导读:本文包含了行业波动率论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:SV模型,尖峰厚尾,马尔可夫蒙特卡洛模拟,Gibbs抽样
行业波动率论文文献综述
严辰[1]（2017）在《基于SV模型的股市整体及多行业波动率实证研究》一文中研究指出在已经过去的最近两年内,中国股市曾经历了一个完整的上涨和下跌的周期,期间多次较大的波动震荡为中国证券历史上极其罕见的。因此,本文主要观察这一特殊动荡时期内的中国股市。我们对以上证综指所代表的中国股市整体,以及多个主要股市子行业的收益波动率进行研究,这将对我国股市的风险管理控制这一领域有着良好的现实意义和研究价值。本文一方面运用传统统计方法和现代统计工具软件对我国股票市场的波动性特征进行概括性描述。另一方面,借鉴前人研究理论基础,基于标准SV模型和拓展的厚尾SV模型进行实证,更深入完整地刻画收益率序列的波动情况,力求揭示我国股市的总体特征。另外值得一提的是,本文后半部分创新性地把SV模型推广到二维模型,不仅关注到子行业波动率情况,还进而研究细分行业之间的波动率的联系,为后续对我国股市整体及下分子行业的波动率研究打开了新的启发大门,具有一定的现实意义。我们用基于不同假设的两个SV模型——标准随机波动率模型、厚尾随机波动率模型,分别对我国上证综指的波动率进行建模,并比较两个模型的优劣情况。其中最困难的对SV模型参数进行估计的难题,我们采用马尔可夫蒙特卡洛方法进行处理,融入贝叶斯思想,具体操作是利用OpenBUGS软件编程实现Gibbs抽样。由参数模拟情况和DIC指标两个角度比较这两个SV模型在拟合精确度、复杂度方面的差异。实证表明,厚尾随机波动率模型能够更好地描述以上证综指代表的中国股票市场整体的收益率波动性水平。另外,本文还精选了上证市场几个细分行业指数——能源、材料、工业、消费、医药、金融,观测历史交易数据,在已有研究结果的基础上,创新性地把一维的模型拓展到高维,包括公式推广、理论思想、参数估计MCMC方法,并最终完成了实证。结论表明,我们通过二维SV模型不仅可以模拟出上证各精选子行业的收益率波动情况,也可以通过该随机波动率观察并研究各细分行业间相互的制衡和影响联系,具有现实意义。(本文来源于《上海交通大学》期刊2017-01-01）
沈震宇[2]（2016）在《基于独立成分分析的中国股票市场行业波动率溢出效应研究》一文中研究指出本文对中国股票市场行业波动率溢出效应的机理进行分析研究,重点对中国股票市场的电子制造、农业服务、环保工程、通讯服务以及物流这5个行业在2007年8月到2016年4月的2000多个样本指数收益率数据进行波动率溢出研究。通过应用数理统计相关知识,验证数据的非正态分布的特点,同时构建GARCH模型拟合上述5个行业的波动率,通过使用参数估计和假设检验,验证出农业服务、环保工程、通讯服务以及物流这4个行业分别对电子制造业存在波动率溢出效应。结合主成分分析(PCA)将农业服务、环保工程、通讯服务以及物流这4个行业的波动序列分离出相互不相关的成分,与此同时,结合快速独立成分分析算法(FastIca)处理农业服务、环保工程、通讯服务以及物流这4个行业的GARCH波动序列,降低波动率序列数据的维度,分离出相互独立的成分。最后,将分离出来不相关成分和独立成分分别进行参数估计和假设检验。研究结果表明,农业服务、环保工程、通讯服务以及物流这4个行业对电子制造业存在显着的正相关的波动率溢出效应,验证了波动率溢出在中国股票市场行业间的存在性。通过对中国股票市场行业间波动率溢出效应的识别,有利于投资者正确认识风险,为投资者的投资组合以及风险管理提出可行性的指导性建议。(本文来源于《华中科技大学》期刊2016-05-01）
薛佳宁[3]（2015）在《行业因素对我国股票价格波动率的影响》一文中研究指出对于股票价格波动、股票收益、股票资产价格风险而言,行业因素一直以来都有着十分重要的影响,并且在学界与业界有着极高的关注度。就世界资本市场发展史来分析,随着股票市场制度化建设越来越成熟,政府采取了各种措施严厉打击违规操作,有效遏制住了投机倒把行为,人们对价值投资的理念予以了肯定,因此宏观经济因素、行业因素以及因素等成为了影响股票价格波动的重要研究内容。(本文来源于《环球市场信息导报》期刊2015年41期）
