股票指数收益率的波动性研究
沪深300指数的波动率分析与预测
沪深300指数的波动率分析与预测沪深300指数是中国股市中的一条重要的参考指标线路，它反映了中国股市整体的行情。
股票市场的波动性是普遍存在的，波动率的高低都对投资者投入现金的风险产生影响。
本文将从沪深300指数的波动率角度入手，对其进行分析与预测。
第一部分：沪深300指数波动率分析研究沪深300指数的波动率首先要对股票市场的波动原因有所了解。
通常，股票市场的波动性源于一些重大事件，如经济动荡、政策变化、公司业绩等因素。
在一段时间内，这些因素的变化会导致股票市场价格的变化，进而产生股票市场的波动。
波动率指股票市场价格波动的幅度，通过波动率可以了解市场的风险情况。
沪深300指数于2005年4月8日正式挂牌上市。
截至2021年3月底，该指数包括沪市和深市的300家公司，主要涵盖了各个行业的龙头企业。
沪深300指数的波动率可以用历史波动率和隐含波动率两种方法进行衡量。
历史波动率：是通过一个特定周期内的价格变化来计算波动率，一般使用过去30天或60天或者更长时间范围的收盘价变化率来计算波动率。
隐含波动率：是市场对未来波动情况的预期，也称为市场波动率。
隐含波动率是指股票期权的波动率，它是由期权价格推算出来的。
这个价格反映了一个期权合同的市场价值和期望未来波动性的概率分布。
根据历史数据，沪深300指数的波动率呈现出典型的趋势性特征。
2007年以来，沪深300指数持续爆发，成为中国股市的主力军。
但是，在2008年金融危机爆发后，沪深300指数整体下跌，波动率陡然升高。
2015 年 6 月初，股市暴涨，第二季度 75% 的创业板公司预告业绩为增长，股市再现一波狂潮。
在这轮牛市之后，沪深300指数呈现出震荡走势。
第二部分：沪深300指数波动率预测利用历史数据来进行沪深300指数的波动率预测是一种传统的方法。
这个方法假设市场波动率是一定的，通过历史数据分析，预测未来的波动率。
然而，随着市场的不断变化，这种方法的预测准确性受到了很大的影响。
上证综指股票收益率波动特点分析
上证综指股票收益率波动特点分析以自回归条件异方差（ARCH）族模型为基础，结合上海证券市场的特点，试图拟合我国股票市场的波动特征，同时研究股票价格指数的波动规律和特点。
标签：上证综指；股票收益率波动；GARCH模型1 引言上世纪80年代，美国学者罗伯特·恩格尔和克莱夫·格兰杰提出了ARCH模型来描述证券市场波动性方差的时变性特征，此后不断发展深入，其相关拓展模型也相继推出，比如GARCH模型，TARCH模型等等。
这些模型在金融领域得到了广泛的应用。
中国股票市场仅仅20多年，从无到有，取得了巨大的成就。
特别是06年以来，股票市场规模不断扩大，上市公司质量也不断提高，沪深股市作为宏观经济晴雨表的作用越来越明显。
然而，我国证券市场毕竟处于发展初期，市场的波动性和风险要远远高于国外市场，特别是欧美等成熟市场。
因此，如何较为真实刻画和衡量股价波动成为广大学者研究的重点。
2 模型和数据2.1 模型介绍（1）ARCH模型。
美国学者罗伯特·恩格尔于1982年提出了ARCH模型，其具体形式如下yt=xtβ+ε（1）σ2t=α0+α1ε2t-1+α2ε2t-2+…+αqε2t-q（2）为保证条件方差σ2t＞0，要求α0＞0，αi＞0（i=1，2…，q）式1称之为均值方程，式2称之为条件方差方程。
基本的ARCH模型又衍生出许多变形，下面具体介绍GARCH模型、TARCH模型和EGARCH模型。
（2）GARCH模型。
罗伯特·恩格尔提出ARCH模型来描述误差的条件方差中可能存在的某种关联。
通过该模型，可以预测经济时间序列中基于某种非线性依赖的大变化。
GARCH模型的一般表示如下:yt=xtβ+ε（1）εt=ht·vt（2）h1=α0+α1ε2t-1+…+αt-1ε2t-q+β1ht-1+…+βpht-p=α0+qi=1αiε2t-1+pj=1βjh t-j（3）其中，p是GARCH项的最大滞后阶数，q是ARCH项的最大滞后阶数。
深证成指周收益率波动性的实证研究
刘再 明 教授推荐 收稿 日期 ：０ ０年 ６月 ８日 ２１
９ ８
数学理论与应用
本文 主要应 用 Ｇ Ｒ Ｈ模 型分 析 了 ２ｏ ＡＣ ｏ５年 １ １日至 ２ １ 月 ００年 ４月 １ ３日深证 成指周 收盘
价格收益率的波动性 ， 并研究其特征 ， 并利用估计 出的 Ｇ Ｒ Ｈ模型预测 出了深证成指周收益 ＡＣ 率序列未来若干期的条件方差。
２ ＧＡＲＣ 模 型 Ｈ
２ １ ＡＲ Ｈ 模 型 ． Ｃ
现代金融理论 以波动性代表金融产品风险， 它不仅是金融产品定价的关键因素， 也是人们
理解 和管理 金融 市场 的主要指标 。基 于股市 波动性 的聚类 特性 ，ｎｌ（９２ 给 出了 Ａ Ｃ Ｅ ｇ １８ ） ｅ Ｒ Ｈ模 型 来描述 波动聚 类性 与持续性 。 具有 ｐ ≥ １ （ ）自回归条件异 方差 （ Ｒ Ｈ） 型定义 如下 Ａ Ｃ 模
１ 引 言
Ｅ ｇ 首次提出 Ａ Ｃ ｎｌ ｅ Ｒ差项 ， 就得 到
Ｇ Ｒ Ｈ模 型 ［ ］ Ａ Ｃ ２ 。它 已被 广泛 地用 于 验证 金 融 理论 中 的规 律 描述 以及 金 融市 场 的预 测 和决
上证综指收益率波动性的量化研究
收 益率 波动性 特征 的研究 。
本 文首先 建立 上证综 指序列 随机 游走模 型 ，明
在对 上证综 指 自然对数 序列建 立 随机游走 模型 后 ，结 果 表 明序 列 ｌ ｎ ｓ ｚ ｚ ｓ 是 一个 零 漂移 随机 游 走模
型 即股票 价差 全部 由随机项 来解 释 。此 时 ，需 对股 价 指数残 差序 列建模 ，进一 步提 取残 差序列 中影 响
究 。张 志鹏和杨 朝军 （ ２ ０ ０ ６ ）对 中国股 市 的流动 性
（ １ ）
和 收 益 率 间 的 关 系 进 行 了 研 究 。刘 洋 和 刘 善 存 （ ２ ０ ０ ８ ）致 力 于 中 国股 市 流 动 性 风 险 方 面 的研 究 。 崔畅 （ ２ ０ ０ ９ ）研究 了深证 股票 日收益 率 的波动性 特
ＡＲＣ Ｈ模 型 ，提 取 残 差序 列 中影 响股 价 的信 息 。 最后 ，建 立 上 证 综 指 收 益 率 序 列 Ｇ Ａ ＲＣＨ模 型 ，揭 示 收 益
