發(fā)布時間：2020-05-17 09:30

【摘要】：波動性作為一種衡量金融資產投資風險的有力工具,在現(xiàn)代金融領域中有著廣泛的應用,例如在證券資產投資組合、資本資產定價、套利定價和期權定價等方面。捕捉金融市場時變波動性的模型主要有兩大類:ARCH類模型和SV類模型。由于SV類模型在描述金融數(shù)據(jù)特征和波動預測方面的良好表現(xiàn),使其備受研究學者們的青睞。本文從金融時間序列波動的應用背景出發(fā),指出行業(yè)指數(shù)波動性研究的現(xiàn)實意義,并分別從SV模型、多元SV模型以及估計方法等方面對文獻進行簡要回顧。對多變量因子隨機波動模型(MF-SV)框架以及模型參數(shù)的估計方法進行詳細的闡述,并敘述了MF-SV模型以及交織策略(ASIS)的MCMC估計方法的優(yōu)越性�；�于MF-SV模型,對改進型MCMC算法中的淺交織策略MCMC算法和深交織策略MCMC算法以及標準MCMC算法進行模擬實驗,結果表明交織策略的MCMC算法明顯優(yōu)于未實施交織策略的標準MCMC算法,其中深交織策略的MCMC算法表現(xiàn)最優(yōu)。在實證部分,本文基于MF-SV模型,以滬深A股市場二級行業(yè)指數(shù)作為研究對象,研究分析行業(yè)指數(shù)的波動特征及其波動關聯(lián)性。主要研究結論如下:(1)利用三個公共因子可以較好地刻畫出市場的波動性,第一個因子為一般性的市場因子,其中屬于信息技術產業(yè)的半導體、軟件、硬件載荷最大,第二個因子由銀行、能源和資本市場行業(yè)驅動,第三個因子由醫(yī)藥、食零和食品行業(yè)驅動。(2)整體上A股市場具有高度持續(xù)性的波動特征,其中商業(yè)行業(yè)最高,通信行業(yè)最弱。對于波動率方差,通信行業(yè)最大,商業(yè)行業(yè)最小。對于波動水平,銀行業(yè)最大,資本品行業(yè)最小。最后在研究總結后給出相關建議,并且指出本文的局限性以及今后進一步研究的方向。
【圖文】：

閩南師范大學理學碩士學位論文 2 211 1~ 0,100 , *~ e(20,1.5), ~ ( , ), ~ 0,12 2i i ij N B Ga N3.2 模擬結果在設定了模型參數(shù)的先驗密度分布后，以模擬生成 MF-SV 模型的觀測變量數(shù)據(jù)作為分析對象，分別運行未實施交織策略的標準 MCMC 抽樣程序以及實施了交織策略的淺交織和深交織的抽樣程序。

未交織的MCMC抽樣方法下得到的因子載荷的后驗密度分布
【學位授予單位】：閩南師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F224;F832.51

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