张建波,李振[4]（2014）在《行业因素对我国股票价格波动率的影响研究》一文中研究指出我国不同行业股票价格的价波动率具有很大的差异性。在研究行业对经济周期敏感性、行业所处生命周期、行业市场结构等行业因素影响股票价格波动机制的基础上,选择了铝冶炼、铜矿及铜冶炼、金矿及金冶炼、棉花种植、人造纤维制造、制糖业等6个行业进行实证检验。运用面板数据模型实证检验的结果表明:产品价格波动率、产业集中度、行业市净率对行业股票价格波动有显着影响,其它行业因素对股票价格波动率没有显着影响。(本文来源于《山东大学学报(哲学社会科学版)》期刊2014年01期）
李振[5]（2013）在《行业因素对股票价格波动率的影响研究》一文中研究指出在金融投资领域以及资产配置实践操作中,不论从机构投资者的配置策略还足从板块活跃程度来看,行业的不同会导致股价波动性的差异,这一理念更足被贯彻到券商和基金等机构投资者的诸如行业研究部等研究职能部门的设置上。虽然学界早就认识到了行业因素对经济和股市的重要影响,但显然远不如金融投资业界重视,对行业因素影响股价问题的研究仍然较为零散,缺乏系统性。鉴于理论和实践的差距,本文重点从行业自身因素这一层面分析,探讨了行业对经济周期敏感性、行业所处生命周期、行业的市场结构等行业因素对股票价格波动的影响机制,选择了铝冶炼、铜矿及铜冶炼、金矿及金冶炼、棉花种植、人造纤维制造、制糖业等六个行业进行实证,并尝试用面板数据模型分析各种行业因素变量对股票价格波动率的影响。理论分析部分借助经典的股票价值模型,利用Campbell波动率分解模型将市场波动率从行业波动率中剔除,得到行业特质波动率,进而由行业因素对行业特质波动率的影响进行分析得到理论模型。在实证分析部分,采用几何布朗运动模型刻画股价运动,参考理论分析的指标作为变量,综合考虑代表性和数据可得性选取样本,编制行业股票价格指数,构建面板数据模型进行计检验,以量化这些因素影响股票价格波动率的程度。从目前的文献来看,国内对行业因素影响股票价格波动的产生、传导、发挥作用的机制的探讨较少,本文的分析将丰富这方面的研究。此外,对行业因素影响股票价格波动的具体指标进行实证将有助于进一步细化和量化这些因素影响的方向和程度。在投资实践中,虽然业界重视行业因素对资产价格的影响,但在具体操作中,各种具体行业因素指标足否都有影响、影响足否相同、不同的行业因素变量的影响程度足多少等,这些问题都还没有得到一致的答案。本文通过对有所选取的六个行业27个季度数据的实证研究试图得到上述问题的答案,为股票资产配置提供解决思路,为证券市场的行业研究、行业分析做出启示与参考,并对金融投资机构的金融风险计量、预测和管理有指导意义。(本文来源于《山东大学》期刊2013-05-18）
黄旭红[6]（2012）在《投资者情绪对市场预期收益率和波动率的影响：基于行业差异的实证研究》一文中研究指出股票市场价格波动异常、投资者的非理性行为导致系统性风险大增和市场非有效等特征在我国股票市场长期存在,这些特征并不满足传统金融理论的基本假设。引入行为金融学中的投资者情绪理论对于解释我国并不成熟的股票市场存在的这些特征具有重要而积极的意义。行为金融理论认为,市场中的投资者作为股票市场主体在做投资决策时容易受自身情绪的影响,因而使得投资决策产生非理性偏差,情绪因素很有可能是影响股票收益的系统性风险因子。投资者情绪因素的存在,使得市场偏离了正常理性的运行轨迹,其波动性往往因投资者情绪的高涨而加强,这又进一步加强了市场的波动性风险。本文通过选取封闭式基金折价率、市场换手率、新增开户数、消费者信心指数这4个投资者情绪指标,采用主成分分析法构造一个综合的市场情绪指数,分别研究了投资者情绪对23个申万一级行业指数预期收益率和波动率的影响。实证表明,投资者情绪指数对行业指数预期收益和预期波动率的影响存在显着的差异性。在此研究结论的基础之上,根据投资者情绪对不同行业指数预期收益率的影响差异,构建投资组合,以检验投资者情绪的惯性/反转投资策略的收益情况。本文的实证结果表明：1)投资者情绪指数与市场预期收益率存在明显的横截面影响,投资者情绪是影响市场指数预期收益的系统性因子,这种影响是同向的,具有一定的惯性效应；2)不同行业指数收益率受到投资者情绪的影响大小不同,投资者情绪对信息设备行业的影响最大,而对交通运输的影响最小；3)投资者情绪显着地影响到了行业指数预期波动率,较大的投资者情绪将导致下一期较大的指数波动率,并且不同行业受到投资者情绪的影响程度不同；4)以投资者情绪对不同行业收益的影响差异作为构建套利投资策略的出发点,能够获取显着的超额收益。(本文来源于《复旦大学》期刊2012-04-05）