率序列的波动性特征。研究表明上证 综指序列遵循 零漂移随机 游走过程 ，上证 综指序列及其收益率序列均
表现 出波动 聚 集 多 年 发展 后 ，仍 存 在许 多
需 改 进之处 ，如 股市波 动频率 越来 越快 ，幅度 越来
在 建立上 证综 指 随机 游走模 型前 ，考虑 到价 格 指 数存 在数据 上升 过快且存 在 异方差 的可能 性 ，首 先 生成 上证综 指 自然对数 序列 ，进 而对其 自然对 数
指标值 ０ ． ０ ０ ０
检验指标 Ｆ 统计量
指标值 １ ７ ． ８ ８ ０
检验指标 伴随概率
股票收益率的波动性分析与模型
股票收益率的波动性分析与模型股票市场一直是投资者关注的焦点之一，投资者希望能够通过股票获得良好的收益。
然而，股票市场的波动性使得股票收益率不可预测，这对投资者构建有效的投资组合和制定合理的投资决策带来了很大的困扰。
因此，研究股票收益率的波动性分析与模型成为了重要的课题。
一、股票收益率的波动性分析股票收益率的波动性是指股票价格在一定时间内的变化幅度，波动性越大，意味着收益率存在较大的风险。
对于投资者来说，了解股票收益率的波动性对于评估投资风险、制定合理的投资策略非常重要。
1.历史波动性分析：投资者可以通过对股票过去一段时间内的收益率进行统计分析，计算出历史波动性指标，如标准差、方差等，来评估未来股票的波动性水平。
2.隐含波动性分析：隐含波动性指的是投资者根据期权市场定价模型反推出的预期未来波动性水平。
通过期权定价模型中的隐含波动率计算方法，可以估计市场对未来股票收益率波动性的预期。
3.波动性指数：投资者可以通过跟踪波动性指数，如CBOE波动率指数（VIX），来衡量市场风险情绪，并推测出未来股票收益率的波动性水平。
二、股票收益率波动性模型为了更准确地预测股票收益率的波动性，研究者们提出了多种波动性模型，以下介绍两种常用的模型。
1.GARCH模型：广义自回归条件异方差模型（GARCH）是由Engle（1982）提出的一种波动性模型，它通过过去一段时间内的价格数据来预测未来的波动性水平。
GARCH模型综合考虑了历史波动性和收益率的相关性，能够更准确地描绘股票收益率的波动性特征。
2.EGARCH模型：扩展广义自回归条件异方差模型（EGARCH）是对GARCH模型的改进，引入了杠杆效应的概念。
杠杆效应指的是股票价格下跌对波动性的影响大于上涨对波动性的影响。
EGARCH模型能够在一定程度上解释股票市场的非对称波动性。
三、股票收益率波动性模型的应用股票收益率波动性模型的应用主要有两个方面。
1.风险管理：通过量化波动性，投资者可以对股票市场的风险进行有效控制，制定合理的风险管理策略。
基于GARCH模型的股票市场收益率波动的实证研究
１ ＋
口Ｎ（ ０ ， ）
一ａ 。 ＋ａ １ “ １ ＋ ｌ
第一 个 公 式是 条 件 均值 方 程 ， 第 三个 公式 是 条 件方 差方程 。其 中 表 示 ｔ时 刻 随 机 扰 动 项 的方 差， 是根据 过去 的信 息对 前 一 时期 的估 计 值 。运 用
ＡＲ Ｃ Ｈ模型首先 由 Ｅ ｎ ｇ ｌ ｅ （ １ ９ ８ ２ ） 提出， Ｂ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ —
、
模 型 的设 立 及 适 用 性
１ ． ＧＡＲ Ｃ Ｈ 模 型
ＧＡＲ ＣＨ 模型 中 的条 件方 差 中包含 其 自身历 史 实 际数据 ， 因此 在 最 简单 的情 况 下 ， 即 ＧＡＲ Ｃ Ｈ（ １ ，
现 出明显 的波 动持 续性 。
［ 关键 词］ 沪深 ３ ０ ０指数 收益 率 波动性 ［ 中图分类 号］ Ｆ ８ ３ ２ ． ５
ＧＡＲ Ｃ Ｈ 模型 ［ 文章编 号］ １ ０ ０ ８ －３ ６ ４ ２ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ Ｏ ０ ３ ０ Ｏ ３ 指 期望 收 益 与 期 望 风 险 之 间存 在 正 相 关 关 系 。此 外， 还有 很 多学者 对 沪市 深 市 的 指 数波 动 性 进 行 了 分析 ， 研 究 了股票 周 内效 应 等等 方 面 。但 是 国 内众 多 的研 究都 未将 沪深股 市结 合起来 ， 因此 ， 本 文选 取 能 够较好 代 表沪 深 两 市 的沪 深 ３ ０ ０指 数 进 行 研究 ， 使 用 ＧＡＲＣ Ｈ 模 型 分析 对 我 国 的整 个 股 票 市 场 的 收益 率波动 性 。
１ ） 模 型如下 ：
３ ， 一 ＋
，
ｓ ｌ ｅ ｖ （ １ ９ ８ ６ ） 在 Ｅ ｎ ｇ ｌ ｅ的基 础上 对 异方 差 的表 现形 式 进行 了线 性 扩 展 ， 形成 应用性 更强 的 Ｇ ＡＲＣ Ｈ 模 型 。 之 后 的经 济 学 家 又 对 Ｂ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ｓ ｌ ｅ ｖ （ １ ９ ８ ６ ） 的 模 型 进行 了扩展 和完 善 ， 形 成 了一 个 ＧＡＲ Ｃ Ｈ 模型族 。 本文 即运 用 ＧＡＲ Ｃ Ｈ 模型族作为工具， 对沪深 ３ ０ ０ 指数 的收益率 波 动性进 行 了实证 分析 。 我 国近年 来股 票市 场 的波动性 进行 了大 量 的实 证研 究 ， 边一 斐运用 ＧＡＲ Ｃ Ｈ 模 型对 我 国沪市 指 数 进行 了实证 研 究 ， 确 定 了指 数 Ｅ ＧＡＲ ＣＨ 模 型 为 上 证 综 指 长 期 波 动 的 最 优 预 测 模 型 。 谷 岭 基 于 ＧＡＲ ＣＨ 模型 族 的上海 股市波 动性 分析 证 明上证 综
上证指数收益的波动性研究
维普资讯
Ｒ数量 经济 技 术 经 济研 究 ２ ０ 年 第６ ０２ 期
上 证 指 数 收 益 的 波 动 性 研 究
陈 千 里 周 少 甫
内 容提 要 本 文 应 用 ＧＡＲＣＨ 类模 型 对 上 证 指 数 收 益 的 波 动 性 进 行 实证 研 究 。 对 我 国
