基于变动结构随机波动模型的波动持续性研究的任务书.docx
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基于变动结构随机波动模型的波动持续性研究的任务书【任务书】学位层次:硕士研究生研究方向:金融工程研究课题:基于变动结构随机波动模型的波动持续性研究一、研究背景波动是金融市场中常见的现象。波动的强度和持续性对投资者的决策和风险控制具有重要影响。因此,在深入探究金融市场波动的基础上,研究波动持续性是当下金融学界关注的热点之一。变动结构随机波动模型是目前应用广泛的波动模型之一,其既考虑了波动的随机性,又考虑了波动的非平稳性,具有一定的优势。二、研究目的本研究旨在利用变动结构随机波动模型研究金融市场中波动的持续性
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基于变结构的高阶矩模型波动持续性研究的任务书一、研究背景随着金融市场的不断发展和国际化,市场中的波动性已经成为各个领域研究的热点。过去通常采用传统的GARCH模型对市场波动性进行建模,但GARCH模型无法很好地捕捉高阶矩效应(skewness和kurtosis等)。基于此,学者们提出了一系列的高阶矩模型,如SkewedGeneralizedTDistribution(SGT)、GeneralizedHyperbolicDistribution(GH)等。但这些模型都只考虑了单一分布,而现实中的市场表现出了
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基于多分形波动与随机波动模型股指VaR比较研究标题:基于多分形波动与随机波动模型股指VaR比较研究摘要:股指的波动率对投资者和市场参与者来说具有重要意义。本文旨在比较基于多分形波动与随机波动模型的股指风险价值(ValueatRisk,VaR)计算方法,并探讨它们在不同市场环境下的表现。通过对VaR计算方法的比较,投资者可以更好地理解和评估风险,从而更有效地制定投资策略。第一部分:引言股指VaR是衡量投资风险的重要工具之一。传统的VaR计算方法主要基于随机波动模型,如高斯分布模型。然而,这种方法在面对非线性
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基于随机波动模型的股市收益和波动模拟.pptx
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