基于快扩散过程外汇市场波动性探讨与VaR计算

论文片段—连续时间随机模型考虑外汇市场波动性问题;相对于传统的几何布朗运动模型,引入波动反馈修正波动率为常数的假设,从而突显出金融时间序列的尖峰厚尾和长期记忆特性。在此基础上改进模型q参数的估计方法,以高频数据为样本,估计出多个时间频率下欧元兑美元等四种汇率的具体模型,对于不具备ARCH效应的澳元兑日元汇率,随机模型的q参快扩散过程论文,汇率波动论文,连续时间随机模型论文,VaR论文,
摘要：汇率波动性研究和风险度量是外汇风险管理的关键。,我国正在稳步推进人民币汇率形成机制改革,研究汇率市场波动对于防范外汇风险,乃至汇改成功重大硕士论文答辩。引入带统计分布项的连续时间随机模型,该模型特点是在几何布朗运动模型的波动项添加一个由快扩散决定的反馈因子,相对于GARCH、SV这类离散时间序列模型,该模型从市场动力学角度建立连续时间随机模型考虑外汇市场波动性问题;相对于传统的几何布朗运动模型,引入波动反馈修正波动率为常数的假设,从而突显出金融时间序列的尖峰厚尾和长期记忆特性毕业论文 格式。在此基础上改进模型q参数的估计方法,以高频数据为样本,估计出多个时间频率下欧元兑美元等四种汇率的具体模型,对于不具备ARCH效应的澳元兑日元汇率,随机模型的q参数很大学生毕业论文。蒙特卡洛模拟法计算日VaR度量外汇风险。VaR准确性检验的结果:时频越高,模型计算的VaR对实际损失覆盖越好,各汇率5分钟时频下VaR都检验;与GARCH-VaR模型对比结果:基于快扩散的连续时间随机波动模型更适合描述外汇高频数据。关键词：快扩散论文汇率波动论文连续时间随机模型论文VaR论文
摘要4-5
ABSTRACT5-8
1 导论8-11

1.1 选题8-9

1.1 实际8

1.2 理论8-9

1.2 论文结构框架和主要内容9

1.3 论文创新之处9-11

2 文献综述11-16

2.1 外汇市场波动性研究文献综述11-12

2.2 VaR 方法文献综述12-15

2.1 国外VaR 研究综述12-13

2.2 国内VaR 研究综述13-15

2.3 文献评价15-16

3 基于快扩散的汇率运行模型分析16-23

3.1 模型理论基础16-19

3.

1.1 最大熵原理16

3.

1.2 非广延熵理论16-19

3.

1.3 Tsalps 分布与非线性扩散19

3.2 建立汇率运行模型19-23
3.

2.1 基本模型19-20

3.

2.2 关键参数q 的确定20-23

4 快扩散模型下基于VaR 方法的外汇汇率风险度量23-47

4.1 VaR 原理和方法介绍23-28

4.

1.1 VaR 定义23-24

4.

1.2 VaR 计算方法24-27

4.

1.3 VaR 方法的事后检验27-28

4.2 统计反馈模型下VaR 的蒙特卡洛模拟求解28-32
4.

2.1 样本数据28

4.

2.2 蒙特卡洛模拟28-32

4.3 GARCH 模型下的外汇收益VaR32-43
4.

3.1 GARCH 模型基本介绍32-33

4.

3.2 样本检验33-39

4.

3.3 GARCH 模型参数估计和最优模型的确定39-42

4.

3.4 计算GARCH 模型下VaR42-43

4.4 VaR 的准确性检验43-46

4.1 VaR 检验的必要性43-44

4.2 VaR 检验结果44-46

4.5 实证总结46-47

5 结束语47-48

5.1 主要47

5.2 研究展望47-48

参考文献48-51
附录51-52
攻读硕士学位期间发表的论文52-53
致谢53