（ｅ ｔｋ ｒｏ ｉ 和 厚 尾 （ ｅ ｖ —ｔｉ ｄ 特 征 ， 此 与 条 件 方 差 的 时 间 可 变 性有 关 第 四 。 有 １ｐｏ ｕ ｔｓ ） ｓ ｈ ａ ｙ ａｌ ） ｅ 的 金 融 序 列 表 现 出 波 动 的 非 对 称 行 为 。 坏 消 息 引起 的 波 动 比 好 消 息 引 起 的 波 动要 大 ， 此 现 象 学 者 们 解 释 为 杠 杆 效 应 （ｅ ｅａ ｅ ｆ ｃ）或 反馈 效 应 （ｅｄ ａ ｋｅｆｃ） 第 五 ， 实证 发 现 不 １ ｒｇ ｆ ｔ ｖ ｅｅ ｆｅ ｂ ｃ ｆｅｔ。 同 的 证 券 市 场 的 波 动 具 有 共 同持 续 成分 ， 存 在 着 波 动 传 递 和溢 出 现 象 。 我 国 股 市 既 有 新 兴 市 场 的 特 点 ， 如 与 发 达 成 熟 市场 相 关程 度 低 、 市 场 有 效 性 较 差 等 ・ 又 有 转 型 经 济 的 特 色 ． 如 独 特 的股 权 结 构 和 投 资 者结 构 市场 机 制 存 在 明 显 缺 陷 等。 这 些 特 点 如何 影 响 股 市 的 波 动 性 ？ 本 文 以 上 证 综 指 的 波 动 性 的 实证 研 究 来 探 讨 我 国 股 市 波 动 性 特 点
深证100指数日收益率波动性的实证研究
所 引发 的波 动剧烈 ， 忽略 不对 称效 果 的波 动模 型会 在利 坏消息 之 后低 估 波动 量 ， 则 在利 好 消息 之后 高 估 波动量 ， 导致 波 动预 测能 力 降低 ； 而在 Ａ Ｃ 模型 和Ｇ Ｒ Ｈ 型 中 ， ＲＨ Ａ Ｃ模 由于条 件方 差 由前 期 的波 动 性 和
Ｏｔ．２Ｄ ｃ． ０６
Ｖｏ ． Ｎｏ ４ １５ ．
深 证 １０指 数 日收 益 率 波 动 性 的实证 研 究 ０
杨 树 成
（ 重庆文理学院 数学与计算 机科学 系， 庆 重 永川 ４２６ ） ０ １Ｏ
［ 摘 要 ］ 实证研 究表 明 ， 深 证 １０指 数 日收 益 率 可 以 建 立 Ｇ Ｒ Ｈ（ ， ） 型 ， 不 能 建 立 对 ０ Ａ Ｃ １ １模 但
究和介 绍 ， 现在 ， 这些 概念 和 模型 已在计 量 经济 学 的各领 域 中广为使 用 ．
对 于股 票而 言 ， 常常可 以观测 到 的一 个 现 象 是 ， 如果 它 在 市 场上 向上 或 向下 变 化相 同的 幅 度 ， 那
么它 向下 滑动过 程 中的 波动 性 要 高 于 向上 运 动过 程 中的波 动 性 ． 这就 是通 常所 说 的杠 杆效 应 和波 动 的非 对称 性 ． 外 ， 另 一般认 为 好 消息 与 坏 消息 对条 件 波 动 有不 同 的预 测能 力 ， 消 息 与坏 消 息引 起 的 好
前期 的 条 件 方 差 来 表 示 ， 法 捕 捉 到 如 Ｃ ｒｔ １８ ） Ｆｅｃ 、 ｅｗ ｒ与 Ｓａ ｂ ｕｈ １８ ） Ｎ ｌ ｎ 无 ｈｉｉ ９ ２ 、 ｒｎｈ Ｓｈ ｅｔ ｔ ａ ｇ （ ９ ７ 、 ｅ ｏ ｓｅ（ ｍ ｓ （９ ０ 、ｃｗ ｒ １９ ） １９ ） Ｓｈ ｅ ｔ（９ ０ 等研 究 者所 发 现 的利 好 消息 与利 坏 消 息对 于未 来 股 价 的 波 动具 有 不 同的 预 测
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。
上海股市的波动性研究
113 2006年第7期下学术理论现代企业教育M OD ER N EN TERPR I SE ED U C ATI O N现代企业教育商或业主大量的资金他们都有加强资产流动性的需求房地产投资信托可以较为容易的利用信托的导管功能将物业或开发项目证券化从而有效的提高房地产开发商资金的流动性促进资金循环2信托公司目前房地产类信托在信托公司的业务里占有重要的地位特别是国家政策加强了银行对房地产开发商信贷的限制信托公司成为最大的受益者正如林毅夫所述某个制度结构中制度安排的实施是彼此依存的因此某个特定制度安排的变迁可能引起对其他制度安排的服务需求商业银行提高房地产信贷门槛的这段时间里信托行业的房地产类产品得到了迅速的发展当然随着融资需求的增加初级阶段的房地产类信托的盈利空间将不能满足信托公司发展的需要为获取高额的收益信托公司必然将国外较成熟的房地产投资信托模式引入中国市场3投资者近年来我国房地产业发展迅速获利丰厚但由于房地产行业运行资金规模庞大中小投资者无法直接将剩余资金投资于该行业在我国证券市场中虽然有近10%的上市公司主营业务或其他业务经营房地产但由于我国证券市场的特殊性公司红利很少向股东发放投资者无法通过证券市场分享房地产行业的丰厚利润因此在扩展融资渠道和共享房地产行业利润的双重驱使下投资者具有增加制度服务需要的内在动力在该动力下房地产投资信托将成为其服务选择的对象之一对于单个投资者而言推动房地产投资信托在我国发展的成本远远大于其收益虽然他们的总体收益高于预期成本但很难形成有效的利益联盟总之投资者将会支持房地产投资信托在中国的发展但缺少动力来付出更多的精力和成本推动其发展4中央政府国家作为制度变迁的最终决策者分为两种角色一种是诱致性制度变迁下的政府一种是强制性制度变迁下的政府通过对上述几个利益主体的分析房地产投资信托制度在我国建立诱致性制度变迁的主导因素已经基本形成在各方利益主体的推动下国家需根据成本与收益原则来判断是否支持其发展特别是我国政府具有比较强的控制力政府的综合利益衡量对房地产投资信托能否得到发展具有重要作用拓宽房地产行业的融资渠道支持房地产投资信托在中国的发展是政府的一种必然选择但是何时采取适宜的措施促进其发展则是一个时机的选择问题综上分析房地产开发商和信托公司两大利益集团有较大动力推动房地产投资信托在我国的发展同时政府在利益集团的压力下及从自身成本效益角度的考虑将会推动我国房地产投资信托的合理发展参考文献[1]M or gan St anl ey E qui t y R esear ch G l obal2004.3[2][美]D.C.诺斯制度制度变迁与经济绩效[M]三联出版社1994[3]周小明信托制度比较法研究[M]法律出版社1996[4][美]D.