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基于高频数据的中国股市波动率研究
基于高频数据的中国股市波动率研究

基于高频数据的中国股市波动率研究PDF电子书下载

经济

  • 电子书积分:10 积分如何计算积分?
  • 作 者:(日)西村友作著
  • 出 版 社:北京:对外经济贸易大学出版社
  • 出版年份:2014
  • ISBN:9787566307842
  • 页数:213 页
图书介绍:本专著旨在总结大量国内外相关文献、跟踪学界最新研究动态的基础上,将国际上先进的各种波动率模型应用于中国股票市场上,使用包含着丰富信息的日内高频数据,力图全面、综合地了解中国股市波动动态特征,寻找最适合中国股市的波动率模型。
《基于高频数据的中国股市波动率研究》目录

第1章 绪论 1

1.1研究背景 1

1.2波动率研究的发展与现状 4

1.3本书的框架结构 7

第2章 已实现波动测度:已实现波动率与已实现极差波动率 9

2.1引言 9

2.2已实现波动率与已实现极差波动率的理论背景及其比较 10

2.3已实现波动率与已实现极差波动率所面临的问题及其对策 13

2.4已实现波动测度模型 17

2.5中国股票市场日收益率与已实现波动测度的统计特征 24

2.6已实现波动测度在中国股票市场的应用 33

2.7本章小结 42

第3章ARCH类模型 45

3.1引言 45

3.2 ARCH类模型简介 46

3.3 ARCH类模型估计方法 56

3.4 ARCH类模型在中国股票市场的应用 59

3.5其他分布假设下的ARCH类模型 70

3.6本章小结 74

第4章 波动预测比较分析 77

4.1引言 77

4.2文献综述 78

4.3波动预测能力的比较及其评价方法 84

4.4实证分析 89

4.5本章小结 106

第5章VaR预测比较分析 109

5.1引言 109

5.2文献综述 110

5.3 VaR预测及其评价方法 114

5.4实证分析 119

5.5本章小结 130

第6章 高频数据波动率在跳跃扩散过程的应用 133

6.1引言 133

6.2跳跃扩散过程的理论背景 134

6.3分析方法 136

6.4实证检验结果 140

6.5不同发展阶段的股市波动跳跃分析 148

6.6本章小结 155

第7章 日内波动率动态分析 157

7.1引言 157

7.2日内收益率序列的描述性分析与日内动态特征 158

7.3基于FFF的日内周期性的剔除 164

7.4日内波动率的估计与特征分析 167

7.5日内波动率与日内交易量的动态相关特征分析 170

7.6本章小结 176

第8章 结束语 179

8.1总结 179

8.2研究展望 181

附录 187

附录A ARFIMA模型估计方法 187

附录B Ljung-Box检验与Diebo1d (1988)的修正Ljung-Box统计量 189

附录C Andersen,Bollerslev and Diebold (2007)的模型检验结果 191

参考文献 193

中文文献 193

日文文献 196

英文文献 197

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