基于GARCH族模型的上证指数波动性实证研究
基于非对称GARCH-MIDAS模型的上证指数波动性分析
基于非对称GARCH-MIDAS模型的上证指数波动性分析基于非对称GARCH-MIDAS模型的上证指数波动性分析摘要：随着中国股市的发展，上证指数作为中国股市的重要指标之一，其波动性的分析对于投资者和决策者有着重要的意义。
本文基于非对称GARCH-MIDAS模型，对上证指数的波动性进行分析。
通过对过去十年的上证指数数据进行建模和预测，我们得出了一些关于上证指数波动性的结论。
引言：随着中国资本市场的快速发展，上证指数已成为国内投资者和决策者关注的焦点之一。
了解和预测上证指数的波动性对于投资者和决策者有着重要的意义。
传统的GARCH模型在研究上证指数波动性时，假设波动性是对称的，忽略了波动性对不同情境的反应可能存在的非对称性。
而MIDAS（Mixed Data Sampling）模型则能够捕捉到不同时间尺度的数据的信息，为对上证指数波动性进行综合分析提供了有效的工具。
1. GARCH模型与MIDAS模型的理论基础1.1 GARCH模型的原理与应用1.2 MIDAS模型的原理与应用2. 数据处理与模型拟合2.1 数据来源与选择2.2 数据处理方法2.3 非对称GARCH-MIDAS模型的拟合3. 模型结果与分析3.1 GARCH模型的参数估计与统计检验3.2 非对称GARCH-MIDAS模型的参数估计与统计检验3.3 模型预测与波动性分析4. 结果讨论与风险管理建议4.1 结果讨论：上证指数的波动性特征4.2 风险管理建议：基于波动性分析的投资策略结论：本文基于非对称GARCH-MIDAS模型对上证指数的波动性进行了综合分析。
通过对过去十年的上证指数数据建模与分析，我们发现上证指数的波动性存在非对称特征，并进行了对比分析和预测。
这一研究为投资者和决策者提供了关于上证指数波动性的重要信息和风险管理建议。
随着金融市场的发展和全球化程度的加深，对于资产价格的波动性研究也变得越来越重要。
波动性是指资产价格在一定时间内的变动幅度，对于投资者和决策者来说，了解和预测资产价格的波动性对于制定合理的投资策略和风险管理非常关键。
基于GARCH模型对上证指数收益率的实证分析
基于GARCH模型对上证指数收益率的实证分析基于GARCH模型对上证指数收益率的实证分析【摘要】本文选取上海综合指数在2021年1月4日至2021年12月19日期间共475个上证综合指数每日收盘价数据，并处理成对数收益率，在此根底上对中国股市收益率波动性特征进行了分析。
利用ARCH类模型对上海股票市场的波动性进行了检验，发现中国股市具有明显的ARCH效应，结合ARCH模型和GARCH模型的特点，最终筛选出适合的GARCH模型对沪市收益率序列的波动做拟合。
本文最后针对中国股市的现存问题，借鉴成熟股市的经验，提出了加快开展中国股市的政策建议。
【关键词】上证综合指数ARCH效应ARCH GARCH模型波动性一、引言作为国际金融市场的一局部，我国股票市场的成长历程还不算漫长。
自从1990年成立以来的20多个年头里，经过几次大起大落已经不断完善和开展。
尤其是近几年来，随着市场规模的大幅度增加，沪深证券市场与国民经济的相关程度也逐步增强。
金融环境动乱的加剧促使人们研究股票价格波动的内在规律。
在中国这样一个尚未开展成熟的股票市场中，我们不仅要定性的把握股票价格的走势，更应该定量的研究其内在规律，这样才能使我们在危机来临之际不至于手足无措。
鉴于此，对股市进行合理分析和预测，对于指导投资者合理投资，维护证券交易市场稳定进而促进经济开展有重大意义。
二、中国股市波动特征中国股市的开展很快，从20世纪80年代中后期一些国有企业自行发行企业职工内部股票，到1990年至1991年标准化的上海、深圳证券交易所的成立，中国股市在过去十多年的开展过程中逐渐自我完善和开展壮大，市价总值从1992年的1048.13亿元上升1999年的26471亿元。
股票市场的建立和开展对解决国有企业筹集资金起到了积极的作用，有利地推动了中国经济体制改革的深入开展。
具体来讲，我国股市波动具有以下特征：股市波动大，股价指数走势难以按牛、熊市划分，时常发生暴涨暴跌行情，熊市中常发生暴涨行情，牛市中常发生暴跌行情。
基于GARCH模型中国股市波动性的实证分析
基于GARCH模型中国股市波动性的实证分析基于GARCH模型中国股市波动性的实证分析摘要：本文应用ARCH,GARCH,TARCH,EGARCH,GARCH-M模型对中国股市收益率进行定性及定量的分析。
考虑到我国股市变动的实际效果，提出EGARCH模型对我国股市是较好的选择。
分析股市的ARCH效应，对我国上证180指数收益率进行实证分析。
关键词：上证180指数,;GARCH模型;ARCH效应;收益率一、模型简介ARCH模型最早是由Engle于1982年提出，是最简单最基础的条件异方差模型(自回归条件异方差模型)，用来描述波动的集群性和持续性。
但是为了获取条件异方差的动态特征需要高阶的ARCH模型。
Bollerslev将ARCH模型的阶数推广到无穷，得到广义的自回归条件异方差模型，即GARCH模型。
该模型大大减少了参数估计的个数，具有良好的处理厚尾的能力。
后来的研究中先后对ARCH模型进行扩展，提出了ARCH-M,TARCH和EGARCH等模型。
现在国内的一些学者对证券市场上股票的价格及收益率进行了研究，指出与西方比较相像，其波动性呈现出明显的尖峰厚尾，异方差，波动的群集性等特征。
目前我国一些学术界的人对我国证券市场的指数进行实证研究，岳朝龙(2002)，万蔚(2007)，曾慧(2005)都对上证综合指数进行了实证研究，同样反映出我国证券市场的指数收益率呈现尖峰厚尾的特性。
但是还没有对上证180指数进行过ARCH效应的实证检验。
二、研究的目的和数据的.选取上证成份指数(SSE CONSTITUENT INDEX，简称上证180指数)是上海证券交易所中选取的股票。
以2008年1月2日为基准日。
本文选取2008年1月2日至2012年12月31日的上证180指数的收盘价进行分析，共有1119个数据(资料来源于海通大智慧)。
本文的分析均用Eviews3、1进行分析。
由于这一指数属于时间序列，容易导致不稳定性，因而用对数指数收益率。
基于GARCH模型的上证综指波动性分析
TimesFinance2014年第3期中旬刊（总第546期）时代金融Times FinanceNO.3，2014（CumulativetyNO.546）基于GARCH 模型的上证综指波动性分析陈冬（青岛大学，山东青岛266071）【摘要】本文针对传统计量方法无法满足对股票收益率波动性大的特点进行分析这一缺陷，提出运用GA R CH 模型，建立异方差收益率假设，并对异方差的表现形式进行直接的线性扩展，对以上证综合指数为代表的上海证券交易所的股票价格的波动性进行了实证分析，并得出上证综指收益率波动呈现“尖峰厚尾”的特性以及非对称的GA R CH 模型能较好地拟合我国股市的股票价格序列波动的结论，从而对投资者的预测和决策起到指导作用。
【关键词】GA R CH 模型A R CH 模型一、绪论一般来说，在描述股票市场收益率时，传统的计量经济学模型通常都假定收益率的方差是不变的，但这一传统的假设并不合理，因为在实证研究中，通过大量的对股票收益率数据的分析表明收益率的方差并不是保持不变的。
大量对股票收益率数据的研究结果表明，股票收益率的波动程度在一段时间段内时而比较大，时而比较小。