诺斯张五常等制度变革的经验研究[M]经济科学出版社2003[5]乔志敏我国房地产信托经营的发展模式[J]中国房地产2002年(6)1引言股票定价理论是一种以不确定性条件下股票资产定价及股票市场均衡为主要研究对象的理论因其在现实生活中具有广阔的应用领域已成为近几十年来经济学中最为活跃的一个分支吸引了许多专家学者致力于这方面的研究许多金融资产的定价模型都依赖于金融资产价格序列分布特征其中最主要的指标是方差和均值并且许多分析都是建立在正态分布假设基础上的而由于金融时间序列特有的尖峰厚尾和波动集群的特性使正态分布的假设并不可信本文主要是针对收益率序列的波动集群的特性利用广义自回归条件异方差模型即A RCH模型族中的G A RCH模型对中国上海股票市场的日收益率的波动进行实证分析进一步验证我国上海股市的存在异方差性为政府部门监管股市及投资者预测并规避风险提供决策依据本文所用的数据是2000年1月4日到2005年12月113日上证180指数的日数据共1420个数据数据主要来源于证券之星网站上证180指数从2002年7月1日开始编写但它是从上证3变化而来的所以在选取数据时也选择了在此之前的上证30指数的数据本文使用连续复利作为日收益率即1n其中表示Pt-1日t-1上证180指数的价格Pt表示t日上证180指数的价格对数据的处理均使用EVI EW S计量经济软件和EX CEL数据分析软件2模型的介绍1982年E ngl e首先提出的自回归条件异方差性模型(即A RC H模型)A RCH模型将方差和条件方差区分开来并让条件方差作为过去误差的函数而变化从而为解决异方差问题提供了新的途径A RCH模型的基本思想是1尽管资产收益的随机误差项不存在序列相关性但并不独立2随机误差项之间的依赖性可以由其滞后变量的简单二次函数来描述1986年B ol l er s l ev在E ngel的分析基础上提出了广义自回归条件异方差(G A R C H)模型一般的G A R C H模型可以表示tttxy eb+=其中tttvh=eptptqtqtthhh----++++++=qqeaeaa112211=-=-++=pj jtjqi itih112qeaa则称序列服从G A R C H(p,q)过程其中11),var(--=tttth jje是时刻t-1及t-1之前的全部信息其中Vt独立同分布且参数满上海股市的波动性研究解强1孙太恂2青岛大学经济学院山东青岛266071天津海事局100736摘要本文运用GA RCH模型对上证180指数收益率的波动性进行研究分析了其收益率的分布特征和波动性的特点表明上海股票市场的收益率有明显的GARCH效应关键词G A RC H模型A RCH模型PtPt-1114金融经济现代企业教育M OD ER N EN TERPR I SE ED U C ATI O N足条件1)(,0)(==ttvDvE1,0,0,0);(0)(11<+>===pj jqi ijiststvvE qaqaa3实证分析3.1上证指数的数据特征为了更好的利用数据进行金融分析我们先对数据进行统计学分析分析其数据特征以便将来运用模型更好的分析序列的将来变化许多金融工程学所涉及的资产定价模型和数据分析中都假设序列服从正态分布但事实并不总是如此从其分布图直观上分析便可以得出上证180指数并不服从正态分布同时正态分布的偏度应该为0而上证综合指数收益率的偏度为2.613024表明了上证综合指数收益率是右偏峰分布的而其峰度为32.64358>3表明其为尖峰分布Lept okur t i cD i st r i but i on或宽尾分布Fat-T ai l ed D i st r i but i on Jar que-B er a值检验也拒绝了上证综合指数收益服从正态分布的零假设其收益率经验分布密度估计图也可得出某些结论在估计时选取了E pane chni kov核窗宽为0.0048共选取了1400个点同样可以得出分布的尖峰态Lept okur t osi s另外我们还分析了它的Q Q图如果收益率是服从正态分布的那么该Q-Q图应该是一条直线而实际上的Q-Q图是一条S形曲线表明了相对于正态分布而言其收益率的分布具有尖峰和宽尾特征宽尾分布意味着有许多样本值较大幅度地偏离样本平均值也就是说收益率的绝对值要比想象的大而偏度大于0则意味着大的收益率往往是正的其收益率的波动只有在少数几个时间段才出现了较大波动大部分时候的波动并不非常剧烈另外我们还分析了上证180指数收益率自相关(A C)和偏自相关(A CF)我们选取了1419个数据因此如果自相关和偏自相关系数位于22(,)T T-之间在5%的显著性水平下我们就不能拒绝系数为0的原假设从结果可知没有任何一项位于该区间因此我们就不可以拒绝原假设即原时间序列不存在序列相关但是并不独立因为他们的相关系数明显不为0同时其一阶和四阶自相关系数和相关系数明显部位0存在波动集群的现象使条件方差的迹象开始显现为了更进一步了解上证180指数序列和气收益率序列进行单位根检验结果如下由结果可知上证180指数序列A D F统计量为-0.889428比1%的置信水平下的临界值还要大因此接受存在单位根的原假设认为上证180指数为非平稳的时间序列但是通过对其所收益率序列进行单位根检验发现其收益率序列是平稳的时间序列其收益率定义为取对数后的差分形式可以说经过差分后明显降低了序列的波动有利于进一步研究3.2上证指数收益率的G A RCH分析通过以上分析可知上证180指数收益率不服从正态分布而且不存在序列相关的特征对其一阶差分进行单位根检验可知其一阶差分也不存在序列相关是平稳的时间序列因此在用GARCH模型进行回归分析结果如下180-0.000659rs=0.0206t18.94E-06+0.0855840.868387t th he-=-0.00230.00000.0000注括号中为t统计量由结果可知A I C和I S值分别为-5.970697和-5.952171均较小G A R CH(1,1)模型对上证180指数具有较好的拟合效果D ur bi n-W a t son值等于1.961955说明已经消除了原始数据中存在的序列相关问题而且系数统计量的拒绝概率均小于0.05说明系数统计量显著为了进一步验证G A R CH(1,1)模型对收益率序列的拟合优度我们还对其参差序列用LM法进行了ARCH检验由结果可知LM检验均接受了不存在ARCH效应的原假设说明经过G A RCH(1,1)模型拟合后明显降低了原序列的波动而且去掉了其条件方差性另外我们还分析了其拟合效果也可以得出G A RCH(1,1)模型对历史数据的拟合效果还是非常好的明显降低了原序列的波动性只是在个别时间段出现较大偏离这可能与我国股市存在政策市有关4结论经过以上分析GA RCH模型很好的综合反映了上海股市波动性根据该模型以及全文的分析得出以下结论1.