张仁青[7]（2012）在《股票市场行业收益率与波动率研究》一文中研究指出宏观经济的发展是一种周期性波动,正如Burns和Mitchell对其的经典定义,经济周期是在一种基于一国总体经济活动的波动,一个周期包括许多经济活动的同时扩张,然后同时衰退、收缩和复苏,复苏是下一轮周期扩张阶段的前奏,这一变化次序是重复发生的,而不是阶段性的。伴随着经济的周期性波动,国内生产总值增长率,通货膨胀、固定资产投资、货币供应量、利率等宏观经济指标也呈现出周期性的变化,并通过影响公司经营影响股票市场。但是对宏观经济周期波动的分析,主要是把握证券投资的宏观环境和总体趋势,并不能对投资者具体的投资公司提出建议,并且研究宏观经济波动与每一家上市公司股票价格波动的关系不具有普遍的投资意义,因此需要寻找连接宏观经济波动与上市公司之间的要素。行业经济是宏观经济的构成部分,宏观经济是行业经济活动的总和,并且每一个行业又包括很多公司,可以将资本市场的上市公司划分为不同的行业,因此行业经济活动是介于宏观经济活动和微观经济活动中的经济层面,是连接宏观经济波动与上市公司股票价格波动的桥梁。正因如此,学者与研究机构开始将经济周期划分为不同的阶段,研究在每个阶段下行业的表现,并且从中发现一些规律,如Stovall(1996)将经济周期分为五个阶段,通过研究他认为当经济从扩张转向收缩时期防守型日用消费品表现比较好,而在收缩期第二阶段,一些高资产负债率的行业即利率敏感型行业表现最好,例如公用事业与金融行业,随着经济渐渐探底,可选性消费需求开始增加,当经济在扩张初期,交通运输、科技技术类行业相对较好；而当经济处于扩张中期时,随着资源品价格的上升,资本品、基础原材料与能源等中上游行业开始表现出色。Conover, Jensen, Johnson和Mercer (2008)通过研究经济周期与行业轮动关系,发现在扩张性货币政策时期时周期性股票表现较好,而在紧缩环境下则为非周期性行业,且行业收益差在紧缩和扩张货币政策下差异较大。Stangl, Jacobsen,Visaltanachoti(2009)的研究表明食品和娱乐业在衰退期表现较好。国内的一些研究也有发现一些行业投资规律,张林昌、王成(2009)将一个完整经济周期划分为复苏、扩张、滞涨、收缩四个阶段,通过对2002-2009年经济周期每个阶段下行业收益研究发现,复苏阶段表现较好的是能源、金融、可选消费,扩张阶段表现较好的行业有能源、材料、金融,滞涨阶段表现较好的是电信服务、日常消费、医疗保健,在收缩阶段,表现较好的是医疗保健、公用事业、日常消费。在实践中,也出现很多以行业配置为投资策略的基金,并且十分受欢迎,根据Investment Company Institute (2009)的研究,美国每年流入行业轮动配置型的资金占流入整个基金资金量的20%,并且数量从1998年的不到10支增长到2008年的180支基金,且净资产价值超过500亿美元。在中国市场上,随着国内扩大内需的经济增长方式的转变,投资于消费品行业的基金也受到欢迎,且业绩表现不错。根据宏观经济周期的重复发生,在不同的阶段配置不同的行业,在理论与实践中都是有依据的。研究的前提是需要对中国宏观经济自资本市场建立以来经济周期及经济周期四个阶段时间的具体划分,以及对资本市场上市公司进行行业分类。本文根据中国国家统计局公布的国内生产总值季度增长率,将中国经济从1991年1月到2009年9月划分为3个经济周期,分为1991年1月—1999年12月,2000年1月—2008年12月,2009年1月—至今叁个大的阶段,每段周期时间大约在9年左右,波峰增长率和波谷落差也在减小。这样的划分结果与黄涛(2011)和王成勇、艾春荣(2010)文中对中国经济周期的划分相同,并且也符合“朱格拉周期”认为一个中周期持续9-10年的结论。