金融計量學課程報告-展示頁
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【正文】 2014 年12月20日摘要 中國證券市場發(fā)展迅速，股市幾度成為投資者進軍的主要領域。成為了宏觀經(jīng)濟和金融的“晴雨表“。炒股已經(jīng)不再是個別現(xiàn)象，全民參股的盛況可謂空前。分析股票走勢并預測其未來趨勢有重要現(xiàn)實意義，本文以1990年12 月到2013年 4月的上證每日收盤指數(shù)為數(shù)據(jù) ，通過GARCH族和ARMA模型對該數(shù)據(jù)進行研究和分析。ARMA模型。EGARCH模型。s securities market is developing rapidly, the stock market has bee the main field of a few degrees of investors to enter the. As a” barometer of economic and financial . Therefore, more and more people on the stock gradually became interested in. The stock market is no longer the individual phenomenon, the grand national participation is unprecedented. But because of the lack of the risk judgment, in the stock market large fluctuations in recent years, new people are the majority of the serious losses. Analysis of the trend of the stock and has important practical significance to predict its future trend, this paper in 1990 December to 2013 April the Shanghai Daily index data, through the ARCH and ARMA model to analyze the data.Keywords: Shanghai Composite Index。 GARCH model。經(jīng)過大量關于金融價格行為的實證研究已經(jīng)證實：波動是隨時間變化而變化的。我國新興股票市場價格的波動性有許多自身的特征，本文將利用自回歸滑動平均模型ARMA模型和自回歸條件異方差 ARCH族模型對上證綜合指數(shù)進行實證研究，進一步分析股票市場的波動性。采用日收益率為日收盤價自然對數(shù)的一階差分，表示如下： 其中，表示日收益率，為日收盤價。ARCH(q) 模型表明過去的波動擾動對市場未來波動有著正向而減緩的影響,因此波動會持續(xù)一段時間, 從而模擬了市場波動的集群性現(xiàn)象,該模型為分析和發(fā)展波動性時間序列提供了一個框架。 、GARCH(p,q)模型GARCH(p,q)是ARCH(q)模型的擴展，由式（1），（2）和方差方程： 構成，值的大小反映出外部沖擊對波動特征產(chǎn)生影響的持久性，當時，GARCH(p,q)過程平穩(wěn)。兩者的區(qū)別在于，GARCH(p,q)模型的條件方差不僅是滯后殘差平方的線性函數(shù),而且是滯后條件方差的線性函數(shù)。實踐中大多數(shù)金融數(shù)據(jù)序列的分布較正態(tài)分布而言，尾巴拖得更長，中間峰頂更尖，即具有厚尾巴特征, 而GARCH(p,q)模型有助于模擬這種現(xiàn)象。GARCH(p,q)模型不能解釋這種現(xiàn)象。但是在證券市場中，同等程度的正負收益率沖擊所引起的收益率波動往往是不相等的，因為按常理我們了解到股價下跌和上漲的幅度相同時，股價下跌過程往往會伴隨更劇烈的波動。 為了更好的解釋股市波動的非對稱性，針對這一問題，Nelson于1991年提出了指數(shù)GARCH模型（Exponential GARCH,簡稱EGARCH）,EGARCH模型可以較好地刻畫股市波動存在的非對稱性。在EGARCH模型中，均值方程仍不變，條件方差滿足： 若參數(shù)γ為負數(shù)，那么負沖擊所引起的波動大于相同程度正沖擊所引起的波動；反之，若γ為正數(shù)，則相同程度的正沖擊所引起的波動更大；若γ=0，則波動性對正、負沖擊的反應是對稱的。 、TGARCH模型 反映波動非對稱的模
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