金融計量學課程報告-資料下載頁
2025-05-14 04:03本頁面
【正文】 能出現(xiàn)非對稱現(xiàn)象的，因為較低的股價減少了相對公司債務的股東權益，股價的大幅下降，增加了公司的杠桿作用從而提高了持有股票的風險。下面為了研究原時間序列數(shù)據(jù)中是否具有非對稱性，我們對原始數(shù)據(jù)建立TARCH模型，結果如下圖所示： 均值方程：方差方程： 由結果可知，杠桿效應項是顯著為負的，因此原股指時間序列存在非對稱影響，說明股票價格的波動具有“負杠桿”效應：利好消息能比等量的利空消息產(chǎn)生更小的波動：即當出現(xiàn)“利好消息”時，即當時，有一個的沖擊；而出現(xiàn)“利空消息”時，即當時，則會帶來的負沖擊。另一個常用的非對稱模型是EGARCH模型，它也叫指數(shù)（Exponential）模型，其條件方差被指定為： 該模型的杠桿影響，是指數(shù)的，而不是二次的，因此條件方差的預測值一定是非負的。杠桿效應的存在能夠通過的檢驗，得到檢驗，當時，好消息（）比壞消息（）對條件方差有不同的影響，好消息有一個的沖擊，壞消息有一個的沖擊，因此，對股價反向沖擊產(chǎn)生波動性，大于等量正向沖擊產(chǎn)生的波動性，這種“利空消息“作用大于”利好消息”作用的非對稱性，在很多國家的一些股價指數(shù)序列當中都存在。下面對原時間序列的對數(shù)序列建立EGARCH模型研究序列中是否存在非對稱性影響。建模結果如下圖所示：均值方程： 方差方程： 由方差方程可知，該模型的值大于0，因此當時，有一個倍的沖擊，當時，有一個倍的沖擊。而且該模型的系數(shù)在統(tǒng)計上是顯著的，這表明在樣本期間上證股票收盤指數(shù)中存在“杠桿效應”。結論 本文利用時間序列分析的建模思想，對中國上證股票日收盤價這一事件序列進行模型的建立和實證分析，了解金融市場中股票價格的基本特征。 首先，對樣本序列進行了平穩(wěn)性判別，若非平穩(wěn)則對該序列進行平穩(wěn)化處理；其次，對已識別的ARMA模型和ARCH模型族模型進行估計，這里包括模型系數(shù)的估計和階數(shù)的判別，由殘差檢驗顯示得到的模型是合理的，在整個建模的過程中，通過Eviews 8軟件可以很方便地得出序列的模型并且有較高的擬合精度。 在建模過程中，我們發(fā)現(xiàn)ARMA模型較好地解決了非平穩(wěn)時間序列的建模問題，借助Eviews軟件可以方便地將ARMA模型應用于金融等時間序列問題的研究和預測，為決策者和投資者提供決策指導，同時本文進一步運用ARCH模型及其擴展模型分析了上海股市的波動特征，發(fā)現(xiàn)上證股指的日收益率的波動具有ARCH效應，存在非對稱性和波動聚類性，同時通過對ARCH模型及其擴展模型的比較，發(fā)現(xiàn)在目前情況下，GARCH模型，EGARCH模型，TGARCH模型都能很好的描述我國上證股指的波動性，EGARCH、TGARCH模型略優(yōu)于GARCH模型，通過非對稱性GARCH模型的建立和研究，說明我國股市存在“杠桿效應”，表明我們股票市場尚不成熟完善，波動大且容易受人為因素的影響，人們還沒有完全具備市場經(jīng)濟體制下的投資意識。因此，今后應繼續(xù)擴充機構投資者隊伍，加大對機構投資者的評級，引導大眾投資者的理性投資星期，有利于股市的穩(wěn)定，減少投機性行為導致的巨幅波動。 [參考文獻][1]張雪瑩,[M].上海:上海財經(jīng)大學出版社,2005.[2]：Eviews應用及實例[M].北京：清華大學出版社,2009.[3][M].大連:東北財經(jīng)大學出版社,2003.[4][M].天津:南開大學出版社,2004.[5][M].北京:經(jīng)濟科學出版社,2002.[6]李軍,[J].:1819.[7][J].預測,1999.(4):4647.[8]陳潛力,[J].數(shù)量經(jīng)濟技術究,2002,(6):122125.[9][J].2001,(6):126_129.[10]李子奈,[J].2000.寧可累死在路上，也不能閑死在家里！寧可去碰壁，也不能面壁。是狼就要練好牙，是羊就要練好腿。什么是奮斗？奮斗就是每天很難，可一年一年卻越來越容易。不奮斗就是每天都很容易，可一年一年越來越難。能干的人，不在情緒上計較，只在做事上認真；無能的人！不在做事上認真，只在情緒上計較。拼一個春夏秋冬！贏一個無悔人生！早安！—————獻給所有努力的人.學習參考
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