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我国中小板、创业板数据实证研究

作　者: 党一学
导　师: 林祥
学　校: 中南大学
专　业: 金融
关键词: 中小板 创业板 高频数据 长记忆性 GARCH模型 MAR-WRV-GARCH-VaR模型
分类号:
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


对金融市场风险的测量一直是金融理论界和实业界都非常关心的课题,如果能够对市场风险进行预测,便能够从中获得可观的收益,于是,对市场价格的预测便显得非常重要。本文在总结近几年来国内外对高低频时间序列研究的基础上,以我国中小板、创业板1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟和每日的股票指数数据为研究基础,从对数收益率及其波动率的角度出发,在运用金融时序分析的基础上进一步改进模型,通过建立更具有实际应用意义的HAR-WRV-GARCH-VaR模型,重点对中国金融市场的中小板、创业板的高频时序数据进行实证分析,并得出相关结论。本文主要从以下几个方面进行研究：首先,对我国中小板和创业板两市的高频时间序列进行初步统计分析,发现我国中小板、创业板的高频时间序列具有许多与低频时间序列不同的特征,因此原有可以在低频时间序列研究运用的模型和研究方法并不能完全运用于对高频时间序列的研究。其次,针对我国中小板、创业板市场指数进行了ARIMA(1,1,1,)模型的建立及求解,并对模型该模型的效果进行分析,发现该模型的效果不佳。继而,通过引入了长记忆性这一概念,逐步对上述模型进行深层次改进,提出了HAR-WRV-GARCH模型。紧接着以创业板为例,对我国创业板市场股票波动率进行了实证研究,并建立了HAR-WRV-GARCH(1,1)模型,然后对该模型进行了求解。最后在总结前面模型的基础上,建立HAR-WRV-GARCH-VaR模型,并以创业板市场为例,得出了创业板每日VaR值的计算公式,使得本文提出的模型具有了实际应用的价值及意义。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-9
1 导论  9-15
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 问题的提出  10-11
  1.3 国内外研究现状  11-13
    1.3.1 国外关于金融高频数据的研究  11-12
    1.3.2 国内关于金融高频数据的研究  12-13
  1.4 研究思路  13-14
  1.5 本文可能具有的特色或创新点  14-15
2 相关概念、方法的介绍及指标体系、模型的建立  15-25
  2.1 数据来源  15
  2.2 变量的选取  15-16
  2.3 一些矩统计量  16
  2.4 金融高频数据的统计特征  16-17
  2.5 单位根检验  17-21
    2.5.1 单位根过程定义与性质  17-18
    2.5.2 单位根过程的检验方法  18-21
  2.6 GARCH模型  21-22
  2.7 GARCH模型的预测  22-23
  2.8 极大似然估计  23
  2.9 VaR模型  23-25
3 我国中小板、创业板指高频数据的统计分析  25-38
  3.1 初步统计分析  25-30
    3.1.1 中小板指高频数据分析  25-27
    3.1.2 创业板指高频数据分析  27-30
    3.1.3 结论  30
  3.2 正态性检验  30-34
  3.3 一阶相关性分析  34-36
  3.4 “日历效应”  36-38
4 中小板、创业板市场指数ARIMA(p,d,q)模型建立及分析  38-41
  4.1 中小板市场的金融时序分析  38-39
  4.2 中小板市场的金融时序分析  39-40
  4.3 对中小板、创业板市场ARIMA(1,1,1)模型的分析  40-41
5 中小板、创业板市场波动率分析  41-55
  5.1 “已实现”波动  41-46
    5.1.1 “已实现”波动的定义  41-42
    5.1.2 调整的“已实现”波动率  42-43
    5.1.3 赋权“已实现”波动率  43-46
  5.2 长记忆性的定义  46
  5.3 长记忆性的检验  46-47
  5.4 基于“已实现”波动率的HAR模型(HAR-RV模型)  47-48
  5.5 基于赋权“已实现”波动率的HAR模型(HAR-WRV模型)  48-49
  5.6 长记忆性的检验  49-55
    5.6.1 创业板指数5分钟频率的赋权“已实现”波动率的矩变量  49-50
    5.6.2 创业板指数长记忆性的检验  50-55
6 创业板市场HAR-WRV-GARCH-VaR模型的建立及求解  55-57
  6.1 动态VaR模型  55
  6.2 HAR-WRV-GARCH-VaR模型的建立及求解  55-57
7 总结与展望  57-59
  7.1 主要结论  57
  7.2 研究展望  57-59
参考文献  59-63
致谢  63

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