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资产的收益波动和资产之间收益的关联性是金融领域长期以来被关注的焦点问题,在现代金融中,广泛的以波动来代表风险,并可由收益的方差进行测度。GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model)模型是最近二十多年以来描述方差随时间的异变性问题最有代表性的金融计量方法,其基本思路是模型误差项在f时刻的方差依赖于前期(t-1,t-2,……)的模型实际误差的平方。GARCH模型在实证检验中表现出良好的适用性,目前正受到日益广泛的关注和瞩目。
本文全面而系统的探讨了近二十余年以来一元及多元GARCH模型及其衍生模型的演进发展脉络、模型结构以及应用条件,并利用最新的市场数据,运用一元GARCH模型及其衍生模型对中国证券市场的波动性及QFII的引入对证券市场的冲击做出实证研究。得出的结论是,中国证券市场的波动服从GARCH(1,1)模型,其均值方程仅含有一个为常数的解释变量。QFII制度在中国的引入对证券市场的影响,还未在沪市明显体现出来,而对深市的影响比较明显,并且体现为风险水平增加。
另一方面,本文利用了多元GARCH类模型中的二元BEKK模型对中国两大证券市场波动的关联性以及上海证券市场A股和B股波动的关联性进行了实证分析。结论表明,沪市和深市综合指数收益率之间存在较强的正相关关系,但是相关性并不稳定。沪市A股和B股相关性多在0.6~0.9之间,且始终处于正相关。