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时间:2019-09-23
《基于异质性和跳跃的中国证券市场高频波动率研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、博士学位论文基于异质性和跳跃的中国证券市场高频波动率研究RESERCHOFHIGHFREQUENCYVOLATILITYOFCHINESESECURITIESMARKETBASEDONHETEROGENEITYANDJUMPS徐晶哈尔滨工业大学2017年9月国内图书分类号:F830.91学校代码:10213国际图书分类号:336密级:公开管理学博士学位论文基于异质性和跳跃的中国证券市场高频波动率研究博士研究生:徐晶导师:王苏生教授申请学位:管理学博士学科:管理科学与工程所在单位:深圳研究生院答辩日期:2017年9月24日授予学位单位:
2、哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:F830.91U.D.C:336DissertationfortheDoctoralDegreeinManagementRESERCHOFHIGHFREQUENCYVOLATILITYOFCHINESESECURITIESMARKETBASEDONHETEROGENEITYANDJUMPSCandidate:XuJingSupervisor:Prof.WangSushengAcademicDegreeAppliedfor:DoctorofManagementSpeciality:Manag
3、ementScienceandEngineeringAffiliation:ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence:Sep24th,2017Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology摘要摘要市场微观结构噪声作为影响金融资产价格发现的重要因素,对高频金融市场的影响更加复杂。作为新兴证券市场的重要代表,中国证券市场经过近30年的高速发展,取得了令人瞩目的成就,对国民经济发展的促进作用日益增强。但是,我国证券市场存在着明显的市场机制不健全
4、、金融产品价格波动性大、异质性影响严重、风险控制压力大等问题,在高频数据广泛使用的市场中,市场微观结构噪声影响下的价格发现及金融风险控制方面的研究亟待深入。在对中国证券市场高频波动的研究中,SV、ARCH、GARCH等模型都不同程度地解释了一些价格发现过程中的现象,但是,对于高频波动率及证券市场特征的刻画尚不完善。目前已有研究成果多集中于围绕异质性或跳跃因素对波动率的影响而开展研究,而共同研究两个或多个影响因素并考虑跳跃性质进行研究的还有待深入挖掘。而对于中国证券市场中上海、深圳证券市场之间异质性和跳跃引发的波动率是否具有传导性,以及
5、传导风险控制的研究还刚刚起步。为了更加准确地揭示中国证券市场高频波动率的特征,本文根据市场发现理论、市场异质性假说、分形市场理论,实证分析了中国证券市场高频波动率的长记忆性、异质性及跳跃特征,发现无论牛市还是熊市阶段,中国证券市场高频波动率的长记忆性和异质性都较为显著地存在,但熊市中长记忆性的波动较大,受异质性因素影响比较明显。所以,本文在分析中选取了与上述特征较为适配的持有期异质性模型作为基本模型。在跳跃的实证分析中,由于基于传统Z统计量过滤出的跳跃因素存在偏差,一部分包含在连续时间变量中的跳跃t因素未能被准确过滤出来而导致价格发现
6、过程存在偏离,本文采取门限函数建立CTZ_统计量更加精准地过滤跳跃因素,实证发现中国证券市场基于门限函t数的跳跃具有时变性、聚集性、相关性及趋势性特征。基于以上实证分析中发现的中国证券市场高频波动率的特点,本文还在三个方面进行了深入研究。首先,将异质性和基于门限的跳跃及趋势性变量融入HAR模型,构建了NPL-HAR-TCJ模型,该模型既综合反映了不同市场成分的动态差异,又将跳跃的趋势性作为杠杆变量,采取门限思想过滤掉隐藏在持续过程的离散跳跃变量,更加符合市场微观结构噪声因素影响金融资产真实价格的发现过程,并对上海证券交易市场进行实证分
7、析,发现所构建的-I-哈尔滨工业大学管理学博士学位论文NPL-HAR-TCJ模型较已有的HAR族模型在精准度和预测效果方面有了一定的提升。其次,基于NPL-HAR-TCJ模型分析异质性和跳跃对高频波动率的影响。各类相关市场或金融产品波动的传导性是目前的一个热点问题,本文率先细分市场阶段,分别分析了牛市和熊市上海、深圳证券交易市场之间波动的传导关系,发现牛市阶段二者的波动存在较强的传导性和协同变化,而熊市阶段二者的传导性不强,这主要是由异质性因素导致各类投资者之间投资行为及相互影响更加复杂导致的。再次,结合中国证券市场异质性、跳跃引发的
8、风险构建了基于门限函数的CT_Beta风险控制系数,加强了风险控制。正是由于发现了异质性、跳跃特征对高频波动率的影响以及上海、深圳两个市场之间的风险传导特征,再加之熊市阶段异质性引发的各类复杂的波动率变化,本文构建了CT
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