基于随机波动模型的股票市场波动性分析

摘要

市场经济持续发展，导致我国经济发展受到股票市场波动力度的影响愈来愈明显，所以需要给予股票市场的波动性高度的关注。
　　在本研究课题中，首先会对影响股票市场出现波动的主要因素、股票市场波动对国家经济发展所带来的影响、当前国家对该现象的研究发展现状、评估中普遍应用的相关理论与方法进行深入阐述与分析。接下来，本文会对随机波动模型(SV)、ARCH族模型和ARCH模型等展开仔细推导与深入分析，基于此而了解不同模型在股票市场波动性方面所具有的优势与劣势，最后本文确定采用由马尔科夫链蒙特卡洛即MCMC模拟应用的贝叶斯分析法，针对我国股票市场的波动性进行科学的分析与研究，这种基于动态随机性的波动模型的设计，能够在参数设定和波动性序列的选择上进行较精准的预测。
　　在本研究课题中，对ARCH类模型进行客观而深入的比较，在此基础上模拟并实验我国股票市场上的真实数据，根据获取信息对股票市场波动性和异方差之间所具有的联系进行了全面分析。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 写作背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．3 本文的主要工作

第二章 随机波动模型的基本性质及其特征

2．1 波动性的综述

2．1．1 波动性的基本特征

2．1．2 波动性的类型

2．2 SV模型的类型

2．2．1 基本随机波动模型

2．2．2 厚尾SV模型

2．3 SV模型的统计性质

2．3．1 随机波动模型的一般性质

2．3．2 自相关函数

2．3．3 模型的线性表示

2．4 本章小结

第三章 ARCH族模型的基本性质

3．1 ARCH族模型提出的背景及意义

3．2 ARCH族模型的基本结构

3．2．1 ARCH模型

3．2．2 GARCH模型

3．2．3 EGARCH模型

3．2．4 TARCH模型

3．2．5 GARCH-M模型

3．3 本章小结

第四章 SV模型的参数估计方法

4．1 SV模型参数估计方法的产生背景

4．2 SV模型的估计方法

4．2．1 伪极大似然方法

4．2．2 马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法

4．2．3 Metropofis-Hastings算法及Gibbs取样

4．2．4 广义矩方法

4．2．6 模拟极大似然方法(SML)

4．3 本章小结

第五章 基于随机波动性模型的中国股票市场波动性估计

5．1 引言

5．2 基于MCMC贝叶斯分析的随机波动性预测模型

5．2．1 随机波动性模型的参数与波动性的贝叶斯

5．2．2 基于MCMC的后验分布的建模

5．3 实证结果分析

5．3．1 基本数据

5．3．2 SV模型实证结果分析

5．3．3 SV模型与GARCH模型的比较

5．4 结论

第六章 全文总结及研究展望

6．1 全文总结

6．2 研究展望

致谢

参考文献

作者简介

攻读硕士学位期间研究成果

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