上证180指数不服从正态分布而且不具有序列相关性但其分布并不是独立的而且存在明显的波动集群的特点2.G A R C H(1,1)模型对上证180指数具有很好的拟合效果可以用此模型对上证180指数将来的变化趋势进行预测3.G A R C H(1,1)模型中的系数的绝对值较大接近于1表明上海股票的波动性具有很高的持续性当市场出现波动扰动股票收益率受到冲击时就很难在短期内得以消除同时G A RCH模型的参数估计值之和都小于l表明上证80指数收益率的G A RCH过程为宽平稳的资本结构问题是当前我国企业改革中面临的迫切需要解决的实际问题企业资本结构的合理与否直接关系到生产经营活动的顺利进行关系到企业的生存与发展一文献回顾对企业资本结构的研究国内外学术界大致上分为两大方向一个方向以M M定理为中心主要探讨企业价值与资本结构之间的关系形成资本结构的主流理论(资本结构理论学派)另一个方向着重研究影响企业资本结构的各种因素属于资本结构河南上市公司资本结构分析酒景丽1赵学民21河南财经学院工商管理系硕士研究生2郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系摘要资本结构决策是企业融资决策的核心问题它直接决定企业融资方式的选择及各种融资方式所占的比重本文以沪深交易所上市的34家河南省上市公司为样本选取2004年各项财务指标通过实证研究表明公司规模净资产收益率与资本结构呈负相关而流动股股本主营业务利润增长率与资本结构呈正相关关键词上市公司资本结构影响因素。
上证综合指数波动性及VaR度量研究
Ｐｏ （ ＞ ａ ＝ 一 ｒｂ △Ｐ Ｖ Ｒ）Ｊ
的个数 ， 则失败 的频率为 ｐ 。 ＝ ｍ 在零假设条件下 ， 服
从 自由度为 １ 的分布。
其 中， Ａｐ为证券组合在持 有期 △ｆ 内的收益 ， ａ Ｖ Ｒ为在
二、 实证分 析
本文使用 了 １９ 年 １ ２日至 ２ ０ ９７ 月 ０ ７年 ９月 ２ ８日期 间
ＶＲ － ａ ＝Ａ （
一） １
其 中， 为预测前 一 日指数收盘 价 ， １ ・ 、ｒ Ｐ分 Ａ。 （ ） ｏ和 别是收益率序列的分布逆函数 、 均值 、 标准差和显著性水平 。 ２Ｖ Ｒ计算的参数 方法 ．ａ （） １一般 自回归条件异方差（ Ａ Ｃ Ｇ Ｒ Ｈ）
Ｏ＂ ｔ＝ Ｄ＋ Ｊ
一
现为利率风险 、 股价风险和汇率风险的综合 。 针对这种情况 ，
金融监管 当局 、 金融机构近年来一直在不断强化市场风 险的
管理与监管。 在险价值（ａ ｅ ｔ ｓ ， ａ ） Ｖｌ ｋ Ｖ Ｒ 作为重要的金融风 ｕ ａｒ ｉ
险管理工具之一， 在国际上 已获得广泛认可。
， ＋Ｌ＋ ８ｔ ｐ
中图分类号 ：８ ０ １ 文献标志码 ： 文章编号 ：６ ３ ２ １ ２ ０ ）６ ０ ４ — ２ Ｆ ３． ９ Ａ １７ — ９ Ｘ（０ ８ １— ０ ９ ０
近年来 ， 随着金融 一体化趋势 ， 伴 全球 金融市 场在迅 速 发展 ， 同时 ， 融市场风 险也 在不 断增 大 ， 金 金融机构所 面临的 风险 日趋 复杂，主要风 险已从信用风 险转 向了市 场风险 ， 表
序列分布 分别作正 态分布、 分布＠ｆ 义误差分布的假设基础上 ， ｔ 一 － 分别用 Ｇ Ｃ Ｅ Ａ Ｃ 方程 来分析和度 量沪市 ＡＲ Ｈ、 Ｇ Ｒ Ｈ
股票市场的波动性分析
股票市场的波动性分析股票市场是一个充满波动性的金融市场，投资者经常会遇到股价上下波动的情况。
通过对市场的波动性进行分析，投资者可以更好地理解市场的运作，制定更有效的投资策略。
本文将对股票市场的波动性进行分析和解读。
一、波动性的定义波动性是指市场价格的变动幅度。
在股票市场中，波动性往往反映了市场风险的大小。
波动性高意味着股价的涨跌幅度较大，风险也较高；波动性低则意味着股价稳定，风险相对较小。
二、影响股票市场波动性的主要因素1. 经济环境：宏观经济状况的变化对股票市场的波动性具有重要影响。
经济景气时期，股票市场常常表现出较低的波动性；而经济衰退时期，股票市场波动性往往增加。
2. 政策变化：政府经济政策的调整、利率的变动、货币政策的紧缩或放松等，都可能对股票市场产生重要影响，导致市场波动性的改变。
3. 公司利润和业绩：上市公司的利润和业绩状况是投资者考察其股票价格波动性的重要指标。
公司利润大幅增长或下滑会直接影响股票的价格波动。
4. 投资者情绪：投资者的情绪和市场心理也是导致股票市场波动性的主要因素之一。
当投资者对市场前景乐观时，市场波动性较低；而当投资者情绪动荡时，市场波动性往往加大。
三、波动性分析方法1. 历史波动率：历史波动率是指根据过去一段时间内的股票价格数据计算得出的波动指标。
投资者可以通过分析历史波动率来判断目前市场的波动性水平。
2. 波动带宽指标：波动带宽指标是研究股票市场波动性的技术指标。
它可以通过观察价格在固定时间内的累积波动幅度，来判断市场的波动性水平。
3. 波动性指数：波动性指数是用来衡量市场波动性的指标，常用的有VIX指数等。
波动性指数越高，代表市场波动性越大。
四、控制波动性的方法1. 分散投资：分散投资是降低股票市场波动性的有效方法之一。
投资者可以将资金分配到不同的行业、不同的股票上，以分散风险。
2. 技术分析：技术分析是一种通过研究股票价格和交易量等技术指标来预测市场走势的方法。
基于ARCH模型的我国股票市场收益波动性研究
Ａｂ ｔ ａ ｔＴ ｉ ａ ｅ ｓ ｓ ＡＲＣ ｍｏ ｅ ｏ ｍａ ｅ ａ ｍｐ ｒ ａ ｎ ｌｓｓ ｏ ａｌ ｔｃ ｒ ｅ ａ ｎ ｎ ｓ ｒｔ ｎ ｔ ｏａ ｉ ｔ ｎ ｓ ｒ ｃ ｈ ｓｐ ｐ ｒｕ ｅ Ｈ ｄ ｌｔ ｋ ｎ ｅ ｉｉ ｌ ａ ａｙ ｉ ｆ ｄ ｉ ｓｏ ｋ ｍａ ｋ ｔ ｅ ｒ ｉｇ ａｉ ａ ｄ ｉ ｖ ｌｔ ｉ ｉ ｃ ｙ ｏ ｓ ｌｙ Ｃｈｎ ．Ｔ ｅ ａ ａｙ ｉ ｐ ｉ ｔ ｔ ｖ ｄ ｎ ｏａ ｉ ｔ ｎ ｄ ｉ ａ ｉｇ ａ ｉ ｆ Ｓ Ｅ Ｃ ｍｐ ｓｔ ｎ ｅ ｉ ａ ｈ ｎ ｌ ｓ ｏ ｎｓ ｏ ｅ ｉ ｅ ｔ ｖ ｌｔ ｉ ｉ ａｌ ｅ ｒ ｎ ｓ ｒ ｔ ｏ Ｓ ｏ ｏ ｉｅ Ｉ ｄ ｘ，ａ ｄ ｔ ｕ ｈ ｎ ｓ ｓ ｌｙ ｙ ｎ ｏ ｎ ｈ ｓ Ｃ ｉ ｅ ｅ Ｊ
二 、 析 模 型 、 据 和 研 究 方 法 分 数
