导读:本文包含了波动率测度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:投资风格漂移,漂移风险测度,多重分形波动率,MFVW-VaR模型
波动率测度论文文献综述
许林,汪亚楠[1]（2019）在《基于周内多重分形波动率的基金投资风格漂移风险测度研究》一文中研究指出基金发生投资风格漂移是把双刃剑,在获得短期超额收益时,也隐藏着巨大的风格漂移风险。本文首先以我国79只开放式股票型基金为样本,在量化投资风格漂移的基础上,分析发现其收益序列存在多重分形特征,据此构建周内多重分形波动率测度来刻画投资风格漂移收益的复杂波动特征,并与传统的GARCH族波动率计量模型的测度能力进行比较分析,实证结果发现本文构建的周内多重分形波动率测度更加精确,能更好刻画序列的复杂波动特征;然后,进一步构建MFVW-VaR模型对基金投资风格漂移风险进行量化测度,发现该模型比传统的参数与非参数VaR模型能更好地对风格漂移风险进行有效测度,基金普遍存在较大的风格漂移风险;最后,对我国开放式股票型基金的产品创新策略与投资风格漂移监管策略进行了一些有益探讨。(本文来源于《统计研究》期刊2019年08期）
邓亚东,王波[2]（2018）在《高频数据下商品期货波动率研究——基于不同已实现测度和改进的厚尾分布》一文中研究指出商品期货收益率序列存在明显的厚尾现象,将扰动项设定为厚尾分布的波动率模型要优于普通Gaussian分布以及t分布模型。以7种损失函数作为评价准则,在扰动项分别服从偏t分布以及广义双曲线偏t分布时比较了波动率RV、二次幂变差BV以及medRV3种不同已实现测度下Realized GARCH模型对商品期货的波动性预测能力。最后得到扰动项服从ghst分布的Realized GARCH模型具有更优的预测能力。(本文来源于《技术与创新管理》期刊2018年04期）
周慧[3]（2017）在《高频数据波动率的测度及应用》一文中研究指出波动率作为一种描述金融资产价格不确定性、衡量风险的指标,不论是在衍生品交易、定价方面,还是在投资组合风险管理方面,均占有重要地位。对其进行研究是各类金融资产不确定性研究的起点,可以加强金融市场活动参与者对风险的认识,提高其风险管理的能力,同时也能为监管部门加强监管提供有力的支持,进而促进整个市场健康、有序的发展。因此从最初的历史波动率模型诞生以来,广大学者研究波动率的步伐就从未停止,关于波动率的理论也一直在不断地完善与改进,成为金融领域研究的热点。本文以上证50ETF期权的标的资产为研究对象,分析对比了已实现波动率、已实现极差波动率、已实现双幂次变差叁种已实现类波动率及其扩展形式的统计特征。研究结果显示,在充分考虑各种微观结构噪声影响的前提下,已实现双幂次变差是上证50ETF最为有效的波动率估计量。接着,以上证50ETF28个9月份期权合约为样本,以各个合约成交量占总成交量的比例为权重,利用Black-Scholes期权定价公式计算这28个期权合约的综合隐含波动率,并分析其与已实现双幂次变差之间的历史规律,并尝试利用该规律来构造交易策略,交易波动率,从而做到真正的波动应用。样本内和样本外的结果均证实该策略确实能有效发出多、空信号,实现较好的投资收益。(本文来源于《浙江大学》期刊2017-06-06）
甘甜[4]（2016）在《几类RealGARCH模型的波动率与VaR测度》一文中研究指出金融市场波动性的研究在经济和金融领域一直占据重要地位,金融风险的危害性已越来越被重视,金融风险评估及其定量分析已成为风险管理的核心。随着高频数据的可得性越来越强,基于高频数据的已实现波动测度成为波动率研究的前沿问题,而如何用已实现波动测度更好地分析中国股指期货波动率尚待检验。基于这种情况,本文对RealGARCH模型形式进行了拓展,并引入多种非参数方法实现模型估计,基于几类不同的RealGARCH模型对高频环境下的沪深300股指期货波动率与风险测度进行了比较研究。本文突破传统的低频GARCH族模型限制.基于5分钟高频数据对我国沪深300股指期货的波动率与VaR进行测度。