我国中小板、创业板数据实证研究

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1、中图分类号——UDC硕士学位论文学校代码lQ§3兰密级公珏我国中小板、创业板数据实证研究TheempiricalanalysisofSMSEandGEM作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：副指导教师：党一学金融硕士金融工程数学与统计学院林祥论文答辩日期——答辩委员会主席中南大学2013年5月原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果．尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料．与我共同工作的同志对本研究

2、所作的贡献均己在论文中作了明确的说明．作者签名：够嗍丝年』月翌日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文．同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务．作者签导师签名埤日期：之生年±月盟日我国中小板、创业板数据实证研究摘要：对金融市场风险的测量一直是金融理论界和实业界都非常关心的课题，如果能够对市场风险进行预测，

3、便能够从中获得可观的收益，于是，对市场价格的预测便显得非常重要。本文在总结近几年来国内外对高低频时间序列研究的基础上，以我国中小板、创业板1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟和每日的股票指数数据为研究基础，从对数收益率及其波动率的角度出发，在运用金融时序分析的基础上进一步改进模型，通过建立更具有实际应用意义的HAR．姗V-GARCH-V．aR模型，重点对中国金融市场的中小板、创业板的高频时序数据进行实证分析，并得出相关结论。本文主要从以下几个方面进行研究：首先，对我国中小板和创业板两市的高频时间序列进行初步统计分析，发现我国中小板、创业板的高频时间序列具有许多与低

4、频时间序列不同的特征，因此原有可以在低频时间序列研究运用的模型和研究方法并不能完全运用于对高频时间序列的研究。其次，针对我国中小板、创业板市场指数进行了AⅪMA(1，1，l，)模型的建立及求解，并对模型该模型的效果进行分析，发现该模型的效果不佳。继而，通过引入了长记忆性这一概念，逐步对上述模型进行深层次改进，提出了HAR．WRV_GARCH模型。紧接着以创业板为例，对我国创业板市场股票波动率进行了实证研究，并建立了HAR．WRV-GARCH(1，1)模型，然后对该模型进行了求解。最后在总结前面模型的基础上，建立HAR—WRVIGARCH—VaR模型，并以创业板市场为例，得

5、出了创业板每日VaR值的计算公式，使得本文提出的模型具有了实际应用的价值及意义。关键词：中小板；创业板；高频数据；长记忆性；GARCH模型；HAR．WRV-GARCH。VaR模型分类号：TheempiricalanalvsisofSMSEandGEMlneemplnCalanalVSlSO士SJⅥbEandUE_[ⅥAbstract：’roforecastthefinancialmarket’sriskaccuratelyhasbeenthesubjectthatthefinancialtheoreticalandthebusinesscirclesareVer>rcon

6、cemedabout．BecausepaIrtaccuratefbrecastonitwillhelpusderiVesubstantialreVenuefromthefinancialmarket，sotheforecasttoitseemsapparentlyVe巧important．ThisaIrticlewillfocusontheempiricalanalysisofhigh一仔equencytime-seriesdataoftheChina’sSMSEandtheGEMstockindex，basedonthetime—seriesstudiesofhigha

7、nd10w矗equencyathomeandabroadinrecentyears，studyingwim1minute，5mimnes，15minutes，30minutes，60minutesanddaydataoftheSMSEandGEMstockindex，行omtheViewoflogarithmicyieldanditsvolatility，byestablishingtheHAR．ⅥiV．GARCH．V．aRmodelwhichhasmorepracticalsignificance，through如rther