基于高频数据的收益率波动性研究任务书
2020-06-06 09:06
1. 毕业设计（论文）的内容和要求
本论文主要以高频数据为样本研究股票价格走势的波动性问题，与波动性问题密切相关的是金融资产的长记忆性。金融资产的长记忆性，其特征是自相关函数具有高阶的滞后,并且以缓慢的双曲率衰减,而不是以标准的arma过程的指数率衰减。大量研究表明：有效的证券市场没有呈现出显著的长记忆性，而缺乏效率的市场存在长记忆性。研究股票市场收益率与波动性长记忆性,对于分析与了解股市的结构、判断股市的走势以及波动对股市风险与股市未来变化的影响等方面无疑具有重要的作用。随着科技的进步，高频数据的获得和处理已不再是一件困难的事，本研究拟以高频数据为样本，通过建立garch类模型，研究证券市场的收益率波动性问题，以进一步深入研究开放的资本市场中具有较高流动性的资本的潜在风险。
课题内容包括：
2. 参考文献
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[1] Jae-Won Jung, Kyungsik Kim. Return Volatilities of the Korea Treasury Bond in Financial Markets[J] Journal of the Korean Physical Society, Vol. 60, No. 4, February 2012, pp. 637#8764;640
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3. 毕业设计（论文）进程安排
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第1-2周 |
阅读文献，明确问题，开题报告 |
此处周的计数以最后一学期的教学日历为准 |
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第3-5周 |
收集整理数据，时间序列模型的学习及相关统计软件学习 |
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第6-11周 |
建立模型，问题分析，论文初稿撰写 |
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第12-14周 |
毕业论文修改整理 |
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第15周 |
定稿打印，答辩准备 |
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第16周 |
论文答辩 |
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