会员注册 | 登录 | 微信快捷登录 支付宝快捷登录 QQ登录 微博登录 | 帮助中心 人人文库renrendoc.com美如初恋!
站内搜索 百度文库

热门搜索: 直缝焊接机 矿井提升机 循环球式转向器图纸 机器人手爪发展史 管道机器人dwg 动平衡试验台设计

   首页 人人文库网 > 资源分类 > DOC文档下载

证券投资论文-上海股票市场收益率分布模型统计研究.doc

  • 资源星级:
  • 资源大小:10.63KB   全文页数:6页
  • 资源格式: DOC        下载权限:注册会员/VIP会员
您还没有登陆,请先登录。登陆后即可下载此文档。
  合作网站登录: 微信快捷登录 支付宝快捷登录   QQ登录   微博登录
友情提示
2:本站资源不支持迅雷下载,请使用浏览器直接下载(不支持QQ浏览器)
3:本站资源下载后的文档和图纸-无水印,预览文档经过压缩,下载后原文更清晰   

证券投资论文-上海股票市场收益率分布模型统计研究.doc

证券投资论文上海股票市场收益率分布模型统计研究摘要在金融市场迅速发展、金融创新不断深入的今天,股票市场的波动也日益加剧,风险明显增大,资产收益率的分布形态也更加复杂化。对上证综指对数收益率序列进行实证研究,依据严密的统计分析方法建立了GARCHt1,1模型。最后,通过相应的模型检验方法验证了GARCHt1,1模型能够很好的刻画上证关键词股票收益率GARCH在风险管理中,我们往往关注的就是资产收益率的分布。许多实证研究表明,金融资产收益率分布表现出尖峰、厚尾的特征。另外,收益率序列还具有条件异方差性、波动聚集性等特点。选择合适的统计模型对金融资产收益率分布进行描1本文实证分析的数据选取上海股市综合指数简称上证综指每日收盘指数。考虑到我国于1996年12月16日开始实行涨跌停板限价交易,即除上市首日以外,股票、基金类证券在一个交易日的交易价格相对上一个交易日收市价格的涨跌幅不得超过10,本文把数据分析时段选择为1996.12.162007.05.18,共2510组有效数据。数据来源为CCER中国经济金融数据库。数据分析采用软件为Eviews5.1。通过对原始序列的自然对数变换,得到上证综指收益率序列,有2509个数据,记为RSH22.1对称分布的偏度应为等于0,而上证综指收益率的偏度为负值,说明该序列的分布是有偏的且向左偏斜,即收益率出现正值的概率小于收益率出现负值的概率。另外,已知正态分布的峰度等于3,而上证综指收益率的峰度是8.919924,远大于3,这表明RSH2.2采用LjungBoxQ统计量检验上证综指收益率序列的自相关性。原假设为序列不存在阶自相关。根据上证综指收益率的10阶滞后期的Q统计值及其相应概率值可知,上证综指收益率的相关性并不显著。2.3为了避免伪回归现象的发生,在建立回归模型之前须对收益率序列进行平稳性检验。采用ADF方法检验RSH序列的平稳性,其检验统计值为51.7733,远小于MacKinnon的1%临界值,认为上证综指收益率序列不存在单位根,是显著平稳的。这就避免了非平稳性带来的许多缺陷。上证综指收益率序列的D.W.值为1.9705,非常接近于2本文使用JarqueBera方法对RSH序列其进行正态性检验,检验统计值为3682.735p0.000,概率值足够小以至于必须怀疑原假设的正确性。这也就说2.4ARCH大量的实证分析表明,大多数金融资产收益率序列的条件方差具有时变性,即ARCH效应。利用ARCHLM方法检验残差序列中是否存在ARCH效应。选择滞后阶数为5阶,检验统计值为28.92598p0.000,表明残差存在显著的ARCH效应,至少存在5阶的ARCH效应。这就意味着必须估计很多个参数,而这却是很难精确的做到。在这种情况下,可以用一个低阶的GARCH模型代替,以减少待估3金融时间序列的分布往往具有比正态分布更宽的尾部。为了更精确地描述这些时间序列分布的尾部特征,本文分别运用GARCHNormal、GARCHt和GARCHGED模型拟合样本数据。