现有 的理论研究 表明 ， 国际股票市场 日收益率 的波动 性具有 波动聚类性 、 收益与风 险同方 向变动 以及非对称 性等特点 ， 本文采用 Ａ Ｃ Ｒ Ｈ模 型与 Ｇ Ｒ Ｈ模型 的分析方法 ， 察 中国股 票市场 收益率波动 的特点及动 因。本文 Ａ Ｃ 考 设定基本模型为 ：
《 贵州财经学院学报） ０ ２年第 ４期 ２１
总第 １９期 ５
文章编号 ： ０ ６ ３ （ ０２ ０ ０ ５ — ６ 中图分类号 ：４７ 文献标识码 ： １ ３— ６ ６ ２ １ ）４— ０ ２ ０ ； ０ Ｆ２ ； Ａ
亚洲地区股票指数收益率的波动性研究一基于GARCH族模型
研 究 鉴 于 此 。本 文 以 亚 洲 地 区 的 日本 、 中 国 、 印
２ １ 年第 １ ０１ 期
（ 总第 ４ ８ ） ５期
区 域 金 融 研 究
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｇ ｏ ａ Ｆ ｎ ｎ ｉ ｓａ ｃ ｏ ｒ ａ ｏ ｉ ｎ ｌ ｉ ａ ｃａ Ｒｅｅ ｒｈ Ｒｅ ｌ
Ｎ ０ ． ２０ １． １１
Ｇｅ ｒ Ｏ ． ８ ｎｅ ａｌＮ ４５
亚 洲地 区族模 型 Ａ Ｃ
刘 璐 张 倩
南京 ２０ ９ ） １ ０ ３
（ 南京 大学 商学 院 ，江苏
摘 要 ：为 防范股 票 市场 上 的不确定 性 和风 险 ，有效 地度 量 股票 指数 收 益率 的波 动性 显得 尤为 重要 。本 文运用 Ｇ Ｒ Ｈ族 模 型 ，拟合 了股 票指 数 收 益 率 的 波 动性 方 程 ，并 实证 研 究 了亚 洲地 区 四个 最 具 代 表 性 国 Ａ Ｃ
这种 波 动 性增 加 了股票 市 场 的 不确 定 性 和 风 险 ．对
股 票 市场 的正 常运 作 不利 。为 减少 这 种 不 确定 性 影 响 ．准确 度 量股 票 指 数 收益 率 的 波动 性 显 得 尤 为重 要 。 同时 ，由于亚 洲地 区在 全球 经 济 中的重 要地 位 ， 其 股票 市 场 的健 康 发展 已成 为 人们 关 注 的焦 点 。亚 洲 地 区股 票 市场 的发展 不 仅 是 区域 性 经 济 发展 的 问
沪深股市收益率波动性实证研究
（ 渤海大学 ， 辽宁 锦州
［ 摘
１１１ ） ２０ ３
要 ］ 波动 性是 诸 多经 济和 金 融研 究 的一个重 要方 面 ， 国 沪深 两 市收 益率 的波 动性 具 有 我
自身特 点 。本 文 通过 Ａ ＭＡ— Ｇ Ｒ Ｈ—Ｍ模 型分 析我 国沪深 两 市 收 益率 的波 动性 ， Ｒ ＥＡ Ｃ 捕捉 到 我 国股
２１ ００年第 ２期 总第 １０期 ４
中国农业 银行 武汉 培训学 院学报
Ｊｕ ｎ ｌ ｆ Ｃ Ｗ ｕ ａ ｒｉｉｇＣｏ ｅ ｅ ｏ ｒ ａ ｏ ＡＢ ｈ ｎ Ｔ ａｎｎ ｌ ｇ
Ｎｏ ２ Ｍ ａ ．２ ０ ． ｒ ０ｌ
Ｓ ｒａ ｅ ｌＮｏ． ４ ｉ １０
沪深股市收 益率波动性实证 研究
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［ 收稿 日期 ］ ０ ０ ＿ ｌ＿ ８ ２ ｌ＿ ｏ ＿ ０
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最终结 果列于 表 ２ 表 ３ ， 。 表 ２ 上证综 指指数收 益序 列拟合结果
参数
Ｃ ｌ ０ １ ｐ
∞
ｏｒ ｔ
其 中： 为 ｔ 时刻 的收益率 ， Ｃ为股票 投 资 的 元 风险 回报 ， 常保 持 不 变 ， 应 风 险 与 收益 通 Ｐ反
Ｅ ｇ １８ ） 先 提 出 了 自回 归 条 件 异 方 ｎｌ ９２ 首 ｅ（ 差模 型 ， Ａ Ｃ 模 型 。 ＢＵ￣ｌ （ ９６） 即 ＲＨ ｏｅ ｅ １８ 将 ｖ Ａ Ｃ Ｒ Ｈ模 型进 行 了推 广 ， 发展 出广 义 的 Ａ Ｃ Ｒ Ｈ模
型 ， 即 Ｇ Ｒ Ｈ模 型 。 也 Ａ Ｃ
式描述了盯 的对数， ； 所以方差本身就是正的， 而
股票市场波动性研究——基于ARMA-TGARCH-M模型的实证分析
股票市场波动性研究——基于ARMA-TGARCH-M模型的实证分析刘湖;王莹【摘要】通过构建ARMA-TGARCH-M模型,并同时利用上证综合指数和深圳成份指数的低频日收益率和5分钟高频收益率数据,对中国股票市场的波动性问题进行了实证研究.结果表明:中国股票市场存在着大幅度高频率波动,市场总体风险较大,而且收益率波动也存在着波动集群性、尖峰后尾性和非对称分布等特征,深圳股票市场在各方面的特征也都比上海股票市场突出.此外,低频日收益率序列和5分钟高频收益率序列都存在着显著的平稳性、自相关性和ARCH效应,中国股票市场还存在着较长的外部冲击波动持续期,且杠杆效应显著.GARCH族模型能够很好地拟合中国股票市场的波动性问题.【期刊名称】《北京航空航天大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2017(030)004【总页数】11页(P56-66)【关键词】股票市场;价格波动性;ARMA-TGARCH-M模型;高频数据;风险;沪深股市【作者】刘湖;王莹【作者单位】陕西师范大学国际商学院,陕西西安 710100;陕西师范大学国际商学院,陕西西安 710100【正文语种】中文【中图分类】F830.91自深圳宝安县联合投资公司首次公开募股以来，中国的股票市场已走过30年的发展历史。
然而与西方国家发达的资本市场相比，中国的股票市场仍然很不完善，在整个中国都处于制度变迁的大背景下，在某些特定时期中还会出现频繁剧烈的波动。
而保持股票价格及收益率的相对稳定，防止股票价格的大幅度波动，是任何一个股票市场健康运行的内在要求。
因此，一直以来监管机构和各类投资者都十分关注中国股票市场的波动性特征及其影响因素，而掌握股票市场波动性的基本特征与一般规律不仅有利于监管机构的高效规范管理，更有利于各类投资者进行科学的风险防范和理性投资。
鉴于此，股票市场波动性问题研究对于揭示股票市场运行规律，促进中国股票市场健康发展有着积极的促进作用。
我国A股与B股的收益率波动性的差异浅析
我国A股与B股的收益率波动性的差异浅析中国的股票市场自从上海与深圳证券交易所成立以来，经过了20年的发展，与世界其他国家或地区的股票市场相比，以下为网为您编辑的：“我国A股与B股的收益率波动性的差异浅析”，敬请关注!!
