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1、證券交易過程是一個(gè)以其價(jià)格為核心的收益與風(fēng)險(xiǎn)的度量與決策,任何決策都必須在權(quán)衡收益與風(fēng)險(xiǎn)之后才能做出,在對(duì)大量的金融數(shù)據(jù)的分析中,人們發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)具有明顯的非線性特征。證券市場(chǎng)非線性特征主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:(1)收益率數(shù)據(jù)分布的尖峰厚尾性、非對(duì)稱性、非正態(tài)性以及極值特征;(2)收益率時(shí)間序列的分形特征:(3)收益率時(shí)間序列的非線性結(jié)構(gòu);(4)不同市場(chǎng)之間的非線性相關(guān)結(jié)構(gòu)等。本文以上證綜指和深證成指對(duì)數(shù)收益率為樣本,運(yùn)用多種統(tǒng)計(jì)模型和
2、方法研究我國(guó)證券市場(chǎng)的非線性特征。全文共分為七章,主要內(nèi)容如下: 第一章為緒論,論述了問題的研究背景和意義、研究思路和內(nèi)容以及創(chuàng)新點(diǎn)。第二章為研究現(xiàn)狀綜述,該章還概述了貫穿全文的研究工具——連接函數(shù)(Copula)的基本理論。第三章首先概述了正則逆Gamma分布和偏T分布及其基本性質(zhì),運(yùn)用正則逆Gamma分布和偏T分布研究上證綜指和深證成指日收益率的尖峰厚尾特征:其次運(yùn)用廣義極值模型研究上證綜指和深證成指日收益率的周、月極值數(shù)據(jù)
3、的極值特征;最后以正則逆Gamma分布、偏T分布和廣義極值分布為基礎(chǔ)計(jì)算上證綜指和深證成指的風(fēng)險(xiǎn)值。第四章研究收益率序列的非線性結(jié)構(gòu)特征。首先運(yùn)用GARCH模型及其擴(kuò)展形式:EGARCH模型、TGARCH模型和PGARCH模型,將交易量作為外生變量引入模型中,研究收益率序列的非線性結(jié)構(gòu)特征和杠桿效應(yīng),并比較不同模型的刻畫能力;其次運(yùn)用隨機(jī)波動(dòng)模型(SV)研究?jī)蓚€(gè)市場(chǎng)的杠桿效應(yīng);再次運(yùn)用極大重疊離散小波變換將收益率序列分解在不同尺度下,研
4、究不同交易周期中兩市收益率的隨機(jī)波動(dòng)模型的結(jié)構(gòu)特征;最后對(duì)一類具有線性形式但能刻畫非線性特征的時(shí)間序列模型——All-pass模型的參數(shù)提出基于遺傳算法和非線性規(guī)劃的估計(jì)方法,并運(yùn)用該模型進(jìn)行建模和短期預(yù)測(cè)。第五章以Copula理論為基本工具,研究滬深兩市之間的非線性結(jié)構(gòu)特征。首先以上證綜指和深證成指收益率為樣本,對(duì)其邊緣分布分別用正則逆Gamma分布、偏T分布進(jìn)行擬合,采用Copula函數(shù)方法建立兩者的聯(lián)合分布;其次運(yùn)用極值Copul
5、a函數(shù)將上證綜指和深證成指的極值序列組合起來構(gòu)造其相關(guān)結(jié)構(gòu),研究極值序列相關(guān)關(guān)系;再次運(yùn)用極大重疊離散小波變換,將上證綜指和深證成指高頻收益率序列分解在不同的交易周期上,各個(gè)周期收益率的邊緣分布用semi-GPD模型分別擬合,采用Copula函數(shù)建立同周期的聯(lián)合分布以研究滬深兩市同周期交易的相關(guān)結(jié)構(gòu);接著將GARCH類模型、隨機(jī)波動(dòng)模型和Copula結(jié)合,分別建立Copula-GARCH模型和Copula-SV模型來分析兩個(gè)市場(chǎng)的相關(guān)結(jié)
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