论文部分内容阅读
金融市场总是处在不断的变化当中，而我国的经济市场尤其是金融市场，发展时间不长，仍处于转型阶段，金融政策具有明显的阶段性和不连续性，经济规律不断变化，因此，金融市场的变结构是实际存在的。在分析和预测时，不同阶段采用同一模型，结果难以令人信服，传统的计量经济模型对金融市场刻画的不足由此呈现。因此，对金融时间序列结构的分析和诊断，就成了急需解决的问题。
本文首先总结了金融时间序列的几个主要特征:尖峰厚尾性，波动聚集性，杠杆效应，长记忆性和波动持续性，接着回顾了计量经济模型的发展历程，介绍了现在较为流行的两大类模型:ARCH类模型和SV模型的特征以及参数估计方法，并由这两类模型的优缺点引入了变结构的概念。接下来介绍了变结构点的搜寻判断准则和目前处理变结构问题的两种主要检验方法:Chow检验法和虚拟变量法。总结了现有文献中变结构建模的方法，将其分为三类:分阶段波动模型、变截矩波动模型和MarkovRegimeSwitching模型等。并对几类变结构波动模型特点进行比较，得出基于Markov转换机制的波动模型的优点。随后，将马尔可夫机制转换模型引入GARCH模型和SV模型，建立了MRS-GARCH模型和MRS-SV模型，介绍了这两种模型的参数估计方法和波动持续性的证明。最后，选取了2005年4月到2012年5月间的沪深300指数对此进行了实证研究，研究结果表明，马尔可夫机制转换模型可以较好的拟合于我国的股票市场，而GARCH模型和SV模型的拟合结果逊于MRS-GARCH和MRS-SV模型的表现。由此证实了我国金融市场的变结构是实际存在的。