基于双garch的股票风险预测金融学专业毕业设计毕业论文

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1、基于双GARCH的股票风险预测海南大学毕业论文（设计）题目：基于双GARCH的股票风险预测学号：20060444175姓名：李文辉年级：2006级学院：经济与管理学院系别：金融学专业：金融学指导教师：徐艳完成日期：2010年5月1日2基于双GARCH的股票风险预测摘要1982年，Engle教授提出ARCH模型，给计量经济学带来了新的建模方法。自那以后，一系列以ARCH为基础的模型相继被建立。资本市场的波动被看成是资产面临的风险。投资者最为关心资产在未来面临的风险大小，从而几乎每个投资者都想尽办法去预测资产的价格走势和资产未来的风险。本文旨在建立一个能够帮助投资者预测股票波动

2、变化的模型。本文中的模型以被广泛应用于金融领域的ARCH-M模型为基础。独特之处在于引入了市场波动作为资产波动方程的一个解释变量，从而将单项资产波动变化过程与市场波动变化过程联系起来。在模型中，舍弃了正态分布假设，以更一般化的“广义误差分布”取而代之。另一个创新之处是，本文提出了一种全新的密集计算法用以估计方程参数，将复杂的优化过程转换成高密度的计算机运算。本文最后还选择了一个实例用以对新模型的可行性和预测能力进行验证。关键词：ARCH模型广义误差分布密集计算法MonteCarlo模拟24基于双GARCH的股票风险预测AbstractSinceprofessorEnglep

3、utforwardtheARCHmodelin1982,whichrefreshedthemodelingmethodineconometric,aseriesofmodelsbasedontheARCHmodelhasbeenestablished.Thevolatilityincapitalmarkethasalwaysbeenconsideredtobetheriskthattheassetmighttake,whichiswhattheinvestorsconcernmost.Therefore,hardlyanyinvestorsdonotmakeeffortto

4、predicatethepricetrendoftheirassetandthefuturerisktheirassetmighttake.Thisthesisaimstobuildsuchamodelsoastoassisttheinvestorstopredicatethevolatilityoftheirassets.BasedonthewidelyusedARCHmodelinfinancialarea,thenewmodelischaracterizedbyhavingintroducedthemarketvariableasanexplanatoryvariab

5、leintheassetvolatilityformula,thusconnectingthechangingprocessofsingleassetvolatilitywiththatofthemarketvolatility.Inaddition,thenewmodelhassubstitutedthehypothesisofthenormaldistributionforthemoregenerallyusedGeneralizedErrorDistribution.Anothercreationinthisthesisliesinthatabrandnewcompu

6、tationallyintensivemethodshasbeenbroughtuptoevaluatetheformulaparameters,transformingthecomplicatedoptimizationintointensivecomputerization.Attheendofthethesis,anexampleistakentodemonstratethefeasibilityandthepredicatingabilityofthenewmodel.KeyWords:ARCH;GeneralizedErrorDistribution;Comput

7、ationallyintensivemethods;MonteCarloSimulation24基于双GARCH的股票风险预测目录一、绪论………………………………………………………………………（1）二、国外研究回顾……………………………………………………………（2）三、模型的建立………………………………………………………………（3）（一）简介及其不足……………………………………………（3）（二）双模型………………………………………………………（4）（三）广义误差分布………………………………………………………（6）1