沪铜收益率波动性实证研究

发布时间：2017-06-04 04:02

  本文关键词：沪铜收益率波动性实证研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 金融危机以来,全球铜的供求关系急剧变化,世界铜价波动剧烈。在此背景下,研究我国铜期货收益率的波动性具有重要的现实意义。论文从我国期铜市场的实际特征出发,对沪铜收益率时间序列的统计特征进行分析,根据沪铜收益率的统计特征,采用实证研究的方法,分析沪铜收益率时间序列波动性特征,并寻找能够准确反映这些特征的计量经济学模型。 通过对沪铜收益率时间序列特征的分析发现,沪铜收益率时间序列存在尖峰厚尾性和波动集群性,并具有明显的ARCH效应。在此基础上进一步使用GARCH类模型和随机波动类模型对沪铜收益率的波动性特征进行拟合,并对两类模型的拟合优度分别进行了比较分析。拟合结果表明,在两类模型中EGARCH-M模型和杠杆随机波动模型具有较好的拟合效果。同时,对沪铜收益率的波动性特征,两类模型得出了相同的实证结果。 根据实证研究结果给出政策建议如下:严格实施相应的风险管理制度,以避免过度投机而引发的波动加剧;完善相应法律法规,使得沪铜期货市场更为规范有序;加强对投资者的教育以强化其风险意识。
【关键词】：沪铜收益率 波动性 GARCH模型 随机波动模型
【学位授予单位】：青岛大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：F224;F724.5
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 绪论6-9
• 1.1 选题的目的和意义6-7
• 1.2 研究的主要内容和框架7
• 1.3 本文的创新点7-9
• 第二章 文献综述9-14
• 2.1 国外研究综述9-11
• 2.2 国内研究综述11-14
• 第三章 金融市场波动性模型的基本理论14-27
• 3.1 金融市场波动性的特征14-16
• 3.2 ARCH类模型概述16-21
• 3.2.1 ARCH类模型16-19
• 3.2.2 ARCH类模型的检验19-21
• 3.3 随机波动模型概述21-27
• 3.3.1 SV类模型21-23
• 3.3.2 SV类模型估计方法23-27
• 第四章 沪铜收益率数据时间序列分析27-35
• 4.1 样本数据选取及数据来源27-29
• 4.1.1 研究对象的选择27-28
• 4.1.2 样本区间的选择28-29
• 4.2 沪铜收益率时间序列特征分析29-35
• 4.2.1 收益率序列的基本统计分析29-30
• 4.2.2 收益率序列的基本检验30-35
• 第五章 基于GARCH类模型的波动性实证研究35-41
• 5.1 ARMA-GARCH模型实证分析35-37
• 5.2 EGARCH模型实证分析37
• 5.3 GARCH-M模型实证分析37-38
• 5.4 EGARCH-M模型实证分析38-39
• 本章小结39-41
• 第六章 基于随机波动模型的实证研究41-51
• 6.1 SV-N模型实证分析41-42
• 6.2 SV-T模型实证分析42-44
• 6.3 SV-MN模型实证分析44-46
• 6.4 SV-MT模型实证分析46-47
• 6.5 Leverage SV模型实证分析47-49
• 本章小结49-51
• 结论与展望51-54
• 结论与政策建议51-53
• 本文的不足与研究展望53-54
• 参考文献54-57
• 攻读学位期间的研究成果57-58
• 附录 SV类模型WinBUGS分析程序58-61
• 致谢61-63

【引证文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 李敬;中国油脂期货市场效率研究[D];华中农业大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 方颢;基于Markov状态转换GARCH模型的铜期货价格波动性研究[D];东北财经大学;2011年

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本文编号：419918