我国A股与B股的收益率波动性的差异浅析
本文在分析我国A股与B股市场的波动性问题时，也同样借鉴了上述方法，并收集了2005年至今的近5年的上证A股与上证B股、深证A股与深证B股的市场日数据，着重分析我国A股与B 股市场的收益率波动性的差异。
一、证券指数收益率的平稳性检验
从下图中从上到下分别是上证A股指数、深圳A股、深证B 股、上证B股的波动性曲线，从中，我们可以看到A股的波动要大于B股的波动，存在明显的差异。
同时也可以看出去波动的趋势基本是一致的。
下面，我们来看看其日收益率曲线是否是平稳的，单位根检验如表1，通过分别做上证A股指数、深证A股、深证B股、上证B股的日收益率，及上证A股指数与上证B股的比率、深证A股与深证B股的日收益率的比值的单位根检验，发现上述变量都是平稳的。
股票收益率的波动性研究
小组成员王召光2010310106 林楠2010310109 王宝义2010310110 柯燕青2010310179 张梁2010310099沪市股票收益率波动行的研究——基于ARCH和GARCH模型的分析摘要：本文选取上证综合指数并计算其收益率分析股票收益率的特征,数据的跨度为2001年08月09日至2004年06月30日，对数据进行ARCH检验，发现沪市收益率呈现右偏，尖峰厚尾的特征，分布并不为正态分布，同时呈现明显的条件异方差，存在ARCH效应，并且GARCH能更好的拟合沪市的数据。
Abstract: This paper selects the Shanghai Composite Index and calculate the yield of the characteristics of stock returns, the data span for the August 9, 2001 to June 30, 2004, ARCH tests on the data, show that yield Shanghai the right side, a fat tail of the characteristics, distribution is not normally distributed, while showing significant conditional heteroskedasticity, ARCH effects exist, and can better fit the GARCH Shanghai data.关键词：收益率波动性ARCH GARCH一、引言金融市场价格变化容易受到各种因素的影响，例如谣言、政局变动、国家政策等。
其不确定性特别大，要建立这些因素与金融变量之间的因果关系比较困难而且在实际中，这些变量之间可能存在自相关和异方差由美国经济学家提出的条件异方差自回归模型，即ARCH模型用于研究具有丛集性和方差波动性特点的经济类时间序列数据具有较好的效果。
沪深股市日收益率波动性比较分析
平 比深 市 高 ， 市市 场 上 新 的正 面 消 息对 市 场 波 动性 的 影 响则 比深 市 大 。 中 国股 票 价 格 的波 动 沪 具有 明显 的 杠杆 效 应 ， 沪深 股 票 市 场杠 杆 效 应 不 同 ， 出现 “ 且 当 利好 消息 ” ， 时 深市 比沪 市 的 冲击 大， 出现 “ 空 消息 ” 利 时沪 市 比深 市 的冲 击 大 。 ［ 关键 词 ］沪 深 股 市 ； ＧＡＲ Ｈ； 件 异方 差 ； 票 市 场 ； Ｃ 条 股 收益 率 ［ 中图 分 类 号］Ｆ ３ ． １ ［ 献标 识码 ］Ａ ［ ８ ０ ９ 文 文章 编 号］ ６ 卜５ １ ２ ０ ） ５Ｏ ２ — ４ １ ７ １ ｘ（ ０ ７ ０ － ０ ８ ０
１ 模 型 分析 了沪 深股 市的 Ａ Ｃ 效应 ， ） Ｒ Ｈ 发现 中国股
市 具 有 较 为 明 显 的 Ａ Ｃ 效 应 ， 对 中 国 股 市 现 存 Ｒ Ｈ 针
模 型 （Ｒａ ｄ ｍ Ｃ ｅｆ ｉｎ Ａｕｏ ｅ ｒｓｉｅ ｎｏ ｏ ｆｉ ｅ ｔ ｃ ｔｒｇ ｅｓｖ Ｍｏ ｅ， ｄｌ
Ｒ ＣＡ）， 及 Ｍｅｉｏ和 Ｔｕ ｎ ｕｌ 、 ｒ ｅ ｔ ａｃ 以 ｌ ｎ ｒ ｂ ｌ Ｈａｖ ｙ ｅ ｌ Ｅ 、
Ｊｃｕ ｒｅ ａ胡的 随机波 动性模 型 （ ｔｃａｔ ｏａｉ ａｑ ｉ ｔ ｌ ｅ ｃ Ｓｏｈｓｉ Ｖ ｌ ｌ ｃ ｔ—
时 间序列数 据 时的一 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 不足之 处 ， ｅ ｏ 提 出 了指 Ｎ ｌｎ ｓ
数 Ｇ Ｒ Ｈ（ Ｇ Ｃ 模 型 ， 模 型 考 虑 了 正 负 资 Ａ Ｃ Ｅ Ａ Ｈ） Ｒ 该 产 收益 之间 的 不 对称 性 。此 外 ， 融 市 场 中的 波 动 金 性模 型还 有 Ｎｃｏｌ ｉ ｌ ｈ ｓ和 Ｑ ｉｎ 随 机 系 数 自回 归 ｕｎ ｒ 的 ｓ
国有商业银行股票收益率波动的研究——基于GARCH模型
银 行 股 票 相对 整体 的 股 票市 场 更 加 稳定 ， 投 资 风 险 较小 。 （ ３ ） 从 偏 度 来看 ， 只有 农 业 银行 股 票 表 现 出右 偏 ， 其余 ＿ 二
在 模 型估 计 之前 ， 需 要 对 样 本 数 据 的 平 稳 性 进 行 检 验 。使 用 ＡＤＦ 单 位 根检 验 ， 发 现Ｒｔ ｇ， Ｒｔ ｎ， Ｒｔ ｚ ， Ｒｔ ｊ的ｔ 统
票 收 益率 有 尖峰 厚 尾 性 、 异方 差 性 、 波 动 的持 续 性 和 非 对 称性 。 关键 词 ： 商 业银 行 ； Ｇ Ａ ｇ Ｃ Ｈ； 波 动 性
引言 ７ 月１ ５日 到 ２ ０ １ ２ 年７ 月１ ５日的 日收 盘 价 作 为 建 模 数 据 ， 四 大 国有 商 业 银 行 作 为 银 行 业 的 代 表 ， 反 映 了该 行 业 分 别 用 Ｐｔ ｇ， Ｐｔ ｉ ｑ， Ｐｔ ｚ， Ｐｔ ｊ 表 示 。 为 了 考 察 收 益 率 的 变 的 发展 状 况 ， 同时也是该 行业发展 的先遣部 队 ， 研 究 国有 动 情 况 和 满 足 数 据 平 稳 性 的 要 求 ， 定 义 每 Ｈ的 收 益 率 商 业 银 行 股 票 的 波 动 性 对 上 市 银 行 、投 资 者 以 及 整 个 国 为 ： Ｒｔ ＝ｉ ｎ（ Ｐ ｔ ） 一 ｉ ｎ （ Ｐｔ 一１ ） ， 四 家 商 业 银 行 每 日收 益 率 分
Ｆ ｉ ｎ ａ ｎ ｃ ｉ ａ 【 Ｖｉ ｅ ｗ ｝金 融视 线
国有 商业银行股票收益率波 动的研 究
— —
基Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 模型
林 鹭 福 建 泉 州 华侨 大 学经 济 与金 融 学 院
福 建 泉 州 ３ ６ ２ ０ ０ ０
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股票指数收益率的波动性研究
摘要：本文应用GARCHEGARC以及APARC对我国不同股票指数收益率的非对称波动进行了实证研究, 结果显示不同股指波动性特征存在差异性，小盘股的不对称性最明显，这一结果与预期一致，但不论市值大小的差异还是价值型或成长型，好消息的影响对市场的作用均大于坏消息，这与国外成熟市场不同，市场依然存在跟风追求利益而忽视风险、内部信息交易、操纵股价等现象，我国股市的市场化发展任重而道远。
关键词：波动性非对称性GARCH族模型股票指数
一、引言
中国股市的规模日益扩大，越来越多人参与其中。
股价大幅波动影响一国经济的稳定发展，如何有效监管股票市场、避免股市过度动荡是管理层亟待解决的问题，因此股票市场的波动性有着实际意义。
