GARCH模型在股市收益波动率分析中的应用

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关于波动率的研究一直都是经济和金融领域的热点,在早期我们用恒定的标准差或者方差来度量波动率,但是在金融市场中,波动率会随着时间发生变化,传统的统计方法已经无法反映这些特征了,很多的学者开始尝试着使用其它的方法来分析金融中的波动率问题。1982年Robert F.Engle提出了ARCH模型(Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity Model,自回归条件异方差模型)。用以分析具有异方差性质的时间序列,并且取得了很好的效果,此后,ARCH模型得到了快速的发展,学者们在ARCH模型的基础上做了很多的改进,如1986年Bollerslev提出的GARCH模型(推广的自回归条件异方差模型)。GARCH模型是ARCH模型的推广和拓展。GARCH模型除了具有ARCH模型的基本特点之外,它更能反应数据之间的长期自相关性,ARCH模型实际上只适合于异方差函数短期自相关过程,而GARCH模型可以有效的地模拟具有长期记忆性的异方差函数。GARCH模型也是本文主要使用的时间序列拟合模型。本文以2013年至2015年上证指数、深圳成指和创业板指数为分析对象,以ARMA模型和GARCH模型为分析方法,对上海主板、深圳主板、创业板三大股票市场的波动率进行了分析,分析结果说明上证指数和深圳成指的分布几乎一致,扰动项方差都呈现逐渐增加的趋势,对外部信息的反应灵敏程度创业板最强烈,上海主板和深圳主板较弱。
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