小議中國股市指浮動(dòng)性調(diào)研(編輯修改稿)
2025-04-04 02:13 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 利用GARCH模型，能在計(jì)算量不大時(shí)，更合適更方便地描述高階的ARCH過程，因而具有更大的適用性。二、實(shí)證分析我們選取了上證綜合指數(shù)每日收盤價(jià)SPt，數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2008年8月11日至2010年8月11日，共731個(gè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于中信建投通達(dá)信。為了減少舍入誤差，在估計(jì)時(shí)對｛spt｝進(jìn)行自然對數(shù)處理，即將序列｛lnspt｝作為因變量進(jìn)行估計(jì)。（一）ADF單位根檢驗(yàn)為了防止非平穩(wěn)序列造成虛假回歸的出現(xiàn)，我們先對序列l(wèi)nspt進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如下：，而在1%，因此拒絕存在單位根的原假設(shè)，說明序列l(wèi)nspt是平穩(wěn)的。（二）OLS自回歸和統(tǒng)計(jì)特征。lnspt=c+βlnspt（1）+ε（*），估計(jì)結(jié)果如下：LNSPT=+*LNSPT(1)R2=，Loglikelihood=，AIC=，SC=。可以看出該方程統(tǒng)計(jì)量很顯著，擬合度也很好。再看序列l(wèi)nspt的OLS回歸方程殘差圖：顯然可觀察到該回歸方程的殘差圖（見上圖，可以發(fā)現(xiàn)波動(dòng)表現(xiàn)出時(shí)變性、突變性和集簇性的特點(diǎn)。顯著表現(xiàn)為2008年下半年至2009年初、2009年9—10月波動(dòng)非常大；在2009年上半年到2009年8月、2009年10月—2010年4月波動(dòng)非常小，即波動(dòng)的“成群”現(xiàn)象。這說明誤差項(xiàng)可能具有條件異方差性。：，偏左，再由JB值判斷該序列不符合正態(tài)分布。（三）ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)由以上可知，序列l(wèi)nspt具有時(shí)變方差性，且不符
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