【摘 要】
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股票波动率一直是广大投资者十分关注的问题,根据有效市场假说,股票历史波动率的数据对于预测未来股票波动率的作用十分显著.本文选取2016年1月4日至2020年5月30日上证指数波动率的数据,进行对数一阶差分构建ARMA模型,在研究中发现上证指数波动率较大且具有聚集性和持续性等异方差特征,我们通过选择合适ARCH模型消除了异方差,构建出了残差序列为白噪声ARMA—ARCH模型.根据该模型我们对上证指数的收盘价进行了预测,结果发现该模型在短期内预测效果好,长期预测时误差会增大.
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股票波动率一直是广大投资者十分关注的问题,根据有效市场假说,股票历史波动率的数据对于预测未来股票波动率的作用十分显著.本文选取2016年1月4日至2020年5月30日上证指数波动率的数据,进行对数一阶差分构建ARMA模型,在研究中发现上证指数波动率较大且具有聚集性和持续性等异方差特征,我们通过选择合适ARCH模型消除了异方差,构建出了残差序列为白噪声ARMA—ARCH模型.根据该模型我们对上证指数的收盘价进行了预测,结果发现该模型在短期内预测效果好,长期预测时误差会增大.
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