CARR模型与GARCH模型在波动率预测上的比较研究的任务书.docx

CARR模型与GARCH模型在波动率预测上的比较研究的任务书
任务书
题目：CARR模型与GARCH模型在波动率预测上的比较研究
任务背景：
在金融领域中，波动率是一个重要的概念，它指的是资产价格的变动强度或变化率。波动率的预测可以帮助投资者制定有效的投资策略，同时也可以为风险管理提供科学依据。
在波动率的预测模型中，CARR模型和GARCH模型是两种比较常见的方法。CARR模型是基于连续时间下的均值方程和波动率方程，是一种时间序列模型，可以用来预测金融市场的波动率。GARCH模型则是一种基于离散时间下的波动率模型，对于时间序列特别适用，用来分析和预测金融市场的波动率。
针对这两种模型，对于它们在金融市场波动率预测中的应用情况和效果，目前尚未有相关的实证研究。因此，本次任务的目的是要比较CARR模型和GARCH模型在金融市场波动率预测上的效果和适用性，评估这两种模型在波动率预测方面的优劣。
任务要求：
1.了解CARR模型和GARCH模型的基本结构、原理和应用领域；
2.收集相关数据，根据数据预处理要求（如去除季节性、平稳性处理等），对两种模型进行构建，并比较其预测结果；
3.分析两种模型在不同的市场和时间尺度下预测效果的差异性；
4.结合实际数据和理论分析，从模型的适用性、准确性和可靠性等方面对CARR模型和GARCH模型进行比较研究；
5.撰写具有科学性和实用性的毕业论文，内容应包含：
（1）研究背景和意义；
（2）CARR模型和GARCH模型的基本结构、原理和应用领域；
（3）数据预处理方法和模型构建过程；
（4）预测结果比较和分析；
（5）模型适用性、准确性和可靠性分析；
（6）研究结论和展望；
6.论文格式要求：
（1）字数不少于1200字；
（2）结构合理、内容严谨，行文流畅，条理清晰；
（3）文献引用准确、规范，每篇文献至少引用两篇，并且不少于5篇；
（4）表格和图表必须清晰、简洁，并注明来源和说明。
7.任务时间要求：
本任务需在一个月内完成，并提交完整的毕业论文。任务完成后，需要进行一次答辩，答辩通过后才能获得结业证书。
参考文献：
1.李浩瑞.CARR模型在中国股票市场波动率预测中的应用[D].华南师范大学,2018.
2.MartinaKelly.IntroducingtheGARCHModel:PredictingtheVolatilityofFinancialTimeSeries[J].Retrievedfromwww.vskills.in/certification/blog/what-is-garch-model2017.
3.张拓.ARIMA和GARCH模型在波动率预测中的应用比较[J].财经理论与实践,2010,(06):89-92.
4.张凯.CARR模型在衍生金融市场波动率预测中的应用[J].经济统计,2018,35(05):31-34.