这种时间序列具有“尖峰厚尾、微弱但持久记忆、波动集群”的特征，在运用传统经济计量方法时，并不能满足其假设的同方差性的条件，因此在对数据进行建模时，运用传统的回归模型进行推断并不能达到理想的效果，反而会产生严重的偏差。
针对这一问题，Engle 首先提出了ARCH 模型，为解决此类问题提供了新的思路，Bollerslev 在ARCH 模型的基础上对模型进行了改进，形成了应用更加广泛的GARCH 模型。
本文以GARCH 模型作为工具，对以上证综合指数为代表的上海证券交易所的股票价格的波动性先后进行了平稳性检验、自相关性检验，从而进行实证分析。
二、理论分析本文以上海证券综合指数为研究对象，选取2007年1月至2012年6月一千多个交易日的日收盘指数的数据，旨在用GARCH 模型来研究股价指数的收益率波动特征。
基于GARCH族模型的股价波动性分析
基于GARCH族模型的股价波动性分析作者：陈进晋宗义郑涛来源：《价值工程》2009年第12期摘要: 运用GARCH族模型对上证综指进行建模研究,结果表明:上证股市收益率序列不服从正态分布,有“尖峰厚尾”特征;存在一定的杠杆效应,即利空消息比等量利好消息带来冲击更大;股市受外部影响时间较长,短期内难以消除。
关键词: 股价波动性;GARCH族模型;ARCH效应;杠杆效应中图分类号:O141·4;F830·91 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2009)12-0163-030引言大多数金融时间序列,尤其是股票收益率序列,具有非正态性、尖峰厚尾的特征,且存在波动集群性和持续性特点。
传统的经济计量模型在描述股票收益率时,通常假定收益率的方差保持不变,这样进行统计推断往往会产生较大的偏差。
针对此,Engle于1982年提出了GARCH模型(自回归条件异方差),用来描述波动的集群性和持续性。
Bollerslev又于1986年提出了GARCH 模型(广义自回归条件异方差),该模型大大简化了参数估计的个数,具有良好的处理厚尾的能力。
基于这两个模型发展起来的ARCH族模型已得到很大扩充,以GARCH(1,1)模型为代表的低阶ARCH类模型因参数少且建模效果好,在金融收益率序列的波动性研究中得到广泛应用。
刘晓、李益民(2005)[1]以深圳成指为样本,将GARCH族模型对比分析,发现GARCH(3,1)模型能够相对较好地模拟深圳成指走势。
孙邦勇、李亚琼(2007)[2]借助ARCH族模型研究沪市行业指数收益率的波动性,分析发现行业指数收益率是平稳的,但其条件方差是尖峰厚尾非正态分布且具有明显的ARCH效应,行业指数收益率具有不同程度杠杆效应。
万威、江孝感(2007)[3]利用GARCH族模型对我国沪深股市的波动性进行了研究,结果显示,EGARCH模型能够更有效地拟合股市的波动性。
赵进文、王倩(2008)[4]运用GARCH族模型对上证300指数进行间接实证建模分析,得出上海股市股价波动确实存在显著的GARCH效应和冲击持久效应,并存在较弱杠杆效应。
硕士论文--基于GARCH模型的上海股票市场波动性实证分析
本文以上证综指日收益率作为研究对象，利用Ｅｖｉｅｗｓ６．Ｏ统计软件对样本数
据进行统计特征分析，主要得出以下结论：序列数据具有尖峰厚尾特征；序列数
据具有异方差特征；序列数据波动具有非对称特征。并利用ＧＡＲＣＨ族模型进行
果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均己 在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本 人承担。 特此声明
学位论文作者签名：
沙一年ｒ月彩日
学位论文版权使用授权书
本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文 的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷 本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采 用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提 供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有
ｆｉｒｓｔｌｙ ａｎｄ ＧＡＲＣＨ ｍｏｄｅｌ ｆａｎｌｉｌｙ
ａｒｅ
ｗｅｌ王ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｉｔ ｉＩⅣｅｓｔｉｇａｔｅｓ ｔｌｌｅ
Ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｓｔｏｃｋ Ｍａｒｋｅｔ ｂｙ ｕｓｅ Ｓｈａｎ曲ａｉ ｓｔｏｃｋ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ研ｃｅ ｉｎｄｅｘ．
Ｓｈａｎ曲ａｉ
１．２．１国外波动性研究现状
相对于国内市场来说，国外的股票市场更加成熟，对于国外市场波动性的研
究更加丰富和深刻，研究历史也相对较长，研究成果更加显著。
早期学者们通常通过建立针对均值的模型来分析时间序列，认为异方差在截
面数据中影响比较大，而并非时间序列数据的主要特点。然而，通过数据的实证
分析结果，表明扰动方差稳定性在时间序列模型中比预先假设的影响要大，也因 此导致了很多预测误差的偏差，这也表明异方差受到了前期扰动项的影响。 基于消除异方差的考虑，Ｅｎ酉ｅ（１９８２）１建立了自回归条件异方差模型 （ＡＲｃＨ）来描述波动性，Ｂｏｌｌｅｒｓｌｅｖ（１９８６）更在此基础上扩展了自回归条件异
基于GARCH族模型的股市收益率波动性研究
金融研究 山东财政学院学报(双月刊) 2009年第1期(总第99期)基于GARCH 族模型的股市收益率波动性研究安起光 郭喜兵(山东财政学院,山东济南 250014)[摘 要]通过运用GARCH 类模型对我国沪市的日收益进行分阶段分析,得出了对于不同的阶段,利空和利好消息对我国股市的影响是不同的,在熊市,利空消息产生的波动要大于利好消息产生的波动;而在牛市,利好消息产生的波动要大于利空消息产生的波动,而且在不同的阶段,投资者对风险所要求的收益也有较大差异。
[关键词]GARCH 模型;收益率;风险[中图分类号]F830.9 [文献标识码]A [文章编号]1008-2670(2009)01-0047-04[收稿日期]2008-12-24[作者简介]安起光,男,山东莱阳人,山东财政学院金融学院教授、硕士生导师,研究方向:金融工程;郭喜兵,男,山东聊城人,山东财政学院金融学院硕士研究生,研究方向:金融工程。
一、问题的提出近来,金融学家和计量学家对发达国家成熟资本市场的波动性进行了广泛的研究,得出金融时间序列一些共同特点。
首先,股票收益的经验分布显著不同于独立正态分布,表现出明显的尖峰厚尾性;第二,股票价格或指数的运动服从随机游走过程,而且一般是非平稳序列,但是收益序列通常呈现出平稳的特性;第三,收益序列本身几乎不呈现出相关性,而收益的平方序列却表现出比较明显的相关性。
基于以上特点,专家们提出了时变假设,并尝试通过特定的技术来预测金融时间序列的收益波动性。
1982年,Engle 提出了自回归条件异方差模型,即ARC H (Autoregressive Conditional Heteroskedastic)模型。
1986年,Bollerslev 又提出了广义ARC H (GARC H )模型。
