结构断点与我国金融市场收益率波动的分析——基于带断点的garch模型的实证研究

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1、学校代码：10036硕士学位论文结构断点与我国金融市场收益率波动的分析——基于带断点的GARCH模型的实证研究培养单位：国际经济贸易学院专业名称：数量经济学研究方向：数量经济学作者：王一鸣指导教师：陈志鸿论文日期：二〇一四年二月StructuralBreaksandtheVolatilityofDailyReturnsinChina’sFinancialMarkets:EmpiricalResearchBasedonGARCHModelwithStructuralBreaks学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是

2、本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名：年月日学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目

3、录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文;学校可以采用影印、缩印或者其它方式合理使用学位论文，或将学位论文的内容编入相关数据库供检索；保密的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名：年月日导师签名：年月日摘要金融市场间的收益率波动对经济波动表现出敏感性，近年来受全球金融危机的影响，金融市场剧烈波动，各种冲击对系统产生的作用往往是永久性的，波动表现出较高的持续性，增加了投资的风险暴露。因此有必要研究各个市场的波动，更好的把握经济变化的规律，进而提高对风险的预测与防范能力

4、。GARCH模型是研究金融时间序列收益率波动常用的工具，能够较好地描述金融市场波动一般表现出的集群性、非对称性和“尖峰厚尾”等特性，而且通过将结构断点引入GARCH模型，能够刻画突发事件对金融市场收益率及其波动的影响，更精确地认识金融市场的波动。本文筛选出我国金融市场的6个金融时间序列，建立GARCH模型估计分析各自收益率的波动性，并且引入GJR模型和BEKK-GARCH模型，分别分析波动的非对称性和波动溢出效应。为了更真实地认识金融市场的波动，本文运用迭代累积平方和法（ICSS）检测序列中的结构断点，找寻各个断点对应的重大经

5、济事件，从而验证了ICSS算法比邹至庄（ChowTest）更好的检测时间序列存在的多个结构断点。关键词：收益率波动，GARCH模型，GJR模型，BEKK-GARCH模型，结构断点AbstractTherateofdailyreturnsissensitivetothevolatilityinChina’sfinancialmarket.Inrecentyears,affectedbytheglobaleconomiccrisis,China’sfinancialmarkethasseenahugefluctuationinth

6、erateofdailyreturns,andsuchimpactionoftenbringsaboutpermanentsystematiceffectsandhighpersistenceofvolatility,whichincreasestheriskofexposuretoinvestment.Therefore,itisparamounttoanalysesthevolatilityineachmarketinordertogetbetterunderstandingoftheregularityineconomi

7、cchanges,improvingtheabilitytoforecastandpreventanyrisks.GARCHmodelisnowbeingwidelyusedtoresearchthevolatilityclustering,asymmetryandfattailsoffinancialtimeseries.Andtheactualvolatilitycanbeexplicitlyrecognizedafterintroducingthestructuralbreaksintothemodel.Inthisar

8、ticle,sixtypicaltimeseriesarepickedfromthefinancialmarket,appliedinGARCHmodelstoestimateandanalyzethevolatilityoftherateofreturns.GJRmodel