SV模型模拟了我国上证和深成两个股市的收益和波动，在对比检验结果和我国股市实际阶段的基础上，得出了基于阶段性向量随机波动模型的一些实证结果。

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 写作背景

1.2 研究意义

1.3 国内外研究现状

1.4 论文结构及创新点

第二章 随机波动模型的建立及转折点的检验方法

2.1 随机波动模型

2.1.1 单变量随机波动模型

2.1.2 向量随机波动模型

2.2 虚拟变量

第三章 股市收益转折点的确定

3.1 样本数据及统计特征

3.2 上海股市转折点

3.3 深圳股市转折点

第四章 基于阶段性向量随机波动模型对中国两个股市收益波动的模拟

4.1 模型

4.2 基于正态分布的双变量SV模型的实证研究

第五章 结论

5.1 结论

致谢

参考文献

作者简介

攻读硕士学位期间研究成果