首先,用参数RealGARCH模型对沪深300股指期货收益率进行了波动率和VaR(ES)测度；其次,将RealGARCH模型推广至多种半参数形式并参考半参数法和分位数回归给出了对应算法,实现了波动率和VaR测度；然后,进一步将RealGARCH模型推广至多元情形，应用于投资组合风险测度；最后,基于不同的损失函数,分别从波动率和VaR测度结果对不同模型进行了测度效果比较与评价。基于相关理论介绍与实证分析,本文对沪深300股指期货的实证分析显示,各模型在对不同收益率建模时结果差异较大。参数RealGARCH模型中,无论正态分布还是非正态分布下都是RealGARCH(RV)的波动率测度效果最好。半参数RealGARCH模型中,波动方程半参数的RealGARCH的波动率测度效果最好。各种方法综合来看,简单对数线性RealGARCH和分位数回归RealGARCH模型更适合测度极端损失风险。此外,沪深300股指期货与现货市场存在高度正相关关系与波动溢出效应,且联合波动性具有较强的持续性。基于DCC-RealGARCH求得的VaR能较为准确的刻画资产组合的在险价值,投资于股指期货市场的比重越低.对应风险测度的准确性越高。(本文来源于《浙江大学》期刊2016-05-01）
瞿慧,王怿智[5]（2014）在《风险管理视角下的高频波动率测度比较》一文中研究指出鉴于波动率研究的一个重要应用是金融风险管理,提出在风险管理视角下比较各种高频波动率测度。具体考虑已实现波动、双幂次变差、中位数已实现波动、双尺度已实现波动、已实现极差和最优线性组合已实现波动,借助偏学生t分布假设下的Realized GARCH模型,预测未来一日,五日、十日和二十日的在险价值(VaR),并从统计精度、监管精度、资本运作效率和巴塞尔Ⅱ规定的市场风险资本需求四个角度,对六种不同高频波动率测度的VaR预测效果进行比较。使用沪深300指数1分钟数据的实证表明,最优线性组合已实现波动产生的VaR预测具有明显最低的市场风险资本需求,较高的监管精度和较高的资本运作效率,以及最高的统计精度,是风险管理视角下比较可靠的高频波动率测度。(本文来源于《中国管理科学》期刊2014年S1期）
瞿慧,王怿智[6]（2014）在《风险管理视角下的高频波动率测度比较》一文中研究指出鉴于波动率研究的一个重要应用是金融风险管理,提出在风险管理视角下比较各种高频波动率测度。具体考虑已实现波动、双幂次变差、中位数已实现波动、双尺度已实现波动、已实现极差和最优线性组合已实现波动,借助偏学生t分布假设下的Realized GARCH模型,预测未来一日,五日、十日和二十日的在险价值(VaR),并从统计精度、监管精度、资本运作效率和巴塞尔Ⅱ规定的市场风险资本需求四个角度,对六种不同高频波动率测度的VaR预测效果进行比较。使用沪深300指数1分钟数据的实证表明,最优线性组合已实现波动产生的VaR预测具有明显最低的市场风险资本需求,较高的监管精度和较高的资本运作效率,以及最高的统计精度,是风险管理视角下比较可靠的高频波动率测度。(本文来源于《第十六届中国管理科学学术年会论文集》期刊2014-10-18）
王鹏,姚晓波[7]（2014）在《基于多分形波动率测度的股票市场条件收益率分布》一文中研究指出多分形波动率MFV(multifractal volatility)是一种最近提出的金融市场波动率测度方法。以中国股票市场最具代表性股价指数(上证综指和深证成指)的代表性波动周期为例,通过运用描述性统计、QQ图和双变量分布散点图等方法,分别考察了非条件收益率、基于MFV的条件收益率和基于GARCH类波动率测度的条件收益率分布特征。研究结果显示,经过MFV标准化后的条件收益率分布较非条件收益率和基于GARCH类波动率测度的条件收益率更接近于正态分布,多分形波动率MFV对中国股票市场波动特征的刻画优于传统的GARCH类模型。(本文来源于《数理统计与管理》期刊2014年05期）
夏宁伟,詹海,马锋[8]（2014）在《基于多分形波动率测度的中国股市价量关系研究》一文中研究指出文章以沪深300指数的5分钟高频数据为样本,结合波动的多分形波动率测度方法,利用去除时间趋势及自相关的交易量解释股票收益率的所包含的自相关和异方差特征,并与GARCH类模型作对比。实证结果显示,混合分布理论能够解释中国股票市场上波动性的积聚特征。在模型的比较上,发现多分形波动率-交易量模型的统计效果较常用的GARCH类模型为优。(本文来源于《统计与决策》期刊2014年16期）