较之其它模型,GARCHt1,1模型的对数似然值有所增加,同时AIC和SC值都变小,这说明GARCHt1,1模型对上证综指收益率序列波动的刻画能力要强于其它模型。对模型中的未知参数进行极大似然估计,得出GARCHt1,1模均值方程为RSH0.03991.74352t0.11370.13312t10.82612t14.50056.634510.3761在方差方程中,ARCH项和GARCH项的系数都是显著的,且两项系数之和为0.9592,小于1,满足参数约束条件。另外,系数之和非常接近于1,表明收益4模型建立的好坏首先要检验其是否有效的消除原序列的异方差性。另外,基于收益率序列概率积分变换的检验方法,可以检验序列分布与理论分布的拟合情况。对原序列做概率积分变换,然后检验变换后的序列是否服从i.i.d.(ol)均匀分布。一般地对变换后的序列进行BDS检验,以判断其是否是独立同分布。而运用KolmogorovSmirnovKS检验则可以检验变换后的序列是否服从均匀4.1残差序列的ARCHLM对新方程产生的残差序列{x}进行ARCHLM检验,以观察是否还存在ARCH效应。选择滞后阶数为1阶,ARCHLM检验统计值为0.629764p0.426。伴随概率显著不为0,即接受原假设,认为残差序列{x}不存在ARCH效应。这说明,用GARCHt1,1模型xtvx2xtvx2xt|It1tvx,根据残差序列的数值,变换为vx2xtvx2xtvx4.6528的t分布函数,对其进行概率积分变换,得到新序列记为{ut}。新序列{ut}在理论上应是独立同分布序列,且服从0,1的均匀分布。因此,本文通过BDS检验、KS检验对新序列{ut}4.2BDSBDS检验的原假设是序列为独立同分布的随机变量。根据表中的概率值可知,在显著性水平α0.05下,认为新序列{ut}4.3KS对新序列{ut}进行KS检验,其检验统计值为0.0175p0.4245,这表明,用新序列{ut}服从独立同分布的0,1均匀分布。这也说明了GARCHt1,15本文对上证综指对对数收益率序列的分布模型进行了实证研究。在现实生活中,金融收益序列分布不仅呈现出偏斜、尖峰、厚尾等特征,还具有异方差的特性,本文首先通过大量的统计检验方法验证了金融时间序列的各项特性。GARCH模型比ARCH模型有更快的滞后收敛性,从而大大减少了参数的个数,提高了参数估计的准确性。在运用正态分布假设的GARCH模型来描述金融收益序列的条件分布时,正态分布假设常常被拒绝,人们用一些具有尖峰、厚尾特性的分布,如t分布、GED分布来替代正态分布假设,从而得到一系列GARCH模型的扩展形式,如GARCHt模型、GARCHGED模型等。本文依据严密的统计分析方法选择了GARCHt1,1模型描述上证综指对数收益率序列的分布。最后,根据各项模型检验结果说明,用GARCHt1,1模型描述上证综指收益率序列是有充分理由的。[1.计量经济分析方法与建模Eviews应用及实例[M].北京清华大学出版社,2006.[3.数据分析与Eviews应用[M].北京中国统计出版社,2002.[4.中国股票市场波动的统计特征分析[J].现代管理科学,2005,(1)108109.[5.股票收益的非正态分布模型[J].当代财经,2002,(10)4043.[6.股票收益率风险的统计描述探析[J].技术经济与管理研究,2004,(5)6364.

注意事项

本文(证券投资论文-上海股票市场收益率分布模型统计研究.doc)为本站会员(docin)主动上传,人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知人人文库网([email protected]),我们立即给予删除!

温馨提示:如果因为网速或其他原因下载失败请重新下载,重复下载不扣分。

copyright@ 2015-2017 人人文库网网站版权所有
苏ICP备12009002号-5