ARCH模型在宝钢股票行为分析上的应用

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金融时间序列的一个显著特点是条件异方差性.经典最小二乘法假定误差序列无关且方差恒定,不能满足该特点.Engle (1982)提出自回归条件异方差(ARCH)模型,假定收益的随机误差的方差取决于前期的随机误差,随机变量显示出自相关条件异方差性.随后Bollerslev(1986)将其推广到广义ARCH模型(GARCH).如今ARCH类模型已被广泛应用于金融计量领域,成为度量金融市场波动性的强有力工具.本文主要分析宝钢股份的股票行为.宝钢是中国最大钢铁企业,在未来最具发展潜力,在我国钢铁行业占有重要的位置.本文从宝钢股票的对数收益率出发,运用ARCH类模型,了解该股票的波动和总体走势.
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