之后采用熊彼特的四阶段模式,将一个经济周期划分为复苏、繁荣、衰退、萧条四个阶段,根据美国国家经济研究所和美林证券对经济周期每个具体阶段的划分方法,采用国内生产总值季度增长率和居民价格指数同比月度数据指标,对每个周期下的复苏、繁荣、衰退、萧条阶段进行具体的时间划分,其中繁荣阶段包含97个月,衰退阶段包含39个月,萧条阶段包含66个月,复苏阶段包含47个月,体现了经济周期的非对称性,且扩张阶段数大于衰退阶段数,这与美国国家经济研究所对美国商业周期从1854年—1990年的扩张与衰退期的结论相同,也和王成勇、艾春荣(2010)年对中国经济周期MRSTAR四阶段模型划分研究结果吻合。对行业进行划分,行业分类方法很多,本文从对资本市场行业分类的科学性和研究数据的可获得性两方面考虑,采用申银万国研究所的行业划分标准,并且考虑一些行业的特殊性,将上市公司划分为26个行业。研究经济波动与行业收益率的关系,本文首先分析叁个经济周期下行业的月度累计收益率的表现,接下来又分析经济周期划分为四个阶段下行业收益率的表现,研究发现无论是从每个经济周期看,还是从复苏、繁荣、衰退、萧条四个阶段看,行业收益率之间存在较大差异,且表现经常好于大盘,因此在经济周期的变换中进行行业轮动投资策略能够获得超额收益；其次行业收益率的表现既与经济周期相关,与经济周期各个阶段的不同特征相关,但同时其还受当时的经济形势、产业政策的影响,因而表现出一些差异性；最后根据实证结果,本文认为投资者如果是按每轮经济周期的转换来长期配置资产,可以选择行业有专用设备、化工、医药生物、房地产、商业贸易,且最好不要选择交通运输、信息服务业；如果投资者根据经济周期的四个发展阶段来配置资产,那么按照经济从复苏-繁荣-衰退-萧条的周期,应该依次投资的行业为：机械设备、黑色金属、信息设备、汽车设备、公用事业、房地产、有色金属、采掘、化工、非汽车设备,电子行业--商业贸易、专用设备、汽车设备、综合、计算机设备、医药生物、电子、房地产--轻工制造、医药生物、商业贸易、纺织服装、农林牧渔业一家用电器、信息服务、公用事业、食品饮料、医药生物、信息设备。金融市场收益率的分布不是标准的正态分布,有长记忆性、尖峰、肥尾等特性,方差不能很好刻画收益率的波动率,本文采用GARCH模型来估计收益率的条件异方差,分析四个阶段下每个行业的风险大小,根据实证结果在经济周期的不同阶段,各个行业收益率差异较大,其中复苏阶段波动剧烈行业最多,衰退阶段行业波动率平稳行业最多,但在每个阶段时间序列的早期,大多数行业的波动率都比较大,即在90年代初行业波动率普遍较大；其次在收益高的行业中,存在一些波动率相对较平稳的行业。有效的投资组合不仅追求收益的最大,还需要考虑风险的大小,在进行行业轮动策略投资时,综合考虑收益率与波动率,按照复苏-繁荣-衰退-萧条的顺序,本文认为最佳投资行业依次为机械设备、信息设备、公用事业---商业贸易、汽车设备、房地产、计算机设备、医药生物、电子、化工---轻工制造、电子、化工、商业贸易、医药生物、纺织服装、农林牧渔业---农林牧渔、纺织服装。在资本市场的早期各个行业和大盘的波动率都较大,并且随着时间的发展,行业间收益率的差值和波动率都有不断减小；且每个周期和每个阶段下行业的收益率大小都受到宏观经济变量周期性变化,宏观经济形势变化和产业政策的影响。这表明我国资本市场在一定程度上体现了实体经济的发展状况,是实体经济的“晴雨表”,并且随着时间的发展,资本市场在不断成熟与完善。(本文来源于《西南财经大学》期刊2012-03-01）
陈泽慧[8]（2011）在《QFII对证券市场行业收益波动率影响研究》一文中研究指出该文选取QFII进入我国A股市场后全阶段重仓持股的六大行业2002年7月1日至2008年7月31日之间的日收盘价,以研究QFII对六大行业波动收益率的影响。GARCH(1,1)模型和EGARCH(1,1)模型检验结果显示,在QFII刚进入时,QFII投资没有引起行业收益波动率的增加。分析结果显示,即使在2005年第四季度股改开始后,除金属、非金属和金融保险业外,QFII投资没有引起行业波动率增加,而在2007年12月QFII批准投资额度增加后,行业收益波动率增加。(本文来源于《石河子大学学报(哲学社会科学版)》期刊2011年02期）