国外许多学者也通过大量的实证分析证明了模型对于股票指数研究的适用性,而且也从中不断的对其进行完善与补充,又相继提出了EGARCH 模型、TGARC H 模型等GARC H 模型的延伸模型,我们称之为GARC H 族模型。
基于GARCH模型的沪深300指数收益率波动性
基于GARCH模型的沪深300指数收益率波动性分析姓名：专业班级：指导老师：摘要股票价格的波动性在理论界和实务界都是一个热点问题。
本文借鉴发达市场的研究文献，运用GARCH模型作为工具,检验了沪深300指数日收益率的波动性的变化。
研究结果表明：沪深300指数日收益率波动从时间上呈现出明显的可变性和集簇性,序列分布呈现尖峰厚尾等特点,并且存在明显的GARCH效应，表明过去的波动对未来的影响是逐渐衰减的；模型还存在明显的GARCH-M效应，说明收益有正的风险溢价；通过建立TARCH模型和EARCH模型，发现沪深300指数收益率存在明显的杠杆效应，这反映出在我国股指期货市场上坏消息引起的波动要大于好消息引起的波动。
关键词：股指波动性ARCH模型GARCH模型CSI 300 Index Volatility Based on GARCH ModelAnalysisAbstract:Stock price fluctuations is a hot spot in both theoretical circles and community of practice. Basing on the literature search of developed markets, this article tries to use GARCH model as tools, to test the daily return volatility changes of CSI 300 index. And the results indicate that CSI 300 index daily return volatility show variability from the time and a clear set of clusters of the sequence showed a fat tail distribution characteristics, and there exists significant GARCH effect, which indicates that the volatility of the past influence the future gradually decay. What’s more, there also exists obvious GARCH-M effect, which shows that the risk premium income does exist. Through the establishment of the model EARCH and TARCH, we found CSI 300 index significant leverage effect exists,which reflects the volatility of the stock index futures market in China caused by bad news easier than good news.Key words: Stock index futures volatility; ARCH model; GARCH model目录第1章前言 (1)1.1选题的背景和研究意义 (1)1.2研究对象 (1)1.3本文框架结构 (2)第2章相关理论文献综述 (3)2.1国外研究成果 (3)2.2国内研究成果 (4)第3章研究思路与实证分析 (6)3．1研究思路和方法 (6)3.1.1 ARCH模型 (6)3.1.2 GARCH模型 (7)3.2实证分析 (8)3.2.1 数据说明及统计性描述 (8)3.2.2 沪深300指数收益率序列的平稳性检验 (10)3.2.3 ARCH效应检验 (11)3.2.4 GARCH类模型建模 (13)第4章结论与分析 (17)致谢 (18)参考文献 (19)附录 (20)第1章前言1.1选题的背景和研究意义在2010年4月16日推出以沪深300指数为标的的股指期货合约之前，我国的股票市场还是一个单边做多的市场，投资者参与股市的方式只有一个，先买入，再卖出，并以此实现赢利。
上证综指波动率的估计_基于GARCH_1_1_模型的研究_郝睿
2
模型
广义自回归条件异方差模型 （generalized GARCH model ） 是
Bollerslev 在 Engle 的 自 回 归 条 件 异 方 差 模 型（autoregressive conditional heteroskedasticity model， ARCH 模型 ） 的基于上提出的
20 10 年
第 20 卷
第 11 期
收稿日期： 2010－03－01
上证综指波动率的估计
—基于 GARCH —— （1， 1 ） 模型的研究
郝 睿， 李晨光
（山西大学管理学院， 山西太原， 030006 ） 摘 要：波动率是测度风险的重要变量，在金融领域中占有至关重要的地位 。 采用
GARCH （1， 1 ） 模型研究了上证综指的波动率。研究结果表明 GARCH （1， 1 ） 模型能够准 确地估计 1 年以上股市的波动率。 关键词： GARCH （1， 1 ） 模型； 波动率； 上证综指 中图分类号： F830.91 文献标识码： A 频数据的波动率模型。基于低频数据的波动率模型又可分为 3 类： 隐含波动率模型、 ARCH 模型和随机波动率模型。 隐含波动率 模型主要应用于期权中； ARCH 模型主要应用于金融时间序列分 析中；随机波动率模型主要用来描述收益和波动率的后尾性和 长记忆性。基于高频数据的波动率模型有已实现波动模型和已 实现极差法。已实现波动模型是日内平方收益之和； 已实现极差 用一个时期内的高低极值来代替日内平方收益，研究证实后者 比前者更能准确地估计波动率，且基于高频数据的波动率模型 要比基于低频数据的波动率模型预测能力更强。但是， 由于现实 的领域鼓励中国外包服务提供商与印度开展服务外包项目的合 作， 借此全面了解西方跨国企业的合同 、 法律和外包框架， 鼓励 公司获取国际标准认证； 五是建立中国服务外包协会， 组织合格 的中小外包企业联合接单， 并为其提供资信证明； 六是注重培养 综合型的人才， 加强高等院校的实践教学活动， 使高校毕业生尽 快适应工作需要。 参考文献 杨龙.中国和印度软件外包服务贸易竞争力比较及 ［1］ 苏珊珊， 发展建议 ［J］ .黑龙江对外经贸， 2008 （8 ） ： 28－30. ［2］ 段晓丹 . 中印两国发展服务外包的比较分析 ［J］ . 改革与开 放， 2009 （5 ） ： 53－54. ［3］ 孙军，孔祥琦. 我国软件外包发展现状及其相关问题研究 .科技管理研究， 2009 （4 ） ： 139－141. ［J］ ［4］ Nilay V Oza， Tracy Hall. Trust in software outsourcing relationships: An empirical investigation of Indian software companies ［J］ .Information and Software Technology， 2006 （48 ） ： 345－ 354. ［5］ Nilay Oza， Tracy Hall， Austen Raine， et al.Critical Factors in Software Outsourcing A Pilot Study ［R］ ．Springfield： California， USA. WISER＇04， 2004. ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ 第一作者简介： 常 静， 女， 1980 年 7 月生， 2008 年毕业于 西安电子科技大学管理科学与工程专业 （硕士） ， 助教， 西安石油 大学经济管理学院， 陕西省西安市电子二路， 710065. （下转第 115 页 ） 103 （实习编辑： 薛 艳 ）
