SV模型和EGARCH模型的对比研究

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1、中山大学硕士研究生论文Y76S36‘；编号：0219502025SV模型和EQ气RCH模型的对比研究TheContrastiveStudyofSVmodelandEGARCHmodel学位申请人：潘敏导师姓名及职称：区景祺教授专业名称：概率论与数理统计研究方向：随机分析、随机控制与金融答辩日期：为of年厂月】2日易锨训缀啼乙，)晰#渺班妨釉F乃的SV模型和EGARCH模型的对扛匕研究专业：概率论与数理统计硕士生：潘敏导师：区景棋摘要本文分别对sV模型和EGARcH模型在理论上和实证上进行对比分析研究。Sv模型和在GARcH模型的基础上扩展成的EGARcH模型都能

2、很好的捕捉金融时间序列数据的狭峰厚尾性、金融时间序列数据波动的聚集性、持续性和杠杆效应等特征，故此两个模型的联系与区别是值得我们探讨研究的，特别是针对中国金融市场。本文先选择沪深六大股票指数作为研究对象，通过实证分析来说明我国金融市场时间序列数据具有狭峰厚尾性和存在异方差的统计特征，故针对我国金融市场可以运用sV模型和EGARcH模型来刻画波动的性质和预测波动率。其次在理论上对sV模型和EGARcH模型进行对比研究，得出此两个模型都能很好的描述我国金融市场的狭峰厚尾性，并在借鉴国外的研究的成果的基础上，得到连续化的EGARcH(1，O)模型对应了一个连续的sV模

3、型的结论。最后本文在实证分析中对SV模型和EGARcH模型进行对比研究，分别利用Mc∽方法和^lLE方法对Sv模型和EGARcH模型进行参数估计，结果表明虽然sV模型和EGARcH模型都能很好的刻画波动的聚集性这一特性，但在刻画波动持续性的能力、残差拟合程度和模型预测能力上进行对比研究，综合分析得出sV模型较EGARcH模型能更好地拟合我国股票市场金融收益数据的波动性。关键词：sV模型、EGARcH模型、对比、波动、McMc方法T11eContrastiveStudyofSVmodelandEGARCHmodelMajor：Probab订ityandMathem

4、ticalStat研icsName：PanMjnSupeⅣisor：OuJingqiABSTRACTThisthesiSstudiedtheproblemofcontrastiVeanalysisconcemingSVModelandEGARCHModeltheorcticallyandempirically-SVModelandEGARCHModeLwhichevolves五romGARCHModelcancapturetheleptokuftosjsandfattan，thevolatilitycluste洳g，persistenccandlevcfagee

5、ffect0ffinancialtimescriesdata，s0wencedstudythec0IIllectionanddi船fenceo“hem，espcciaHytoChiIla’sfinancialmarkct．FirstOfall，thethesiSjllvestigatedthetops投stock砌exesontheSh如ghaiandShe舵henStockMarkets卸dshowsbyempiricala雌lysisthatfinancialtiIIleseriesdatainChillahavethestatjsticalfeatufes

6、ofleptokunosisandfattailandheteroskcd懿№．nere向re，SVModelandE6ARCHMOdelcanbcad叩tedt0d印idtllecbafaclcristicsofvohtililyandtopredicIv01amityonCh妇’sfmancialm甜kt．Secondly'thctheorcticalcomrastiveanalysjsofSVModclaⅡdEGARCHModeldeH”nstratedthatboIh肿delscanwelldepictthcleptOl【llnosisand锄tajl0

7、fthcfhlancialmarketinQlilla．Ba∞dontherekvantfilldingsabmad，“isconcludedthatacont抽uedEGARCH(1，O)ModeliscorrelatedwithacomilluousSVModel_Lastbutnotleast，aparameterestinlate0nSVModelandEGARCHModelwasconductedbyusillgMCMCaⅡdMLE．There鲫ltsilldicatedthatSVModel粕dEG执RCHMOdelaregoodatdepjctin

8、gvolatilityc