王宁[9]（2009）在《基于多元GARCH模型的A股主要行业指数波动率溢出分析及风险度量》一文中研究指出为了帮助秉持指数化投资理念的金融市场参与者深刻理解A股主要行业指数收益率之间的波动溢出特点并为他们进行行业指数投资的风险度量活动提供决策借鉴,本文选择A股煤炭石油、银行类、房地产、和电力等四个主要行业指数的日对数收益率作为研究对象,将它们分为六组,每组包含两个序列,分别进行序列相关性研究、基于楚列斯基分解的时变相关二元GARCH(1,1)模型参数估计和波动溢出分析,并利用已建立的多元波动率模型计算包含两个行业指数资产金融头寸的日VaR,且与基于其他波动率模型计算出的结果进行比较。本文的新颖之处在于,按照组合原理将四个A股主要行业指数分组,并分别建立了时变相关的二元GARCH模型,全面而有重点地对四个序列彼此之间的波动溢出情况做出详尽的分析;利用波动溢出分析结果进行风险度量。本文的主要成果包括:在目标时段内,给出了四个主要A股行业指数日对数收益率间的波动率依赖关系,描述了模型拟合的各组序列波动率过程的具体走势,发现了A股与国外成熟市场在波动率与时变相关性关系上的差异,根据时变二元GARCH模型计算出的日VaR大于一元GARCH模型和常相关二元GARCH模型计算的结果。(本文来源于《吉林大学》期刊2009-05-01）
张雷[10]（2004）在《中国股票市场日内波动率的分行业差异研究——以高频数据为样本》一文中研究指出目前国内学者利用年、月等低频数据对股票市场的波动率进行了很多的研究,但以日内高频数据为基础的研究还不多见。本文借鉴国外文献,提出用已实现流动率(realizedvolatility)对日内波动率进行估计,同时重点对不同行业股票的日内波动率差异进行实证研究和原因分析。(本文来源于《北京市财贸管理干部学院学报》期刊2004年01期）
行业波动率论文开题报告
（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：
本文对中国股票市场行业波动率溢出效应的机理进行分析研究,重点对中国股票市场的电子制造、农业服务、环保工程、通讯服务以及物流这5个行业在2007年8月到2016年4月的2000多个样本指数收益率数据进行波动率溢出研究。通过应用数理统计相关知识,验证数据的非正态分布的特点,同时构建GARCH模型拟合上述5个行业的波动率,通过使用参数估计和假设检验,验证出农业服务、环保工程、通讯服务以及物流这4个行业分别对电子制造业存在波动率溢出效应。结合主成分分析(PCA)将农业服务、环保工程、通讯服务以及物流这4个行业的波动序列分离出相互不相关的成分,与此同时,结合快速独立成分分析算法(FastIca)处理农业服务、环保工程、通讯服务以及物流这4个行业的GARCH波动序列,降低波动率序列数据的维度,分离出相互独立的成分。最后,将分离出来不相关成分和独立成分分别进行参数估计和假设检验。研究结果表明,农业服务、环保工程、通讯服务以及物流这4个行业对电子制造业存在显着的正相关的波动率溢出效应,验证了波动率溢出在中国股票市场行业间的存在性。通过对中国股票市场行业间波动率溢出效应的识别,有利于投资者正确认识风险,为投资者的投资组合以及风险管理提出可行性的指导性建议。
（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。
行业波动率论文参考文献
[1].严辰.基于SV模型的股市整体及多行业波动率实证研究[D].上海交通大学.2017
[2].沈震宇.基于独立成分分析的中国股票市场行业波动率溢出效应研究[D].华中科技大学.2016
[3].薛佳宁.行业因素对我国股票价格波动率的影响[J].环球市场信息导报.2015
[4].张建波,李振.行业因素对我国股票价格波动率的影响研究[J].山东大学学报(哲学社会科学版).2014
[5].李振.行业因素对股票价格波动率的影响研究[D].山东大学.2013
[6].黄旭红.投资者情绪对市场预期收益率和波动率的影响：基于行业差异的实证研究[D].复旦大学.2012
[7].张仁青.股票市场行业收益率与波动率研究[D].西南财经大学.2012
[8].陈泽慧.QFII对证券市场行业收益波动率影响研究[J].石河子大学学报(哲学社会科学版).2011
[9].王宁.基于多元GARCH模型的A股主要行业指数波动率溢出分析及风险度量[D].吉林大学.2009
[10].张雷.中国股票市场日内波动率的分行业差异研究——以高频数据为样本[J].北京市财贸管理干部学院学报.2004
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