基于GARCH模型的上证指数波动率特征分析
基于GARCH模型的上证指数波动率特征分析摘要：本文以中国股市的代表指数上证指数为研究对象，利用GARCH模型对其波动率进行研究。
通过对上证指数的历史数据进行分析，揭示了上证指数波动率的特征，并基于GARCH模型对其进行了模拟和预测。
研究结果表明，上证指数波动率表现出一定的自相关性和峰态性，并且存在着杠杆效应和异方差性。
本研究对于理解中国股市的波动特征以及风险管理具有重要的意义。
1. 引言随着全球金融市场的发展和开放，股市波动成为影响经济的一项重要指标。
高波动性往往意味着更大的风险和不确定性，对投资者和决策者来说都具有重要的意义。
因此，对股市波动率的研究成为金融领域的热点之一。
本文将以中国股市的代表指数上证指数为研究对象，利用GARCH模型对其波动率进行分析，旨在揭示上证指数波动率的特征和规律。
2. 数据与方法本研究使用了上证指数的日度收益率数据，涵盖了2000年至2020年的数据。
首先，对上证指数进行了描述性统计分析，了解其基本特征。
然后，利用GARCH模型对上证指数的波动率进行建模和分析。
GARCH模型是一种经典的金融模型，广泛应用于股市波动率的研究和预测。
3. 上证指数波动率的特征分析通过描述性统计分析，可以看出上证指数的波动率具有一定的自相关性和峰态性。
在时间序列上，上证指数波动率存在显著的聚集效应，即波动率高的时期往往会持续一段时间，而波动率低的时期也会持续一段时间。
此外，上证指数波动率的分布呈现出明显的峰态，即在尾部呈现出更多的极端值。
这些特征表明，股市波动率不仅受到短期内市场情绪的影响，还受到更长期的结构性因素的影响。
4. 基于GARCH模型的上证指数波动率模拟和预测为了更好地理解上证指数波动率的特征，本研究利用GARCH模型对其进行了模拟和预测。
通过对历史数据的拟合，我们可以得到GARCH模型的参数估计值，进而通过该模型生成波动率序列。
模拟结果显示，GARCH模型能够较好地模拟上证指数的波动率，并反映出其特征。
基于GARCH模型的沪深300指数收益率波动性分析
基于GARCH模型的沪深300指数收益率波动性分析【基于GARCH模型的沪深300指数收益率波动性分析】一、引言近年来，随着中国资本市场的发展和经济的不断增长，沪深300指数作为中国股市的重要代表，引起了广泛的关注。
股市的波动性分析对于投资者的风险管理和投资决策具有重要的意义。
在这一背景下，本文将运用GARCH模型对沪深300指数的收益率波动性进行深入的分析，并进一步探讨影响指数波动的因素。
二、研究方法本文将采用GARCH模型来分析股市的波动性。
GARCH模型是一种常用的计量经济学方法，能够反映自回归条件异方差特性。
首先，我们需要计算沪深300指数的日收益率。
然后，通过基于过去数据的统计分析，建立GARCH模型，根据历史数据估计模型的参数，从而预测未来股市的波动性。
最后，通过模型拟合和检验，判断模型的有效性。
三、数据分析本文收集了沪深300指数的日收益率数据，并进行了数据预处理，包括收益率平稳性检验、白噪声检验等，以确保数据的可靠性和有效性。
然后，根据历史数据，建立了GARCH模型，拟合数据并进行了参数估计。
最后，通过对模型残差的诊断检验，验证了模型的有效性。
四、实证结果根据GARCH模型的估计结果，我们可以得到如下实证结果：首先，沪深300指数的收益率波动是存在异方差性的。
其次，GARCH模型是有效的，并能够对股市的波动性进行较为准确的预测。
最后，我们还发现股市波动性存在长短期效应，即波动率在不同时间段内呈现出不同的特征。
五、影响因素分析在GARCH模型的基础上，我们进一步分析了影响股市波动性的因素。
通过引入不同的自变量，如市场风险溢价、联动程度、经济增长率等，我们可以利用模型进行多元回归分析，找出具体的影响因素。
结果显示，市场风险溢价和联动程度等因素对股市波动性具有显著的影响。
六、风险管理与投资建议研究股市波动性对于投资者进行风险管理和制定投资策略具有重要的指导意义。
基于GARCH模型的分析结果，我们可以对投资者提出以下建议：首先，要关注股市的波动性，合理评估风险，避免过度乐观或悲观。
基于GARCH模型的上证综合指数分析
☆金融基于GA R C H模型的上证综合指数分析张乃月(河北金融学院河北保定071000)摘要：股票市场在一个国家的经济中起着非常重要的作用。
由于我国股票市场是一个新兴的资本市场，起步较晚，在体制、 监管等方面都具有脆弱和不稳定的特点，这使得我国的资本市场具有较大的风险，所以就有必要对我国的股票市场波动性进行 研究：本文构建了 GARCH 、TGARCH 、EG A RCH 模型对上证指数收盘价的日数据进行了实证分析，通过综合考虑各个模型的 参数显著性、信息准则，最终确定最优拟合模型，对上证指数收益率与波动特征进行研究发现:ARMA -GARCH 模型能够有效 地融合金融市场数据和历史信息。
关键词：上证指数；收益率；波动性；GARCH一、弓I 言1990年上海证券交易所正式成立，1991年深圳证券交易 所正式成立,至今我国股指已经发展了近30年。
上证指数，反 映了上海证券交易所上市股票价格的变动情况。
随着金融与 经济的全球化，我国金融市场近年来蓬勃发展,对我国经济发 展的影响也越来越大。
拥有一个发展良好和体制健全的资本 市场，对整个国家的经济来说，会起到巨大的积极促进作用。
相反,若一个国家的金融市场波动剧烈且不稳定，将会对国家 经济带来更多的负面影响。
波动率是能体现一个金融体系的 稳定程度的指标，用来衡量金融市场的风险。
本文通过选取五、商誉审计风险应对分析商誉减值测试的过程复杂且涉及重大会计估计，审计人 员在商誉减值审计过程中，应重点关注商誉对财务报表是否 存在重大影响，商誉减值是否存在重大错报风险，根据相关准 则规定，在审计准备阶段合理安排工作计划，实施必要的审计 程序,从而在一定程度上减少审计风险。
那么应如何应对商誉减值带来的审计风险呢？(1) 审计人员需要了解被审计单位的基本情况及其环境。
如果被审单位是持续审计，可以通过翻阅之前年度的工作底稿、内外部资料、相关记录文件，了解被审单位的经营活动和行业特点。
基于GARCH模型族上证指数收益率波动的实证分析
基于GARCH模型族上证指数收益率波动的实证分析0 引言目前，我国资本市场正处于发展的初始阶段，国内外大量资金的涌入，活跃了资本市场，同时也大大增加了金融市场风险，其波动幅度和风险大大高于国外成熟的市场，尤其是异常波动和超常波动更是频繁出现。
就股票市场而言，过于频繁的异常波动会影响投资者判断，甚至打击投资者信心，同时也影响国民经济的健康发展，甚至诱发经济危机。
从宏观层面来说，异常波动将加大整个金融体系的系统风险，并使作为资源配置的股价信号产生失真。
