【正文】 感謝你們把我領(lǐng)進金融的世界，感謝你們的諄諄教誨。Faff,Robert W.amp。雖然相比之前學者的相關(guān)研究的數(shù)據(jù)量稍微大了一些，但仍然感到所能利用的數(shù)據(jù)有限。我國的創(chuàng)業(yè)板市場是弱有效性的，因此，在相關(guān)政和制度建立和完善過程中，投資者應該謹慎投資，尤其是中小投資者更應該謹慎，減少盲目的跟風行為，掌握更多的信息渠道和分析方法，合理的利用專業(yè)知識，對市場進行更確切的預測，繼而提高整個創(chuàng)業(yè)板市場的有效性。投資者的知情權(quán)的保障，使得創(chuàng)業(yè)板市場將會變成真正的公開、公平、公正的交易市場。為了使創(chuàng)業(yè)板能夠更加成熟穩(wěn)定,可以采取一定的措施促進其發(fā)展。創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率序列的峰度值和JB統(tǒng)計量的值異常，表明我國創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率序列具有明顯的“尖峰厚尾”分布特征。將收集好的數(shù)據(jù)進行對數(shù)差分后，導入Eviews ，得到擬合結(jié)果， 創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率的TGARCH(1，1)模型估計結(jié)果方差方程變量系數(shù)標準誤差Z統(tǒng)計量概率常數(shù)項（C）ARCH項（α）非對稱項（γ）GARCH項(β)0RsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihoodHannanQuinn criter.DurbinWatson statARCH效應檢驗F統(tǒng)計量F值檢驗概率LM統(tǒng)計量卡方檢驗(1)概率 得到TGARCH(1，1)模型的條件方差的方程為 Z統(tǒng)計量 () () () ()在 TGARCH 模型中，不等于0，表明創(chuàng)業(yè)板指數(shù)日對數(shù)收益率的波動存在著非對稱效應，同時因為非對稱效應項的系數(shù)小于0，說明該序列波動存在杠桿效應，即波動率對市場下跌的反應速度更快，股票價格下跌會比股票價格上漲的波動更大。該收益率序列具有ARCH效應，選擇GARCH模型對該收益率序列進行擬合，運用GARCH（p，q）模型進行分析，根據(jù)AIC和SC準則，采用GARCH(1，1)模型對該序列進行估計。由于創(chuàng)業(yè)板收益率波動性的集群效應，采用GARCH族模型來進行擬合，而GARCH族模型要求樣本數(shù)據(jù)的序列是平穩(wěn)的，因此要對該序列進行平穩(wěn)性檢驗。高階TGARCH模型可表示為 （）TGARCH（1，1）模型為 （） 第3章實證檢驗 本文研究創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的波動性，選取樣本數(shù)據(jù)為深圳證券交易所于2010年6月1日其正式編制和發(fā)布的創(chuàng)業(yè)板指數(shù)（399006）。它的條件方差表示為 （），q是動平均ARCH項的階數(shù)。如果ADF統(tǒng)計量的T值大于各顯著水平的檢驗臨界值，則接受原假設(shè)，該序列是一個非平穩(wěn)的序列。若圖形是持續(xù)上升或持續(xù)下降(不同時間段內(nèi)有不同的均值)，則該序列是非平穩(wěn)序列。在對序列使用GARCH模型后的殘差ARCH LM檢驗時，就必須期望殘差從1階就表現(xiàn)較大的概率為好，即不能拒絕原假設(shè)，殘差不再有ARCH效應。檢驗一個模型的殘差是否有ARCH效應有兩種方法，一種是ARCH LM檢驗，一種是殘差平方相關(guān)圖檢驗。該指數(shù)的編制參照深證成份指數(shù)和深證100 指數(shù)的編制方法和國際慣例（包括全收益指數(shù)和純價格指數(shù)）。第一章為緒論部分，對本文的研究背景，問題提出，研究意義，國內(nèi)外相關(guān)文獻研究成果進行闡述。運用協(xié)整分析和誤差修正模型進行實證分析，得出我國股市內(nèi)部有很強的相關(guān)性,而世界其他股市與中國股市之間之間幾乎不存在相關(guān)性。認為股市波動具有領(lǐng)先宏觀經(jīng)濟指標的特征，并且股市融資機制和日交易量有著十分密切的動態(tài)關(guān)系。Nelson(1991)用理論和實證結(jié)合的的方法解釋了利好消息與利空消息對股市的影響的不對稱性。同時創(chuàng)業(yè)板上市公司的質(zhì)量，包括內(nèi)部的業(yè)績經(jīng)營以及管理結(jié)構(gòu)，所處的經(jīng)濟環(huán)境等也與國外成熟股票市場差距較大，因此通過對創(chuàng)業(yè)板市場波動的研究，可以找到我們與他們的差距和不足。 研究創(chuàng)業(yè)板市場波動的特征有助于指導投資者的投資活動。同時次貸危機影響了全球的股市，導致許多股票市場出現(xiàn)低迷的現(xiàn)象。創(chuàng)業(yè)板的主要功能有：一是創(chuàng)業(yè)板在風險投資機制中，可以作為風險資本的退出窗口，以分散投資風險；二是創(chuàng)業(yè)板可以通過市場機制，對創(chuàng)業(yè)資產(chǎn)價值進行有效的評價，從而促進金融知識在資本市場中的實際應用；三是創(chuàng)業(yè)板市場可以促進企業(yè)的改革發(fā)展，優(yōu)化其資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，促進產(chǎn)業(yè)升級等，為現(xiàn)代企業(yè)制度的建立打下了基礎(chǔ)。 