基于CARR模型的金融市場波動性和相關(guān)性分析.pdf

1、現(xiàn)代信息技術(shù)、金融理論和金融工程技術(shù)的不斷發(fā)展使得國際金融市場的流通效率大大提高，金融市場中的交易品種和交易速度增長迅速，大幅加劇了金融市場的波動性。對于金融市場波動性的研究越來越成為近些年來的研究熱點。
　　條件自回歸條件極差模型（Conditional Auto-Regressive Range，CARR）由Chou(2005)提出，將極差與 GARCH（ Generalized AutoRegressive Conditio

2、nal Heteroskedasticity）模型的思想結(jié)合起來。CARR模型能夠有效刻畫極差的動態(tài)結(jié)構(gòu)。并且通過實證分析發(fā)現(xiàn)，在對波動性進行預測方面，基于極差的 CARR模型比傳統(tǒng) GARCH模型效果更好的結(jié)論。本文即是基于 CARR模型對我國上海股票市場波動性進行擬合分析，并引入 Copula函數(shù)的思想對中美兩國股市間的波動相關(guān)性進行了研究。論文的主要研究工作和創(chuàng)新點如下：
　　1、通過實證分析選擇數(shù)據(jù)擬合情況最好的 CARR

3、模型，然后利用所選的CARR模型和GARCH模型對上證綜合股價指數(shù)的日數(shù)據(jù)進行實證研究；
　　2、構(gòu)建非線性的CARR模型，即將門限模型與CARR模型結(jié)合起來。比較門限CARR模型與傳統(tǒng)CARR模型對樣本數(shù)據(jù)的擬合效果；
　　3、建立Copula-CARR模型，對上海股票市場與美國股票市場之間的相關(guān)程度和相關(guān)模式進行分析。
　　4、選擇2008年全球金融危機爆發(fā)事件作為時間分界點，對樣本數(shù)據(jù)進行分段建模，比較在不同階段