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基于传递函数模型和GARCH模型的金融实证分析

作 者: 庄玉明
导 师: 陈平
学 校: 东南大学
专 业: 概率论与数理统计
关键词: 时间序列 传递函数模型 误差 ARMA模型 GARCH模型 异方差
分类号: F224
类 型: 硕士论文
年 份: 2006年
下 载: 271次
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内容摘要


对于带有输入变量的时间序列,一般需要建立传递函数模型。传递函数模型在经济、金融、工业生产以及工程领域均有广泛的应用,但在股票方面的应用却不多见。本文试将该模型应用于上证综合指数的拟合及预测,取得了非常理想的模型效果。在不同模型的拟合及预测误差比较方面,本文采用多个时段、多步拟合与预测误差求平均值的方法,这种方法可以减少模型拟合与预测误差的偶然性,提高拟合及预测效果的可信度。通过与不同模型的拟合及预测误差比较发现,传递函数模型的模型效果优于传统的ARMA模型GARCH模型。对于带有多个高度相关的输入变量的时间序列,本文提出了一种加权构造新输入变量的方法,这样建立的传递函数模型优于直接建立或剔除多个而只保留一个输入变量的传递函数模型。文中实例证实了上述结论。本文对残差具有异方差性的传递函数模型提出了一种新的模型——条件异方差传递函数模型,并对建立此类模型的条件和拟合及预测效果进行了研究。研究发现具有强烈异方差性的时间序列用此类模型拟合并进行预测一般可以获得很理想的拟合及预测效果。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
第一章 引言  9-13
  1.1 研究对象  9-10
  1.2 研究方法  10
  1.3 研究现状  10-11
  1.4 本文内容与结构  11-13
第二章 传统的ARMA模型简介  13-18
  2.1 ARMA模型的一般形式  13-16
    2.1.1 模型识别  14-15
    2.1.2 模型定阶  15-16
    2.1.3 参数估计及诊断  16
  2.2 ARIMA(p,d,q)模型  16-18
    2.2.1 ARIMA(p,d,q)模型积分次d的确定  16-18
第三章 ARCH模型  18-31
  3.1 ARCH模型定义及其推广  18-20
    3.1.1 ARCH模型的定义  18-19
    3.1.2 ARCH模型的推广  19-20
  3.2 平稳性条件及条件异方差检验  20-22
    3.2.1 GARCH模型的平稳性条件  20-21
    3.2.2 条件异方差性检验  21-22
  3.3 ARCH模型的参数估计  22
  3.4 上证综合指数预测实证分析  22-31
    3.4.1 数据来源与处理  22-23
    3.4.2 上证综合指数月收盘价序列的基本特性  23-24
    3.4.3 基于ARIMA模型的预测分析  24-27
    3.4.4 基于GARCH模型的预测分析  27-31
第四章 传递函数模型  31-50
  4.1 传递函数模型  31-34
    4.1.1 传递函数模型的一般形式  32-33
    4.1.2 传递函数的性质  33
    4.1.3 传递函数模型的稳定性  33-34
  4.2 传递函数的模型识别  34-36
    4.2.1 传递函数模式的识别  34-36
    4.2.2 干扰模式的识别  36
  4.3 传递函数模型的诊断检验  36-38
    4.3.1 自相关检验  36-37
    4.3.2 互相关检验  37
    4.3.3 输入变量之间的互相关检验  37-38
  4.4 上证综指传递函数模型实证分析  38-49
    4.4.1 单个输入变量的传递函数模型  38-41
    4.4.2 两个输入变量的传递函数模型  41-45
    4.4.3 模型拟合及预测误差比较  45-49
  4.5 结论  49-50
第五章 带有条件异方差的传递函数模型  50-64
  5.1 模型简介  50-52
    5.1.1 模型的一般形式  50-51
    5.1.2 模型识别、诊断及预测  51-52
  5.2 实证分析  52-63
    5.2.1 数据来源  52
    5.2.2 月收盘价序列模型  52-53
    5.2.3 日收盘价序列模型  53-59
    5.2.4 误差比较  59-63
  5.3 本章结论  63-64
本文总结  64-65
致谢  65-66
参考文献  66-67

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