GARCH类模型在金融数据波动性分析中的应用研究

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近年来,世界金融格局发生了较大的变化,金融市场十分活跃[4]。我们知道自金融市场产生以来,它自身就具有价格的波动性的显著特征,随着时代的发展,金融活动中的信息不完备问题越来越突出,这使得人们越来越关注自己所投资的金融产品的收益情况。因此,防范和化解金融风险成为一个突出问题,特别是许多大的损失,对金融服务领域和监管者造成广泛的冲击。金融资产的收益率在不同时刻往往都是不相关,即使是相关的,那么它的相关程度也是非常弱的;只有当滞后的阶数很小的时候有一些而且是非常微弱的相关性。但是对于我们所研究的收益率,它的平方着实存在着很大的相关性[5]。条件异方差模型就是描述这种性质的。ARCH模型能很好的描述金融时间序列数据所具有的波动性的特点,而且在经济领域当中有着较为广泛的应用和研究[6-7]。随着经济研究方面的理论的不断成熟与发展成熟,越来越多的经济学者运用ARCH模型拟合数据的波动性,这样,ARCH模型对于投资者和金融管理者来说,无论是进行投资还是掌控风险,它都是一个良好而且有效的工具。这篇文章在时间序列模型独有的历史背景下通过介绍时间序列模型,条件异方差模型,主要运用GARCH类模型以我国期货市场2009年以来每日成交额和深圳综指为分析对象,从而发现我国金融市场具有价格波动性的特点,通过理论和实证的研究结果,又为金融市场增加了两个有关波动性的实例,并从现在中国的期货市场和股票市场实际情况出发,为金融市场的管理与监测提出了一些较为实际并且可执行的建议。中国现在的金融市场正在处于发展时期,很多方面的发展还不够充分,准备不够充足,为更好地促进金融市场的长远健康发展,我们需要继续完善健全经济市场的相关制度,降低市场信息的不对称性;深化并完善相应的金融市场运行管理条例,使得金融市场成为有法可依的市场。
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