论文网
模型方面有关论文范例,与基于R软件的金融资产收益波动率建模相关论文查重免费
本论文是一篇模型方面有关论文查重免费,关于基于R软件的金融资产收益波动率建模相关硕士学位毕业论文范文。免费优秀的关于模型及风险管理及计算机方面论文范文资料,适合模型论文写作的大学硕士及本科毕业论文开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
少,表明各个模型下的收益率条件均值比较接近；GARCH（1,1）-T的t分布自由度为4.6说明收益率残差序列的厚尾性态明显；AR（1）-APARCH（1,1）模型中的[γ1]值为0.91,强烈说明收益率序列存在杠杆效应；[δ]值为0.125,充分说明[δ]等于2的标准GARCH模型不是实际波动率序列的一般模型.基于AIC、BIC、SIC的值以及标准化残差的拉格朗日乘数检验等指标来检验模型的整体效果,得到相关数据如表2所示.上述四个模型的标准化残差的LMarch检验的p值都远远大于0.05,表明它们都不存在ARCH效应,说明这些模型都很好地消除了收益率序列波动率的ARCH效应；从这四个模型的三种信息准则看GARCH（1,1）-T表现最好,AR（1）-APARCH（1,1）模型次之；ARCH（2）与GARCH（1,1）-N基本相当.这篇论文出处:http://www.sxsky.net/benkelunwen/060148621.html
表1各种模型的参数估计结果
[模型＼&[μ]＼&[α0]＼&[α1]＼&[β1]＼&T分布自由度＼&[γ1]＼&[δ]＼&ARCH（2）＼&-0.0344＼&1.27＼&0＼&[α2等于]0.039＼&-＼&-＼&-＼&GARCH（1,1）-N＼&-0.041＼&0.048＼&0＼&0.69＼&-＼&-＼&-＼&GARCH（1,1）-T＼&-0.0375＼&0.445＼&0＼&0.68＼&4.61＼&-＼&-＼&AR（1）-APARCH（1,1）＼&-0.0365＼&0.068＼&0.0098＼&0.93＼&[等于-0.018]＼&0.91＼&0.125＼&]
| 有关论文范文主题研究: | 关于模型的文章 | 大学生适用: | 专科毕业论文、学校学生论文 |
|---|---|---|---|
| 相关参考文献下载数量: | 35 | 写作解决问题: | 如何写 |
| 毕业论文开题报告: | 论文任务书、论文结论 | 职称论文适用: | 技师论文、高级职称 |
| 所属大学生专业类别: | 如何写 | 论文题目推荐度: | 免费选题 |
表2各模型方程的整体检验与标准化残差检验
[模型＼&标准化残差的LMarch检验T*R2值＼&标准化残差的LMarch检验p值＼&AIC＼&BIC＼&SIC＼&ARCH（2）＼&13.57＼&0.33＼&3.128＼&3.155＼&3.127＼&GARCH（1,1）-N＼&14.15＼&0.292＼&3.129＼&3.156＼&3.130＼&GARCH（1,1）-T＼&14.18＼&0.389＼&3.078＼&3.105＼&3.072＼&AR（1）-APARCH（1,1）＼&16.88＼&0.256＼&3.119＼&3.117＼&3.115＼&]
##############################
#上证综合指数2011年至2013年三季度市场数据建模
library（fGarch）
sz<-read.csv（"SZdaily.csv"）
head（sz）
sz<-rev（sz[1：664,4]）
sz<-log（sz）
rsz<-100*diff（sz）
plot（rsz,type等于'l',main等于"SZSeries2011-2013"）
acf（rsz）
acf（rsz^2）
math（～rsz,distribution等于function（p）qt（p,df等于5）,xlab等于"t（5）"）math（～return500,distribution等于function（p）qt（p,df等于6）,xlab等于"t（6）"）
fit1<-garchFit（formula=～garch（2,0）,data=rsz,dist.est=T,cond.dist="norm"）
模型方面有关论文范例
fit2<-garchFit（formula=～garch（1,1）,data=rsz,dist.est=T,cond.dist="norm"）
summary（fit2）
fit3<-garchFit（formula=～garch（1,1）,data=rsz,dist.est=T,cond.dist="std"）
summary（fit3）
fit4<-garchFit（formula=～arma（1,0）+aparch（1,1）,data=rsz,dist.est=T,cond.dist="norm"）
summary（fit4）
##############################
4结束语
本文主要研究基于免费、强大、主流的R软件,实现金融定量分析中波动率重要指标的各种模型建模分析,对相关模型进行编程,利用收集到的上证综合指数2011年至2013年三季度的数据进行建模实证,运行程序,演示各个模型的每一计算步骤与结果、图表,实现直观形象的课堂可视化教学.试图改变传统的只讲解波动率模型的理论教学模式,打破广大学生只是教科书上的数字、图表、公式的“看客”的局面,让所有学生自己动手,参与制作、检验金融资产波动率理论与模型,从而激发广大学习学习兴趣、增强学习信心；理解掌握现代金融理论,动手解决实际问题的能力；培养勤于思考、探索,肯于建模分析、实证检验的良好习惯.
参考文献：
[1]Markowitz,H.PortfolioSelection,JournalofFinancial[J].1952（7）：77-91.
[2]Black,F.andScholesM.ThePricingofOptionsandCorporateLiabilities[J].JournalofPoliticalEconomy,1973（81）：637-654.
[3]Jorion,P.ValueatRisk：TheNewBenchmarkforManagingFinancialRisk,3rded[M],McGraw-Hill,Chicago,2006：53-65.
[4]Engle,R.F.AutoregressiveconditionalheteroskedasticitywithestimatesofvarianceofU.K.inflation[J].Econometrica,1982（50）：987-1008.
[5]Bollerslev,T.,Generalizedautoregressiveconditionalheteroskedasticity[J].Econometrica,1986（31）：307-327.
[6]Tsay,R.S.AnalysisofFinancialTimeSeries,2nded.,Wiley,NewYork,2005：99-121.
[7]Jacquier,E.,Polson,N.G.,andRissi,P.Bayesiananalysisofstochasticvariancemodels[J].ReviewofEconomicStudies,1994（61）：247-264.
[8]Ruppert,David.Statisticsanddataanalysisforfinancialengineering[M].SpringerNewYorkDordrechtHeidelbergLondon,2011：477-493.
模型方面有关论文范例,与基于R软件的金融资产收益波动率建模相关论文查重免费参考文献资料：