从微观层面来说，异常波动将使风险厌恶者规避者居多的投资大众对市场失去信心，进而退出股票市场。
波动率作为度量股市风险的重要工具之一，一直受到学界和业界的广泛重视。
价格波动和投资者的投资行为之间具有某种必然的联系，是投资者投资行为综合作用的结果，投资者总是希望能凭借自己对股市波动性的充分认识来获取超额报酬。
因此，如何去寻找到较能真实刻画和衡量股价波动性特征的研究是学者们和投资者所关注的焦点问题，并已成为如今金融工程学不可分割的一部分。
本文基于GARCH 模型族，对股权分置改革以来我国上海证券市场股票收益率的波动情况进行了分析。
1 数据选取与变量确定本文选取上证指数自 2005 年5 月9 日股权分置改革至2010 年6 月30 日的日收盘指数作为样本来分析上海股市的最新发展变化情况，共1254 个观测值，数据来源于CCER。
选择上证指数是因为上海股票市场不仅开市早，市值高，而且对各种冲击的反应也较为敏感，其价格波动具有一定的代表性；选择日收盘指数在于收盘点位可以基本反映当天信息的一个最终结果。
为了减少舍入误差，在估计时对上证指数spt 进行自然对数处理，得lns 。
股票收益率计算公式为：r =ln（s /s ，式中, s 和s 分别是第t 和t-1 期上证指数日收盘价。
2 实证分析2.1 描述性统计分析对上证指数收益率进行统计分析，结果所示。
由可知，上证指数平均收益率水平较低，仅为0.06%，而标准差为2.03%，意味着波动性大，收益率不稳定，投资风险高；偏度为-0.336＜0，说明收益率曲线左偏，左边拖着较正态分布长的尾巴；峰度为5.418＞3，说明收益分布曲线尾部较正态分布粗壮；其Jarque-Bera 统计量也远大于5%显著性水平上 χ (2)的临界值（p 值趋近于0），因而其收益率不服从正态分布。
基于GARCH模型的上证指数分析
基于GARCH模型的上证指数分析摘要股票市场自其产生以来就以其价格的波动性为显著特征,如何准确描述股市价格行为以确定未来股市收益率情况是所有投资者及股市各利益相关个体所关心的问题,这同时也是学术界所关心的问题。
对于不同金融市场间的相互影响是如何作用的以及相互之间的影响程度如何等这些问题由于研究者所选取的数据和分析方法不同从而得出不同的结论。
本文选取中国及国际股票市场中具有较大影响力的股票指数作为研究对象,分别采用上证指数最新的历史数据对各金融市场的波动性进行研究。
本文在研究的过程中,使用AR模型、ARCH模型和GARCH(1,1)模型。
关键词：价格的波动性、ARCH模型、GARCH(1,1)一、引言收益与风险历来都是投资者和学者们关注的热点问题。
对未来风险大小的度量与预测则是每个投资者在投资决策前必须考虑的基本问题。
一般地说,股票市场价格呈现显著的波动性、聚类性和持续性。
这种波动性不仅随时间变化,在某一时间段内出现偏高或者偏低的趋势,而且还会表现出持续性和长记忆性特点。
也就是说,如果当期市场价格波动大,那么下期市场价格波动也大,而且会随当期收益率偏离均值的程度而加强或减弱;如果当期市场波动小,则下一期波动也会小,除非当期的收益率严重偏离均值。
Engle(1982)使用ARCH模型描述波动性、聚类性和持续性。
值得一提的是,ARCH模型要得到平稳解,往往有比较多的限制条件。
这些限制条件限制了它的使用范围。
Bollerslev(1986)提出了改进的ARCH模型,即GARCH 模型。
该模型弥补了在有限样本条件下ARCH模型阶数过大所带来的计算效率与精度的不足。
现在,GARCH模型族已经成为度量金融市场波动性的强有力工具。
对国外股收益率分析结果表明:收益率分布呈现单峰、厚尾特征;样本数据不具有独立同分布特性;具有变异性和聚类性。
本文通过近十年的上证指数数据对股指的波动进行分析。
二、相关研究国外股票市场历史久远,发展成熟,针对股票市场波动性问题的研究己经有了相当的历史积淀。
基于GARCH族模型的我国创业板指数的波动特征的实证研究
基于GARCH族模型的我国创业板指数波动特征的实证研究作者姓名：XXX指导教师：XXX单位名称：XXXXXX专业名称：金融学X X 大学2015年6月Empirical research on the volatility of the gem index based on the GARCH modelsBy XXXSupervisor: XXXXXXX UniversityJune 2015毕业设计（论文）任务书基于GARCH族模型的我国创业板指数波动特征的实证研究摘要近些年来，我国经济发展极为迅速，为适应多层次资本市场的需要，创业板市场在2009年10月正式成立，由于近一年来我国市场扩容，IPO发行速度加快，而创业板市场的上市要求明显低于主板以及中小板，公司自身存在很大风险，造成许多公司在上市后不久出现迅速的变化，导致股价产生剧烈波动，加大了广大投资者的风险，因而对创业板市场研究的迫切性就显现出来。
研究股票市场的波动性有利于更好的制定相关政策，对创业板进行管理，有利于投资者更好的分析其市场规律、定价及金融风险控制。
本文重点研究创业板指数的波动特征，选取截止至2015年4月30日前的创业板指数为样本，运用Eviews软件对样本进行了描述性分析，然后对序列进行ADF平稳性检验、自相关检验和ARCH效应检验，然后用GARCH和TGARCH模型对序列进行拟合分析，得出结果。
本文的实证结果表明:我国创业板指数收益率序列符合金融序列的特征，具有明显的波动聚集性、长记忆性以及尖峰后尾的特征，该序列存在ARCH效应，即波动与自身历史波动有相关性。
GARCH、TGARCH模型都能对该序列进行拟合，并得出波动存在非对称性和杠杆效应的结论，冲击持久性由α+β来决定，而本文中数据为0.98，十分接近于1，说明创业板依然存在很大风险。
关键字：波动特征，GARCH族模型，创业板Empirical research on the volatility of the gem index based on the GARCH modelsAbstractIn recent years, China's economic development is very rapid, in order to adapt to the needs of multi-level capital market, the growth enterprise market was formally established in October 2009, because of our country market expansion in nearly a year, IPO issuance speed is accelerated, and the growth enterprise market listing requirements significantly lower than the main board and small and medium-sized board, the company own existence very big risk, caused many companies to list in appeared shortly after the rapid change, cause the stock price volatility, increased the risk of investors, thus the urgency of the research on the growth enterprise market