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金融风险始终伴随着金融市场的发展,如何度量金融风险的变化及其特性并实施有效的规避及防范措施,一直是理论界与实务界共同研究的课题。过去,金融波动的方差风险(二阶矩风险)已经为人们熟知并被广泛讨论着,取得了一系列的研究成果,但对于高阶矩风险迄今研究不足。本文重点讨论高阶矩波动性建模,对高阶矩风险的时变性及持续性进行定量刻画,论文主要工作和创新如下:1.给出了NAGARCHSK-M模型并讨论其一整套建模技术;给出多元GARCHSK模型的三种表达形式,并基于正态分布的Gram-Charlier展开讨论模型参数估计方法;基于独立成分分解技术提出IC-GARCHSK模型,给出多元条件高阶矩波动率的估计方法。2.讨论了SR-SARV模型的属性特征,并基于Kalman滤波给出其参数估计方法;讨论了Box-Cox-SV模型的矩属性和平方序列自相关特征。3.基于脉冲响应分析讨论了高阶矩序列的波动持续性和协同持续性,给出波动持续性定理与协同持续存在定理,为寻找协同持续向量提供了依据;提出分数维协整与分数维协同持续概念,拓展了整数维框架下关于波动持续与协同持续问题的研究。4.基于小波多分辨分析,理论上提出了多分辨协整和多分辨误差校正模型等概念,给出检验程序与建模方法,提出了多分辨持续与多分辨协同持续的概念;实务上提出多分辨的投资组合策略和多分辨的资本资产定价模型。5.基于小波神经网络,给出多分辨非线性协整建模方法;讨论了高阶矩序列非线性协同持续问题,实证研究发现我国两大股指之间的方差过程与偏度过程存在共同的非线性协同持续向量,即降低方差持续的非线性组合能够同时降低偏度持续性,这一点非常重要。6.针对条件高阶矩风险,在理论上基于效用函数的Taylor展开推导出高阶矩动态投资组合策略,给出高阶矩动态资本资产定价模型,并进行了实证研究。本论文是国家自然科学基金资助项目《多变量矩序列长期均衡关系及动态金融风险规避策略研究》(No:70471050)的组成部分。