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股市波動(dòng)率預(yù)測(cè)研究

股市波動(dòng)率預(yù)測(cè)研究

定 價(jià):¥58.00

作 者: 劉光強(qiáng) 著
出版社: 西南交通大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787564374167 出版時(shí)間: 2020-05-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 159 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  波動(dòng)率是進(jìn)一步構(gòu)建投資組合和風(fēng)險(xiǎn)管理等相關(guān)研究的基礎(chǔ),如何提高金融市場(chǎng)波動(dòng)率的預(yù)測(cè)精度是國(guó)內(nèi)外學(xué)界和實(shí)務(wù)界廣泛探討的話題。相較于日數(shù)據(jù)等低頻數(shù)據(jù)而言,日內(nèi)高頻交易數(shù)據(jù)包含了更豐富的市場(chǎng)信息,很大限度地反映了資產(chǎn)價(jià)格的真實(shí)波動(dòng)情況。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,金融市場(chǎng)高頻交易數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和運(yùn)用能力日益提升,越來越多的日內(nèi)高頻交易信息被用于研究和實(shí)踐之中,這為利用高頻數(shù)據(jù)開展波動(dòng)率相關(guān)研究提供了便利。近年來,已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率(Realized Volatility,RV)是如何充分利用金融資產(chǎn)高頻交易信息,以便更充分揭示日內(nèi)交易信息對(duì)其波動(dòng)率影響的代表性理論。該理論避免了傳統(tǒng)GARCH模型、SV模型對(duì)信息利用的不足,同時(shí)兼具計(jì)算簡(jiǎn)便、無偏估計(jì)等優(yōu)點(diǎn)。在此背景下,《股市波動(dòng)率預(yù)測(cè)研究》從高頻數(shù)據(jù)視角,借助已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率相關(guān)理論對(duì)股票市場(chǎng)展開研究。一方面,充分挖掘股票市場(chǎng)“跳躍”“非對(duì)稱”波動(dòng)等日內(nèi)交易信息對(duì)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率進(jìn)行擬合,并將參數(shù)估計(jì)的時(shí)變特征納入研究范圍,從而構(gòu)建新穎的具有時(shí)變特征的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率預(yù)測(cè)模型。另一方面,進(jìn)一步探討波動(dòng)率在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)之中的應(yīng)用,并具體結(jié)合極值理論對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)展開實(shí)證分析?!豆墒胁▌?dòng)率預(yù)測(cè)研究》以恒生指數(shù)和滬深300指數(shù)作為研究樣本,分別代表成熟市場(chǎng)和新興市場(chǎng),以便分析研究的結(jié)果具有穩(wěn)健性和普適性。波動(dòng)率的應(yīng)用研究主要有兩方面:基于高頻波動(dòng)率模型及Copula理論詳細(xì)探討了“滬港通”實(shí)施背景下兩市之間的相互關(guān)系;探討了德國(guó)股票市場(chǎng)隱含波動(dòng)率指數(shù)和原油市場(chǎng)隱含波動(dòng)指數(shù),是否含有預(yù)測(cè)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的有用信息。

作者簡(jiǎn)介

  劉光強(qiáng),男,管理學(xué)博士,高級(jí)會(huì)計(jì)師,現(xiàn)任職于三亞學(xué)院管理學(xué)院。主要研究領(lǐng)域?yàn)榻鹑陲L(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和企業(yè)管理會(huì)計(jì)。曾任上市公司財(cái)務(wù)總監(jiān),企業(yè)董事長(zhǎng)。熟悉上市公司財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)制度,完整經(jīng)辦IPO,2次經(jīng)辦定向增發(fā),全面參與過建設(shè)和運(yùn)營(yíng)5億元以上項(xiàng)目4個(gè),10億元以上重大資產(chǎn)重組項(xiàng)目3個(gè)。已發(fā)表SSCI和中文核心期刊學(xué)術(shù)論文10余篇,出版專著2本。

圖書目錄

第1章 緒論
1.1 選題的背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)回顧與述評(píng)
1.3 研究?jī)?nèi)容
1.4 研究方法和技術(shù)路線
1.5 創(chuàng)新性
第2章 異質(zhì)自回歸方法建模相關(guān)理論
2.1 已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率及其分解
2.2 異質(zhì)自回歸模型及其擴(kuò)展
2.3 時(shí)變參數(shù)異質(zhì)自回歸模型
2.4 波動(dòng)率估計(jì)的評(píng)價(jià)
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于HAR方法的股市波動(dòng)率建模研究
3.1 問題的提出
3.2 數(shù)據(jù)的選取及描述性統(tǒng)計(jì)
3.3 基于異質(zhì)自回歸方法的實(shí)證研究
3.4 穩(wěn)健性分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于HARQ方法的股市波動(dòng)率建模研究
4.1 問題的提出
4.2 時(shí)變參數(shù)異質(zhì)自回歸模型的優(yōu)勢(shì)
4.3 HARQ族模型的構(gòu)建及全樣本估計(jì)
4.4 HARQ族模型樣本外估計(jì)
4.5 穩(wěn)健性分析
4.6 本章小結(jié)
第5章 基于HARQ-EVT方法的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究
5.1 問題的提出
5.2 HARQ-EVT-VaR模型的構(gòu)建
5.3 極值理論建模分析
5.4 基于HARQ-EVT方法的VaR預(yù)測(cè)及檢驗(yàn)
5.5 本章小結(jié)
第6章 基于HAR-Copula模型的滬港股市動(dòng)態(tài)相關(guān)性研究
6.1 引言
6.2 相關(guān)理論
6.3 數(shù)據(jù)分析
6.4 “滬港通”實(shí)施前后對(duì)比分析
6.5 滬港股市風(fēng)險(xiǎn)傳染分析
6.6 本章小結(jié)
第7章 基于隱含波動(dòng)率指數(shù)的德國(guó)股市波動(dòng)率預(yù)測(cè)
7.1 背景介紹
7.2 方法
7.3 數(shù)據(jù)
7.4 實(shí)證結(jié)果
7.5 穩(wěn)定性檢驗(yàn)
7.6 本章小結(jié)
第8章 結(jié)論與展望
8.1 結(jié)論
8.2 建議
8.3 展望
參考文獻(xiàn)

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