will emerge. Study the volatility of the stock market is conducive to better develop policies, to manage the gem, is helpful for investors to better analyze the market rules, pricing and financial risk control.This article focuses on the gem index fluctuation characteristics, selected as of April 30 2015, the index of the gem as sample, use Eviews software to the descriptive analysis of samples, and then the sequence of ADF test, autocorrelation test and test the ARCH effect, and then use GARCH and TGARCH model fitting for sequence analysis, the results are obtained.In this paper, the empirical results show that the our country the gem index yield sequence fits the characteristics of financial sequence, has obvious volatility clustering, long memory and rush yixiang characteristics, the sequence is the ARCH effect, namely the fluctuations are associated with their historical volatility. GARCH, TGARCH model can be to fit the sequence, and wave exists asymmetry and leverage effect of conclusion, impact persistence determined by alpha + beta, and the data in this article 0.98, very close to 1, shows that there are still many risks on the gem.Key words: volatility characteristics，GARCH models，GEM目录毕业设计（论文）任务书 ........................................ - 5 - 摘要 ................................................................ - 7 - Abstract........................................................... - 8 - 第1章绪论....................................................... - 1 - 1.1 研究背景........................................................ - 1 - 1.2 问题提出........................................................ - 2 - 1.4 相关研究文献综述 .............................................. - 3 -1.4.1 国外相关研究文献综述........................................ - 3 -1.4.2 国内相关研究文献综述........................................ - 4 - 1.5 本文主要内容................................................... - 6 - 第2章创业板指数波动性概念及GARCH模型................... - 7 -2.1创业板指数及波动性的概念...................................... - 7 - 2.2GARCH模型....................................................... - 7 -2.2.1GARCH模型数据检验............................................ - 7 -2.2.2GARCH模型................................................... - 10 -2.2.3TGARCH模型.................................................. - 11 - 第3章实证检验.................................................. - 13 -3.1数据选取及变量确定............................................ - 13 - 3.2创业板指数收益率序列的描述性分析 ........................... - 13 - 3.3GARCH模型估计与分析 .......................................... - 14 -3.3.1ADF平稳性检验............................................... - 14 -3.3.2自相关检验.................................................. - 15 -3.3.3GARCH模型的估计结果......................................... - 16 -3.3.4TGARCH模型的估计结果........................................ - 17 - 第4章结果分析及建议.......................................... - 20 -4.1实证结果分析................................................... - 20 - 4.2相关政策建议................................................... - 21 - 第5章结束语 ................................................... - 23 -5.1 本文主要结论.................................................. - 23 - 5.2 本文不足之处.................................................. - 23 - 5.3展望............................................................ - 24 - 参考文献.......................................................... - 25 - 致谢 ............................................................... - 28 - 附录 ............................................................... - 29 - 英文文献及翻译.................................................. - 42 -第1章绪论1.1 研究背景随着经济全球化的不断推进，经济金融化程度也在不断提高，金融市场在经济发展中扮演着越来越重要的角色。
