基于SV模型的我国股市波动性实证分析
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-17页 |
| ·选题背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及评价 | 第10-15页 |
| ·金融数据波动研究 | 第10-13页 |
| ·金融数据的VaR研究 | 第13-15页 |
| ·研究思路、关键点和论文框架 | 第15-17页 |
| 2. 我国股市收益率波动描述性分析 | 第17-23页 |
| ·数据来源与符号说明 | 第17-18页 |
| ·我国股市收益率特征分析结果 | 第18-23页 |
| ·尖峰厚尾性 | 第18-19页 |
| ·平稳性 | 第19-21页 |
| ·波动聚集性 | 第21-22页 |
| ·平方收益记忆性 | 第22-23页 |
| 3. 股市收益波动模型及估计 | 第23-33页 |
| ·ARCH族模型 | 第23-26页 |
| ·ARCH模型提出背景 | 第23-24页 |
| ·ARCH模型及扩展 | 第24-25页 |
| ·ARCH族模型的不足 | 第25-26页 |
| ·随机波动(SV)模型 | 第26-27页 |
| ·随机波动模型(SV)的提出 | 第26页 |
| ·标准SV(SV-N)模型 | 第26-27页 |
| ·厚尾SV(SV-T)模型 | 第27页 |
| ·随机波动(SV)模型的估计 | 第27-33页 |
| ·贝叶斯原理 | 第28-30页 |
| ·马尔可夫蒙特卡罗模拟(MCMC) | 第30-31页 |
| ·Gibbs抽样 | 第31-32页 |
| ·模型估计的软件实现 | 第32-33页 |
| 4. 我国股市收益率SV模型建模分析 | 第33-37页 |
| ·标准SV(SV-N)模型建模 | 第33-35页 |
| ·厚尾SV(SV-T)模型建模 | 第35-36页 |
| ·SV-N和厚尾SV模型结果对比分析 | 第36-37页 |
| 5. 基于SV模型我国股市风险价值(VaR)分析 | 第37-44页 |
| ·股市风险与VaR | 第37-41页 |
| ·股市风险的含义与类型 | 第37-38页 |
| ·VaR的含义与优缺点 | 第38-41页 |
| ·VaR测度股市风险 | 第41-42页 |
| ·SV模型VaR的方法 | 第41-42页 |
| ·VaR的回顾测试(Back-Testing) | 第42页 |
| ·实证分析 | 第42-44页 |
| 6. 结束语 | 第44-46页 |
| ·本文的工作 | 第44-45页 |
| ·结论与建议 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 附录 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