股票市場充滿著諸多不確定性，變化非常迅速。本文重點研究創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的波動特征，選取截止至2015年4月30日前的創(chuàng)業(yè)板指數(shù)為樣本，運用Eviews軟件對樣本進行了描述性分析，然后對序列進行ADF平穩(wěn)性檢驗、自相關(guān)檢驗和ARCH效應檢驗，然后用GARCH和TGARCH模型對序列進行擬合分析，得出結(jié)果。本文的實證結(jié)果表明:我國創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率序列符合金融序列的特征，具有明顯的波動聚集性、長記憶性以及尖峰后尾的特征，該序列存在ARCH效應，即波動與自身歷史波動有相關(guān)性。引起價格的波動的因素包括信息、資本以及投資者預期等多種因素。 2009年10月30日，經(jīng)過五年多的準備和過渡過程，創(chuàng)業(yè)板第一批共計28只股票在深圳證券交易所掛牌上市，我國創(chuàng)業(yè)板正式開始運作。給投資者造成了極大地風險。由于推出時間較短，創(chuàng)業(yè)板市場目前存在著諸多問題，例如上市公司經(jīng)營出現(xiàn)問題卻不退市，公司管理層變化調(diào)整卻不及時披露等等，這些問題可能會導致創(chuàng)業(yè)板指數(shù)出現(xiàn)劇烈波動。 相關(guān)研究文獻綜述 國外相關(guān)研究文獻綜述國外對股票市場價格的波動研究歷史可以追溯到20世紀80年代。為更好的解釋該現(xiàn)象，Engle和Ng(1993)在研究中提出EGARCH理論分析模型，以條件方差的對數(shù)作為研究對象來研究杠桿效應，也就是條件方差的預測值非負。Asgharian H and Bengtson C (2006).基于股指日數(shù)據(jù)再結(jié)合 EGARCH和GJRGARCH模型等方法，在我國的幾大股票指數(shù)序列中發(fā)現(xiàn)了杠桿效應，而Lee. Hen run (2001)用EGARCH模型發(fā)現(xiàn)中國股市沒有杠桿效應。劉國光、張兵(2005)應用DCC多元GARCH模型來研究我國多個股票市場的股指與其交易量變化之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)兩者之間關(guān)系主要呈現(xiàn)正相關(guān)，個別市場才能在負相關(guān)。 第二章對創(chuàng)業(yè)板指數(shù)波動性概念以及GARCH族模型進行綜述,通過對相關(guān)概念，方法模型描述，為后面的實證分析打下基礎(chǔ)。至此，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)、深證成指、中小板指數(shù)共同構(gòu)成反映深交所上市股票運行情況的核心指數(shù)。Engle在1982年提出檢驗殘差序列中是否存在ARCH效應的拉格朗日乘數(shù)檢驗，即ARCH LM檢驗。殘差平方相關(guān)圖顯示殘差平方序列直到任意指定的滯后階數(shù)的自相關(guān)系數(shù)（AC）和偏自相關(guān)系數(shù)（PAC）并且計算相應滯后階數(shù)的Q統(tǒng)計量。 假設(shè)由隨機過程生成的時W序列{Xt} (t=l， 2，3...)，如果Xt符合下面條件: (1)均值E(Xt) =μ，是一不變常數(shù)。如果ADF統(tǒng)計量的T值小于各顯著水平的檢驗臨界值，則拒絕原假設(shè)，該序列是一個非平穩(wěn)的序列。 標準的GARCH（1，1）模型為 （）是解釋變量向量，是系數(shù)向量。本文以創(chuàng)業(yè)板指數(shù)為研究對象，利用GARCH族模型來研究創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的波動特征。本文運用ADF(Augmented Dickey一Fuller test)方法檢驗方法進行平穩(wěn)性檢驗。 將收集好的數(shù)據(jù)進行對數(shù)差分后，導入Eviews ，得到擬合結(jié)果， 創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率GARCH(1，1)參數(shù)估計和檢驗結(jié)果方差方程變量系數(shù)標準誤差Z統(tǒng)計量概率常數(shù)項（C）ARCH項（α）GARCH項(β)0RsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaikeinfo criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihoodHannanQuinn criter.ARCH效應檢驗F統(tǒng)計量F值檢驗概率LM統(tǒng)計量卡方檢驗(1)概率，該模型下的創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率的條件方差方程表達式為從系數(shù)結(jié)果來看，并且，滿足方程適用的前提條件，該模型對數(shù)據(jù)的擬合性較好，同時這一系數(shù)之和接近于1，表明創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率的波動的條件方差序列具有長記憶性，即該序列將來所有的預測都會依賴于前期的測度，一次短期消息的沖擊可能會影響到未來的趨勢。在TGARCH模型中，明顯小于0，說明利空消息比利好消息帶來更大的股市波動。 （3），發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率序列數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，說明我國創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率序列數(shù)據(jù)符合成熟股票市場金融數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性特征。 （1）對上市公司的資格進行嚴格的審查，加強法律的約束作用。 （3）建立完善的退市制度。第5章 結(jié)束語 本文主要結(jié)論本文選取了自2010年6月1日創(chuàng)業(yè)板正式運作以來至2015年4月30日的創(chuàng)業(yè)板指數(shù)為樣本數(shù)據(jù)，以差分計算的日對數(shù)收益率為研究對象。尤其相比國外發(fā)達國家的證券市場的發(fā)展而言，發(fā)展歷程僅有不到五年的時間，還是太短。McKenzie? Michael D.amp。論文的撰寫過程，同樣離不開你們無私的教導。其次，我要向在大學四年里所有給予我關(guān)心和幫助的老師們致以最真摯的感謝。 參考文獻[1] Engle. and Measuring and testing the impact of news on of Finance. :17491778.[2] Bollerslev T. Generalized auto aggressive on conditional Heteroskedasticity Jamal of Econometrics. :303320[3] Nelson，Daniel B，and Conditional Heteros dasticity in Asset Returns: A new Approach Eeonometriea. :351 370[4] Engle， Robert F and granger cointegration and error Correction:Representation， Estimation，and test ion Econometric :25027.[5]Schwert GW_Stock volatility in the New millennium: How wacky is Working Paper Series 8346，2001[6]Engle R. Antoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the Variance of UK inflation[J]. Econometrica, 1982,50: 9871008.[7]Brooks,Robert D.amp。但仍然存在以下不足:由于創(chuàng)業(yè)板在2010年6月才開通，所以只能釆集到1191個樣本數(shù)據(jù)。另外，最近一段時間，股市的漲勢很猛，投資者對創(chuàng)業(yè)板的發(fā)展持樂觀心態(tài)，對利好消息做出十分劇烈的反應，這樣也會造成了較大的波動性。一旦發(fā)現(xiàn)上市公司存在信息披露不真實或者不完整的情況，應就相關(guān)負責人或部門追究其責任，必要時可以采取法律手段。通過上述結(jié)果分析，可以看出創(chuàng)業(yè)板指數(shù)波動比較劇烈，并且存在波動的非對稱性及杠桿效應，其可能存在的原因有上市公司的質(zhì)量較差，無法支撐較高的市盈率；創(chuàng)業(yè)板處于弱有效市場，信息傳導存在時滯，信息披露也不規(guī)范，可能存在虛假信息；另外，退市制度雖然有所完善，但相對來說仍然存在很多問題；創(chuàng)業(yè)板市場是新興市場，散戶和機構(gòu)投資者較多，其投機心理和羊群效應對創(chuàng)業(yè)板的波動產(chǎn)生了影響。 （2），創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率序列的偏度小于0，JB統(tǒng)計量的概率值為0，說明創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率序列不服從正態(tài)分布，大體呈現(xiàn)左偏分布。雖然GARCH模型能夠較好地解釋創(chuàng)業(yè)板的波動性，但由于其自身的假定限制，GARCH模型并不能夠合理解釋創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率波動的非對稱問題，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)波動存在杠桿效應，選擇TGARCH模型對該收益率序列進行擬合。 序列自相關(guān)性檢驗滯后階數(shù)ACPACQ統(tǒng)計量伴隨概率123456789101112，Q統(tǒng)計量較大，對應概率值很小，且殘差平方自相關(guān)系數(shù)（AC）和偏自相關(guān)系數(shù)（PAC）均不為0，但值比較小接近于0，大部分自相關(guān)系數(shù)（AC）和偏自相關(guān)系數(shù)（PAC）都落在置信區(qū)間內(nèi)，在0附近波動，而Q統(tǒng)計量的值比較大，說明在5%的顯著水平上創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率殘差平方序列存在自相關(guān)性，且該殘差序列存在ARCH效應?？赡艽嬖诋惙讲睿虼艘M行ARCH效應檢驗。如果γ0，則存在杠桿效應，非對稱效應的主要效果是使得波動加大，反之，非對稱效應使得波動減小