基于GARCH族混合模型的沪深300指数波动预测
基于GARCH族混合模型的沪深300指数波动预测【摘要】本文基于GARCH族混合模型，对沪深300指数的波动进行预测。
在介绍了研究背景、研究目的和研究意义。
接着在正文中，首先介绍了GARCH模型的基本原理，然后对沪深300指数的波动特点进行了分析，接着提出了基于GARCH族模型的波动预测方法，并进行了实证分析。
对不同模型进行了比较并提出改进方法。
在结论部分总结了研究结论，并展望了未来研究方向。
本文的研究为投资者和风险管理者提供了更准确的波动预测方法，有助于更好地制定投资策略和规避风险。
【关键词】GARCH模型, 沪深300指数, 波动预测, 实证分析, 混合模型, 模型比较, 改进方法, 研究结论, 研究展望, 研究背景, 研究目的, 研究意义.1. 引言1.1 研究背景2000字我不需要输出具体内容, 请点击生成文章。
1.2 研究目的研究目的：本文旨在利用基于GARCH族混合模型进行沪深300指数的波动预测，探究其在金融市场中的应用和效果。
具体目的包括以下几点：1. 分析GARCH模型在波动预测中的优势和局限性，探讨其在预测金融市场波动中的适用性。
2. 研究沪深300指数波动的特点，包括长期和短期波动性，以及波动率聚集效应等，为后续模型的构建和预测提供基础。
3. 探讨基于GARCH族混合模型的波动预测方法，通过模型的建立和参数估计，实现对沪深300指数未来波动的准确预测。
4. 进行实证分析，验证基于GARCH族混合模型的波动预测方法在沪深300指数中的应用效果，并与其他波动预测模型进行比较。
5. 提出模型改进的建议，进一步优化基于GARCH族混合模型的波动预测效果，为投资者和决策者提供更准确的市场波动预测信息。
1.3 研究意义肌肤精灵，肌底无痕。
今天我要说的是贵宾式护理从肤肤给肌底的照顾，不仅去除了表层的肌肤问题，更是深入到肌底细胞层，从根源上去除问题，恢复肌底的健康状态。
肌底无痕，笑靥满面。
基于GARCH模型对上证指数收益风险波动的实证分析
利用 Ｅ ｖ ｉ ｅ ｗ ｓ ６ ． ０得 到 收益率 序列 的 正态分 布 检验 结 果
（ 图２ ） ：
《
Ｍ模 型在一定程度上 能较好 的表现 出风险与 收益率 之间
２ ．样 本 选 择 与 处 理
的关系 。同时也验证 了沪市在 中长期 内不存在杠杆效应。
上 证 综 合 指 数 能 反 映 上证 指 数 的 概 貌 和 运 行 状 况 ， 能 作 为投 资 评 价 尺 度 及 金 融 衍 生 产 品 基 础 的基 准 指 数 。 故 本 文
选取上证综 合 指数 作 为 研 究对 象 ， 截取 自２ ０ ０ ５年 １月 至 ２ ０ １ ２年 １ ２月共计 １ ９ ３ ９个样本点 ， 以每 日收盘价计算其对数
收益率如下 ： Ｒ 。 ＝１ ０ ０×（ １ ｎ ｐ 一ｌ ｎ ｐ １ ）
图 ２ 正态性检验结果
其中， Ｐ ， Ｐ 分别 表 示上证 指 数 在 ｔ 和 ｔ 一１天 的指数 值， Ｒ 表示第 ｔ 天 的对数收益率 。以Ｐ代表上证综合 指数 的 每 日收盘价 ， 对 指 数取 对数 记 作 ： Ｉ ｎ ／ ） ， 对 数一 阶差 分 （ 收益
率） 记作 ： 。 本文数据来源于“ 搜狐证券” 每 日收 盘 指 数 ， 计 量 分 析 工 具为 Ｅ Ｖ Ｉ Ｅ ＷＳ ６ ． ０ 。
３ ．模 型 建 立
由图可 知 ， 上 证 指 数 对数 收益 率 序 列 均 值 （ Ｍｅ ａ ｎ） 为
０ ． ０ ３ １ ０ ６ ４ ， 标准差 （ Ｓ ｔ ｄ ． Ｄ ｅ ｖ ． ） 为 １ ． ７ ８ ５ ６ ５ ６ ， 偏度（ Ｓ ｋ ｅ ｗ ｎ ｅ ｓ ｓ ）
从 上证 １ ８ ０指数对数收益率 时间序列图 中， 可观察到对 数 收益 率波动 的“ 集群 ” 现象 ： 波 动在一些 时间段 内较 小 （ 例 如从第 ５ ０ ０个观测值 到第 ７ ０ ０个观 测值 ） ， 在 有 的时间段 内 非 常大 （ 例如从第 １ ０ ０个数据到第 ２ ５ ０个数据 ） 。
中国股市波动性解析：基于RS-GARCH模型族的实证研究
2014年第2期(总第415期)金融理论与实践收稿日期：2013-11-29作者简介：郭航（1978-），女，河南驻马店人，经济学硕士，副教授，研究方向：贸易金融方向。
中国股市波动性解析：基于RS-GARCH 模型族的实证研究郭航（黄淮学院，河南驻马店463000）摘要：波动性是衡量股市风险和稳定的重要指标之一，对股市的健康发展具有重要影响。
以上证指数为研究标的，利用RS-GARCH 模型族对股市的波动性进行了比较研究。
结果表明：相对于一般的GARCH 模型族，RS-GARCH 模型族明显改善了“伪持续”现象，能够更好地刻画股市的波动特征；A 股市场存在明显的杠杆效应；在高波动状态下，利空和利好消息，对于A 股市场波动率的影响时间更长。
关键词：股票市场；RS-GARCH 模型族；波动性文章编号：1003-4625（2014）02-0078-03中图分类号：F830.91文献标志码：A 一、引言股价波动是证券市场中最普遍的现象之一，对投资者、企业和监管者均会产生较大影响。
因此，波动性问题一直是众多学者关注的热点之一。
2008年次贷危机导致全球股市暴跌，为抑制经济下滑，各国央行纷纷放宽货币政策，伴随经济复苏，发达国家股市都呈现出修复性上涨。
但中国股市却与中国经济作为全球经济复苏的一面旗帜背道而驰，在2012年创出了近四年的新低，上证指数年线全球罕见地收出三连阴，成为全球表现最差的股市之一。
在这一背景下研究中国股市波动，衡量证券市场结构、参与主体、市场制度的变革对股市波动性的影响显得尤为重要。
二、文献综述收益率方差是衡量收益率波动的重要指标，在对其研究中，通常假定扰动项服从正态分布、t 分布等既定分布，既波动的方差是稳定的。
随着对收益率方差的研究发现，扰动的稳定性通常要比假设差，而且在不同时期预测能力呈现不同精准程度。
为解决扰动方差的变动问题，恩格尔（Engle R，1982）[1]开创性的提出ARCH 模型用以刻画方差的特征后，此后，条件异方差模型被广泛运用于时间序列研究中，特别是在金融研究领域。
基于GARCH模型的上证指数波动性分析及预测
基于GARCH模型的上证指数波动性分析及预测摘要：文章首先通过对上证指数的对数收益率建立GARCH（1,1）模型，由于GARCH（1,1）模型的估计参数系数接近于1，考虑建立EGARCH（1,1）模型，对上证指数的波动率进行预测。
结果表明,上证指数波动具有显著的波动聚类性与持续性; EGARCH（1,1）模型对未来波动率的预测误差较小，说明EARCH模型在预测上证指数波动率方面具有一定的可行性。
