基于调和稳态分布CSGARCH模型的波动率建模与应用研究

发布时间：2024-03-23 08:49

　　资产定价与风险管理是当今金融工程学科研究的核心,波动率是两大研究核心必须依赖的因素。构建波动率的动态时变模型或应用模型研究金融资产波动率的结构是重要的研究方向。成分自回归条件异方差(CSGARCH)模型拓展于自回归条件异方差(GARCH)模型,创造性地将条件方差分离成长期成分(Permanent)和短期成分(Transitory),应用于金融时序研究时,可将波动率分解为短期波动和长期波动,进而可分别研究短期波动效应与长期波动效应,提供波动率研究的新视角。和所有的GARCH族模型一样,最初的CSGARCH模型设定新息序列通常服从正态分布的假设,后续研究表明这不能良好的拟合实证数据中通常存在的金融资产收益率序列的厚尾现象,导致模型估计有效性不足,而调和稳态分布在拟合收益率序列的波动时表现优秀,具有良好的稳定性,明显优于如t分布和GED分布等其他厚尾分布。本文从分布选择的视角出发,引入调和稳态分布,并解决了调和稳态分布与CSGARCH模型的系统化整合问题。应用蒙特卡洛模拟方法比较四种分布在波动率拟合的表现,模拟结果发现基于调和稳态分布的CSGARCH模型始终优于基于正态分布,t分布和GED分...

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图5-1-1上证综指收盘价

5实证研究335实证研究第四章节的内容证明了调和稳态分布在处理厚尾分布的优越性，那么当调和稳态分布应用于真实的历史数据时，真实分布未知的情况下，其拟合能力与波动率预测能力如何还需要进行实证检验。5.1数据来源与统计性描述实证数据是上证综指5分钟级别高频数据的收盘价，来源于聚宽JQ....

图5-1-2上证综指对数收益率

5实证研究335实证研究第四章节的内容证明了调和稳态分布在处理厚尾分布的优越性，那么当调和稳态分布应用于真实的历史数据时，真实分布未知的情况下，其拟合能力与波动率预测能力如何还需要进行实证检验。5.1数据来源与统计性描述实证数据是上证综指5分钟级别高频数据的收盘价，来源于聚宽JQ....

图5-2-1上证综指QQ图

基于调和稳态分布的CSGARCH模型蒙特卡洛模拟与应用研究34上证综指的收盘价序列和收益率序列分别如图5-1-1和5-1-2所示。在收盘价图像中可以看到明显的波峰出现在2008年和2015年，波谷出现在2009年和2016年，对应于收益率序列出现波动聚集的现象。间隔相近且交替出现....

图5-3-1正态分布拟合波动率

基于调和稳态分布的CSGARCH模型蒙特卡洛模拟与应用研究38图5-3-1正态分布拟合波动率图5-3-2GED分布拟合波动率图5-3-3t分布拟合波动率

本文编号：3935674