多时间尺度股票收益率GARCH模型中的Copula函数选取开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着金融市场的快速发展和全球化程度的提高，股票市场波动性分析和风险管理变得越来越重要。

准确地预测和管理股票收益率的波动性对于投资者做出合理的投资决策、金融机构进行有效的风险控制以及监管机构维护市场稳定都至关重要。

传统的时间序列分析方法通常假设股票收益率服从单一的时间尺度，然而，实际的股票市场数据往往表现出多时间尺度的特征。

2. 本选题国内外研究状况综述

对股票收益率波动率的研究一直是金融计量学领域的热点问题，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

本章将分别对国内外关于多时间尺度股票收益率garch模型和copula函数选取的研究现状进行综述。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将采用多时间尺度分析方法对股票收益率进行分解，构建基于garch族模型的波动率预测模型，并利用copula函数刻画不同时间尺度收益率之间的相依结构。

具体研究内容包括以下几个方面：
1.对股票收益率数据进行多时间尺度分解，提取不同时间尺度的收益率序列。

2.对不同时间尺度的收益率序列分别建立garch族模型，估计模型参数并进行模型检验。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析方法，具体步骤如下：
1.数据收集和预处理：收集相关股票市场的历史交易数据，对数据进行清洗、整理和预处理，例如处理缺失值、异常值等，并根据研究需要对数据进行对数收益率转换等操作。

2.多时间尺度分解：采用小波分析或经验模态分解等方法对股票收益率进行多时间尺度分解，提取不同时间尺度的收益率序列，并分析各时间尺度收益率序列的统计特征。

3.garch模型构建与估计：针对不同时间尺度的收益率序列，分别选择合适的garch族模型（例如garch、egarch、gjr-garch等），利用极大似然估计方法估计模型参数，并对模型进行拟合优度检验和残差分析，确保模型的有效性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将多时间尺度分析方法与copula函数相结合，构建多时间尺度股票收益率garch模型，更全面地刻画了股票市场的波动特征和风险传导机制。

2.比较不同copula函数对多时间尺度股票收益率预测模型的影响，为copula函数在多时间尺度框架下的应用提供实证依据。

3.基于中国股票市场数据进行实证分析，为中国投资者和金融机构提供更具针对性的风险管理建议。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 洪爽,魏宇.基于混合copula-garch模型的国际原油价格与汇率风险联动研究[j].统计与决策,2021,37(03):14-20.

[2] 刘向丽,冯蕾.基于时变copula-garch模型的原油价格与人民币汇率风险溢出效应研究[j].数量经济技术经济研究,2021,38(01):139-158.

[3] 杨云龙,李亚静. 基于vine-copula-garch模型的上证50etf和沪深300etf的风险度量[d].云南财经大学,2020.