关键词：上证指数；波动性；预测；GARCH模型1研究现状国内已有众多学者运用GARCH类模型对上海和深圳股票市场进行了研究,研究主要集中于沪深两市股票收益率波动性方面。
王真真等[1]通过构造ARCH-M模型，发现上证指数日收盘价的期望值与时变波动性呈现出较强的正相关性，说明上证股市常出现大起大落的现象。
李妍[2]应用ARCH模型对上证指数的日收盘价数据检验发现上海证券市场有显著的GARCH效应和非对称情况，经过研究发现GARCH-M模型不适合模拟上证指数股价的波动性。
雒佳文[3]利用GARCH（1,1）模型对上证指数日收盘指数拟合，构建ARCH和GARCH项的关系式，发现本期的条件方差在很大程度上决定上证日收盘指数市场的下一期条件方差。
王天一[4]等运用修正 Realized GARCH 模型结合传统 GARCH 模型对沪深 300 指数高频交易数据进行了实证研究，研究结果表明，传统GARCH 模型和 Realized GARCH 模型在波动率预测方面都有较高的预测精度。
近年来，GARCH模型得到了极大的发展， GARCH 模型对于收益率波动性的预测和拟合有着更好的准确性和普适性。
因此，本文拟采用 EGARCH 模型对我国股票市场上证综指的收益率波动性进行研究。
2理论模型在实际应用中，无论是ARCH还是GARCH,只能反映金融时间序列的厚尾和波动聚集，不能反映非对称性，而EGARCH模型刚好可以反映非对称性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
本 文所 收集 的 数据 为 ２ ０ ０ ８ 年１ 月２ 日至２ ０ １ ４ 年２ 月２ ８ 日上证 综 合
１ ２ ， Ｃ Ｓ ＭＡ Ｒ数 据 对上海股 市的波动性进行了实证分析 ， 结 果 表 明 指 数 平 滑 模 型 对 指数 每 日的 收盘 价 。数 据 来源 于 国泰 安数 据 服务 中一 ｙ ｔ ｝ 。在 建立 模型 之 前 ， 需 要 上 海股 市周波 动性 的预测 效果优 于其 他模型 ， 而 相 对 比 较 复 杂 库 。记上证 综 合指数 每 日收盘 价序 列为 ｛ 考 恿到 序列 可能 存在 异方 差 ， 此时 ＧＡ ＲＣ Ｈ（ １ ， １ ） 模 型对 上海 股市 周 波动性 的 预测 效果 并 不佳 。刘 晓 、 对 上证指 数 序列进 行 平稳性 检 验 ， 李益 民（ ２ ｏ ｏ ｓ ） 将Ｇ ＡＲＣ Ｈ族各 类模 型对 比分析 ， 并 将其 应用 在深 圳成 用 Ａ Ｄ Ｆ 方 法检 验平 稳性 的 效果 不佳 ， 因此 本文 选用 Ｐ Ｐ 检验 。检验 结 ２ ＝５ 的 印象 。如 果 能 引 起其 他 感 官 ， 像 是 味觉 、触 觉 、 嗅觉 ， 更 能 各 个领 域和 视野 。
关键词 ： 上证 综 合 指 数 ； Ｇ Ａ ｇ Ｃ Ｈ ； Ｅ Ｇ Ａ Ｅ Ｃ Ｈ ； Ｔ Ｇ Ａ ￣ Ｃ Ｈ ； Ｇ Ａ ｇ Ｃ Ｈ － Ｍ
一
、
引言
分指 数 波动性 的研 究 ， 分析 了深圳 股市 的一 些 形 式特征 ， 最 后 发现 模
Ｇ ＡＲＣ Ｈ（ ３ ， １ ） 能够 相对 较 好地 进 行模 拟 。杨 湘 豫 、周屏 （ ２ ０ ０ ６ ） 在金 融市场 中 ， 金 融资产 的收 益和 风险通 常存在 着较 大的 不确定 型Ｅ 利 用 ＧＡＲＣ Ｈ模 型对 我 国 开 放 式 基 金 市 场 进 行 研 究 ， 结 果 发 现 用 性 。经 济学 家Ｅ ｎ ｇ ｌ ｅ 在１ ９ ８ ２ 年提 出Ａ ＲＣ Ｈ模 型 ， 较 好地 描述 了股票市 ＡＲＣ Ｈ（ １ ， １ ） 模 型 和Ｅ Ｇ ＡＲＣ Ｈ（ ２ ， ２ ） 模 型 均能 较好 的拟合 该 时 间序 场 中收 益与 风 险的特 征 。随后 大量 学者 对ＡＲＣ Ｈ类模 型进 行 深入研 Ｇ 列 ， 其 中Ｅ ＧＡ ＲＣ Ｈ（ ２ ， ２ ） 模 型 更优 。张慧 莲（ ２ ０ ０ ９ ） 使 用经 过调 整 后的 讨， ＡＲ Ｃ Ｈ类 模 型不 断 的扩展 和 完善 。其 中， Ｇ Ａ ＲＣ Ｈ模 型 及其 衍 生 Ａ ＲＣ Ｈ模 型 ， 对 股权 分置 改革 前后 我 国股 票 市场 的波动 性进 行 了检 模 型 的影 响最 为广 泛 。本 文将 运 用Ｇ ＡＲＣ Ｈ类模 型 对上 海 股 票市 场 Ｔ 的特 征进 行研 究探讨 。 验， 检 验 的结果 发 现股 权分 置改 革之 后 ， 无论 是 上升 阶段 还 是下 降 阶 段， 我 国Ａ 股 市场 的整体 波动性 明显 加剧 。
二 、文献综述
国 内 已有 众 多学 者运 用 Ｇ Ａ ＲＣ Ｈ类模 型对 上 海和 深 圳股 票市 场 进 行 了研究 ， 研究 主要集 中于沪 深两市 股票 收益 率波动性 方 面 。
张永东 、毕秋 香（ ２ ０ ０ ３ ） 利 用 上 证 综 合 指 数 每 日收 盘 价 数 据
三、实证分析
五 、提 高 品牌市 场 占有率 的核 心— — 品牌 文化
提高 整体 的 印象 。 营 销 人 必 须 全方 位 经 营 品 牌 ， 并 提 出全 方 位 卖 点 的 品牌 观 ， 即 要 更善 用 消 费者 感 官力 来 经营 品牌 。从 消 费者 行 为学 的 角度 上 看 ， 就 是 使 消 费者 在 消 费 的 全 流程 中得 到 视 觉 、 知觉 、 听觉 的 全 方 位 满 足 。从 体验 经 济 观 点 来看 ， 企 业 是一 个 体 验 策 划者 ， 它 不 再 仅 仅 提 供 商 品或 服 务 ， 而是 提供 最 终 的 体验 ， 充满 了感 性 的力 量 ， 可 以给 顾 客 留下难 忘 的愉 悦记 忆 。
表明上 海证券 市场存 在着显著 的Ｇ Ａ Ｒ ｃ Ｈ 效应 ， 并且 存在 非对称 的情况 。在非对 称模 型的研 究 中发现 ， Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ —Ｍ 模 型 并 不适合模拟 我 国上海证 券市 场股价 的波 动情况 。在模 型的选择 上 ， 从 信 息准则 角度 ￣Ｔ Ｇ Ａ ｇ Ｃ Ｈ （ １ ， １ ） 最佳， ／ ４ － 模 型 的预 测结果看Ｇ Ａ ｇ Ｃ Ｈ （ １ ， １ ） 最佳。
总之， 在 品牌 与 品牌 的竞 争 中企 业所 服 务 的人 越 多 那说 明他 的
使 命越 重 ，
而 品牌 真 正 给 与 的便 是在 企 业 的使 命 中所 应 拥 有 的值 得 信 赖 ， 值 得 客 户 终 生 享受 的感 觉 。品牌 管 理 规 划 是 从 组 织 机 构 与管 理 机 制 上 为 品牌 建设 保 驾 护航 ， 在 上 述 规划 的 基础 上 为 品牌 的发 展设 立 远景 ， 并 明确 品牌 发 展各 阶段 的 目标 与衡 量 指 标 。企 业做 大 做 强 靠 战略 ，“ 人 无远 虑 ， 必 有 近忧 ” ， 解 决 好 战略 问题是 品牌 发展 的 基 本
Ｆ ｂ ｎ ａ ｎ ｏａ ｔ Ｖｉ ｅ ｗ １金 视 线
基于Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 族模型 的上证指数波动性 实证研 究
李 妍 中 南财 经 政本 文利 用 ２ ｏ ｏ ８ － ￣１ 月２日至２ ０ １ ４ 年２ 月２ ８日的上 证 综 合 指 数 每 日收 盘价 数 据 对 其 进 行 了Ａ Ｒ ｃ Ｈ 效 应 的检 验 ， 结 果