基于馬爾科夫狀態(tài)轉換模型的股指期貨收益率波動性研究.pdf

1、2010年4月16日,我國滬深300股指期貨正式上市。在此之前,對于股票市場的系統(tǒng)性風險投資者是無法回避的,而股指期貨可以有效地避免系統(tǒng)性風險,準確地分析期貨價格波動特征是識別期貨市場風險和促進我國期貨市場健康運行的基礎。本文基于GARCH族模型從一元到多元的發(fā)展過程,給出了一元GARCH模型的參數(shù)極大似然估計法。
　　首先,論文在傳統(tǒng)的GARCH族模型基礎上引進了狀態(tài)變量,建立了馬爾科夫狀態(tài)轉換非對稱GARCH模型,以具體刻畫非

2、平穩(wěn)序列的非線性特征,并提高GARCH族模型參數(shù)估計的準確性,通過分析滬深300股指期貨的日收盤價對數(shù)收益率序列和股指期貨的主要統(tǒng)計特征,發(fā)現(xiàn)其日收盤價對數(shù)收益率更適合使用t分布進行擬合且其波動存在非對稱性。在此基礎上,論文對馬爾可夫狀態(tài)轉換GARCH模型提出了基于t分布的MS-EGARCH模型和MS-TGARCH模型,以研究股指期貨對數(shù)收益率序列的分布特征,并對股指期貨的收益率進行預測和風險評估。
　　其次,本文對GARCH模型

3、、TGARCH(1,1)模型及EGARCH(1,1)模型進行參數(shù)估計,通過對各模型的參數(shù)估計結果和不同模型的擬合效果進行比較,表明中國股指期貨收益率序列具有明顯的非對稱性。在此基礎上,建立了馬爾科夫轉換非對稱GARCH模型,即MS-TGARCH和MS-EGARCH模型,并且將市場波動分為高、低波動狀態(tài)。參數(shù)估計結果表明,相對于低波動狀態(tài),高波動狀態(tài)的平均持續(xù)期較短。實證分析表明,MS-GARCH族模型在擬合效果上優(yōu)于傳統(tǒng)的GARCH族模