罗静秋[9]（2012）在《基于系统动力学的实物期权波动率测度研究及在旅游投资项目中的应用》一文中研究指出实物期权方法不仅为投资者提供了科学合理的投资工具,也为项目决策提供了科学有效的支持,它能够在复杂多变的环境中尽可能地捕捉投资机会以增加项目的价值。本文站在一种新的角度,利用系统动力学方法,基于项目自身条件的不确定性和项目过程中面临的各种不确定性因素及其变化来提取波动率,由此计算实物期权的价值及项目的整体价值。由于不同行业投资项目实施过程和项目的系统内部结构等存在较大的差异,本论文选取旅游投资项目作为模拟研究对象。本文首先总结了实物期权波动率的各种估算方法及其存在的问题,并对影响实物期权价值的不确定性因素进行了分析。利用系统动力学模型,绘制出了旅游投资项目系统,并通过考虑系统中各种不确定性因素的变化,模拟得到在各种情景下的项目投资过程和项目价值结果,根据项目价值的变动情况来确定波动率参数。然后,借助系统动力学软件Vensim,应用本文所建立的项目投资系统动力学模型对具体的旅游投资项目案例进行了模拟分析,计算出了项目价值的波动率和实物期权价值。针对得到的模拟结果给出了一些决策建议,在此基础上对本文提出的波动率测度方法进行了优化分析。最后总结了这一新方法存在的问题,从而为项目决策者提供更科学的投资依据和的指导意见。(本文来源于《西南交通大学》期刊2012-07-01）
王鹏,魏宇[10]（2012）在《基于多分形波动率测度的ES风险度量》一文中研究指出多分形波动率(Multifractal Volatility,MFV)是一种最近提出的金融市场波动率测度方法。以上证综指和标准普尔500指数的高频价格数据为例,构造了多分形波动率测度的lnMFV-ARMA动力学模型,并运用基于Bootstrap方法的后验分析过程,实证对比了lnMFV-ARMA模型与其他6种常用波动模型对ES(Excepted Shortfall)风险测度的估计精度差异。实证结果表明:在所考察的大多数分位数水平下,lnMFV-ARMA模型对ES风险测度的估计精度都优于许多现有常用波动模型,特别是对标准普尔500指数的极端价格波动风险具有最优的刻画能力。(本文来源于《系统管理学报》期刊2012年02期）
波动率测度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
商品期货收益率序列存在明显的厚尾现象,将扰动项设定为厚尾分布的波动率模型要优于普通Gaussian分布以及t分布模型。以7种损失函数作为评价准则,在扰动项分别服从偏t分布以及广义双曲线偏t分布时比较了波动率RV、二次幂变差BV以及medRV3种不同已实现测度下Realized GARCH模型对商品期货的波动性预测能力。最后得到扰动项服从ghst分布的Realized GARCH模型具有更优的预测能力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
波动率测度论文参考文献
[1].许林,汪亚楠.基于周内多重分形波动率的基金投资风格漂移风险测度研究[J].统计研究.2019
[2].邓亚东,王波.高频数据下商品期货波动率研究——基于不同已实现测度和改进的厚尾分布[J].技术与创新管理.2018
[3].周慧.高频数据波动率的测度及应用[D].浙江大学.2017
[4].甘甜.几类RealGARCH模型的波动率与VaR测度[D].浙江大学.2016
[5].瞿慧,王怿智.风险管理视角下的高频波动率测度比较[J].中国管理科学.2014
[6].瞿慧,王怿智.风险管理视角下的高频波动率测度比较[C].第十六届中国管理科学学术年会论文集.2014
[7].王鹏,姚晓波.基于多分形波动率测度的股票市场条件收益率分布[J].数理统计与管理.2014
[8].夏宁伟,詹海,马锋.基于多分形波动率测度的中国股市价量关系研究[J].统计与决策.2014
[9].罗静秋.基于系统动力学的实物期权波动率测度研究及在旅游投资项目中的应用[D].西南交通大学.2012
[10].王鹏,魏宇.基于多分形波动率测度的ES风险度量[J].系统管理学报.2012
标签：投资风格漂移; 漂移风险测度; 多重分形波动率; MFVW-VaR模型;