金融資產(chǎn)收益波動(dòng)的多尺度GARCH模型研究.pdf

1、金融時(shí)間序列建模的主要目的是利用觀測(cè)到的數(shù)據(jù)推斷真實(shí)的數(shù)據(jù)生成過(guò)程或金融市場(chǎng)的概率法則，由此獲得的知識(shí)可以用于檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)假說(shuō)和金融理論，對(duì)金融市場(chǎng)行為建模預(yù)測(cè)，解釋重要的金融現(xiàn)象，這對(duì)金融產(chǎn)品定價(jià)、對(duì)沖和風(fēng)險(xiǎn)度量具有非常重要的意義。本文充分利用多分辨率分析和GARCH模型的優(yōu)越性能，對(duì)金融時(shí)間序列進(jìn)行多尺度GARCH建模分析，選取金融資產(chǎn)收益樣本序列進(jìn)行實(shí)證研究，從不同的時(shí)間尺度上捕捉金融資產(chǎn)的波動(dòng)特征，從而為金融市場(chǎng)分析、預(yù)測(cè)和監(jiān)管提

2、供理論依據(jù)。 本文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)果如下： 針對(duì)金融資產(chǎn)收益波動(dòng)建模分析中GARCH模型的變點(diǎn)探測(cè)問(wèn)題，根據(jù)信號(hào)真實(shí)信息與噪聲在小波變換結(jié)果的不同特征，提出了金融時(shí)間序列變點(diǎn)探測(cè)的小波模極大值線方法，對(duì)GARCH-M模型進(jìn)行了數(shù)字仿真，其結(jié)果驗(yàn)證了此方法的實(shí)用性和有效性。該方法運(yùn)用于實(shí)證研究，結(jié)果表明我國(guó)股市具有顯著的政策市特征。 針對(duì)金融波動(dòng)分析的多時(shí)間尺度特征，提出了金融時(shí)間序列多尺度GARCH建模方法(記為

3、：MRA-GARCH)，把金融時(shí)間序列多尺度小波系數(shù)序列分別建立GARCH模型，從而對(duì)小波分解的系數(shù)進(jìn)行了很好的預(yù)測(cè)，然后把預(yù)測(cè)的小波系數(shù)采用Mallat算法重構(gòu)，得到了金融時(shí)序的預(yù)測(cè)值，該方法克服了傳統(tǒng)可選擇閾值消噪的局限性，提高了GARCH模型的仿真及預(yù)測(cè)精度。 針對(duì)“當(dāng)股票市場(chǎng)個(gè)股預(yù)期收益波動(dòng)不太顯著時(shí)，如何選股?”這一問(wèn)題，本文用MRA—GARCH建模方法和動(dòng)態(tài)模糊聚類(lèi)分析原理，設(shè)計(jì)出了股票預(yù)期收益波動(dòng)的動(dòng)態(tài)模糊聚類(lèi)分析