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《重庆师范大学》 2011年
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基于状态转移的股指期货波动时变组合预测研究

王红丽  
【摘要】:沪深300股指期货的正式挂牌上市,是我国资本市场发展的重要里程碑。它的推出进一步完善了我国的资本市场结构,并提供了全面的避险工具,同时也大大增加了我国资本市场的流动性和有效性。但是,由于沪深300股指期货采用的是保证金交易、逐日盯市以及强行平(减)仓制度,期货价格的波动会造成投资者获利或损失的成倍放大,同时剧烈而频繁的价格波动也会影响国民经济的健康发展,甚至可能诱发经济衰退。因此对股指期货收益率波动的特征及对波动行为进行刻画、模拟和预测显得尤为重要。 目前,用于刻画和描述股市波动的单一模型主要有三类,即指数平滑类模型、GARCH(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model, GARCH)类模型和SV(stochastic volatility ,SV)类模型。但是,各单一波动模型对股市波动进行刻画存在一定的局限性。比如,指数平滑类模型假设收益率的波动为常数波动,按照遍历性用收益率序列有历史波动作为未来时点上的收益率波动的无偏估计,然而,现实中收效率序列的波动为时变波动,此时收益序列在各个时点上的分布是不一样的,即分布的标准差会随着时间变化而变化。GARCH类模型将条件方差定义为前期残差的平方项和前期条件方差的确定性函数,条件方差的估计与过去观测值直接相关,虽然解决了波动的时变性,但当收益序列出现异常观测时,会使得条件方差的估计突然变动。SV类模型中条件方差不再是一个确定性的函数,而是加入随机项,以反映随机因素对波动性的影响。在运用以上三类模型对波动进行刻画、模拟和预测的过程中,并没有哪一类模型的预测效果绝对优于其他模型。 由于建模机制、假设前提和信息来源不同,任何单一波动模型都仅能包含和体现波动的局部信息,采用组合预测就有可能比较合理的描述和刻画波动的特性。在波动预测领域,通常采用组合预测模型对波动进行预测,该模型通过组合多个单项模型,集结单项模型所包含的信息提高预测精度。目前,根据组合单项预测模型的方式不同,组合预测可分为变权重组合预测与不变权重组合预测。单项预测模型的预测结果,随着经济的变化,它总是表现出“时好时环”性,而变权重组合预测模型可以在不同的经济时期,根据单项模型的拟合优度的变化,实现单项模型的权系数变化,相比不变权重组合预测模型更加科学。但是,现有时变组合预测模型在确定单项模型权系数时并不满足实用性的条件,对此本文提出了基于状态转移的时变组合预测方法,并将其应用于沪深300股指期货波动的预测中。 本文首先对股指期货及波动的基本概念与我国股指期货波动的具体特性进行全面的回顾,并对各单一波动预测模型的优势和不足进行比较分析;其次,在对国内外最新的股指期货波动组合预测方法进行总结与评价的基础上,对传统组合预测模型和时变组合预测模型的优势和不足进行比较分析,发现时变组合预测模型更能准确描述波动的特性;最后,创造性的将基于状态转移的时变组合预测方法,应用于我国沪深300股指期货的预测中,取得了较好的拟合和预测效果。
【学位授予单位】:重庆师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:F224;F832.5

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