国外许多学者针对股票市场收益率波动的非对称性问题进行研究，运用不同模型对世界各金融市场进行了实证研究，结果表明在大多数发达国家的股票市场均存在显著的收益率波动非对称性，而且与相同大小的利好消息相比，利空消息对收益率波动性的影响更大。
国内学者对中国市场进行了一系列研究，股票市场存在波动集聚性的观点基本一致，但在非对称性上的表现存在分歧，有的认为利好消息的作用大于利空，持相反意见的学者认为利空消息带来的影响大于利好，还有人认为我国股票市场的非对称性不是很明显。
学术界对其具体表现还有争论，对其成因、影响和现实意义分析尚不充分。
从已有的研究来看，研究内容的侧重点不同采用的方法也各有不同。
早期研究主要是线性模型的回归分析，有OLS回归、协整模型、VAF模型等；后随着问题的复杂化，线性模型不再适用，非线性方法被广泛使用，也渐渐由单元模型向多元模型转变。
二、研究数据选取与处理
（一）数据选取本文选取了2006年10月9日至2017年1月的大盘成长股指数、中盘成长股指数、小成长股指数、大盘价值股指数、中盘价值股指数、小盘价值股指数，选取了日度数据，数据来源于wind,数据处理和模型拟合使用了R语言。
数据说明：LG表示大盘成长指数，LGR表示大盘成长指数的收益率，MG S示中盘成长指数，MG表示中盘成长指数的收益率，SG表示小盘成长指数，SGR S示
小盘成长指数的收益率，LV表示大盘价值指数，LVR表示大盘价值指数的收益率，MV表示中盘价值指数，MVF表示中盘价值指数的收益率，SV表示小盘价值指数，SVR表示小盘价值指数的收益率。
（二）数据处理
1、各股指收益率的一般性描述分析
我们使用R语言绘制出了各指数的密度分布图和时序图，并进行了相关检
验。
从收益率时间序列图中发现这6个指数都存在“时聚性”而且趋势基本相同，出现大的波动时间基本同步。
从密度分布图看，中盘成长、中盘价值，小盘成长、小盘价值指数有明显的呈现尖峰厚尾的情况，且为右偏。
大盘价值和大盘成长股指数有明显的尖峰，右偏不明显。
JB检验统计量表明6个指数收益率和标准正态分布相比都具有“尖峰厚尾“的特征。
同时这6个指数的正态性检验X-squared、自由度df统计量都大于0,相应的p值几乎为0,拒绝原假设，6个指数收益率都不服从正态分布。
因此在实证检验中可以使用GARC模型。
平稳性检验可归结
为单位根检验，如果存在单位根，则该过程是不平稳的；如果不存在单位根，则该过程是平稳的。
各指数的p值均不通过检验，拒绝原假设，不存在单位根，序列平稳。
ACF佥验6类股指收益率序列的ACF以及PACF®形特征表明6类股指都存在拖尾和截尾的现象。
ARCHLM检验各指数的p值均接近于0,拒绝原假设, 存在ARCH效应。
三、建立模型
Engle于1982年提出了ARC模型，该模型考虑了收益序列随着时间的变动,
条件方差也在不断变化。
为了克服ARCH模型在描述波动的持续性特征时难以满
足参数节俭原则的缺陷，Bollerslev 提出了GARC模型并逐渐扩展到多种形式成为一个“大家族”，GARCH族模型能较好地刻画收益率的波动过程。
（一）各指数的GARCH（1,1模型
GARCH（p,q模型的形式：
rt t(1) t X t .. t2(2)h t 1h t 1 1 t 1 ⑶
其中（3）式也有文献中表达为 2 t 2 2
1 t 1 1 t 1
该模型的条件方差依赖于滞后期2 2
t-1和残差平方的滞后值t-1。
其中
1 1, p为条件方差自回归项的阶数，q为条件方差滑动平均项的阶。
当期方差依赖于常数项、ARCF项和GARC项。
GARCH1, 1）在这里我们仅研究方
0 0, 1 0, 1 0, 1
差方程，即3式。
模拟结果如下：
0 *** 0.001 ** 0.01 *0.05 0.1 1
从结果可以看出各指数的arch项和garch项系数均非常显著，进行ARCH 检验发现残差序列已经不存在原有的异方差性，拟合程度较好。
6类股指的t期
（当期）方差与滞后一期的方差正相关，与滞后一期的方差正相关，与滞后一期的残差平方也呈正相关性。
且garch项系数大于arch项系数，滞后一期的方差影响大于滞后一期的残差平方。
1 1 1,且非常接近于1,说明这种冲击所产
生的效果是不容易逆转的，具有持久性，可以用于预测短期和长期效果。
因此具有“时聚性”，短期是难以消除一次大的波动所产生的影响。
考虑到garch模型的非负性限制，进一步建立aparch（1,1）模型。
（二）APARCH1，1）模型
APARCH模型嵌套了GARC H GJRGARCHTGARC!和TSGARCH等。
基于估计函数方法的预测绩效表明，非对称幕的APARC模型的预测能力更加优越，是针对金融时间序列存在的尖峰厚尾特征和杠杆效应提出的一种非对称的GARCH模型，非常适合反映金融资产波动的集聚性和杠杆效应。
APARC模型的形式为：t 「Z；
t 1 (| t 1 | 1 t 1)1( t 1)
丫用来反映杠杆效应，一个正（或负）的丫值意味着过去负（或正）冲击
对当前条件波动性影响程度超过对过去负冲击影响程度(Black , 1976; French ,
SchwertandStambaugh, 1987；PaganandSchwert, 1990)。
这一模型把改变指数的柔韧性与非对称系数联系起来一并来考虑杠杆效应。
各指数的APARCH(1,1模型在AIC、BIC、SIC、HQIC信息准则上和garch
(1, 1)基本相当，略大于GARCH(1,1约0.02，用来反应杠杆效应的丫值除了
SGR以外都不显著。
SGF的丫值为0.188>0，说明正过去负冲击对当前条件波动性影响程度超过对过去负冲击影响程度。
这与一些文献中负的冲击大于正的冲击不一致。
尝试再用EGARCH(1,1拟合看看结果是否一致。
(三)EGARCH(1,1)
为了克服GARCH?型系数的非负约束，Nelson( 1991)提出了指数GARCHEGARQH 模型，加入了加权的新息，以一阶滞后为例，模型如下：
2 a t 1 a t 1 2
ln( t2) 1 ——」山(
t 1
正的at 1对对数波动率的贡献为0(1 ) t1，负的at 1对对数波动率的贡献为
°(1-) t1，其中11 at 1/ t1，参数丫表示at 1的杠杆效应。
各指数的EGARCH(1,1模型在AIC、BIC、SIC、HQIC信息准则上略大于garch (1,1)。
测量非对称性的丫均大于0且p值为0,系数很显著，存在波动性，1+丫>1- 丫，说明正的冲击影响大于负的冲击。
SVR的丫值绝对值最大，不对称波动性最大。
四、结论和不足
在不对称性实证研究上(好消息和坏消息对股指影响的不对称性)，APARCH
(1,1)模型拟合测量下除了小盘成长股指数外，其他丫系数并不显著，但是使用EGARCH1，1)拟合测量时均存在明显的不对称性，证实了不同股指波动性特征存在差异性，且小盘股的不对称性最明显，这与预期一致，大盘股的流通股票规模大和市值大，新的消息对其价格产生的冲击较小。
小盘股流通股数少和市值较小,新的消息对该股票价格产生较大冲击。
价值型股票估值较低，相对风险较小，成长型股票风险较大。
值得注意的是不论市值大小的差异还是价值型或成长型，好消息的影响对市场的作用均大于坏消息，这与国外成熟市场不同，市场依然存在跟风追求利益而忽视风险、内部信息交易、操纵股价等现象，我国股市的市场化发展任重而道远。
在股市的风险管控上，相关机构要加大力度，比如完善强制平仓制度、加强信息披露等。
同时投资者要逐渐由投机心态转向投资理念，不要盲目追涨杀跌、学会止盈止损。
本文对研究内容不够深入，文中省略了与其他GARC族模型的结果以及对APARCH1，1)模型杠杆效应系数不显著原因的研究，其过程中我们也改变了APARC 的分布形式，采用APARCH-GEDAPARCH-ST改进后的模型AIC准则更小了，拟合程度更高，但是杠杆系数变化不大。
未来准备引入其他变量进一步研究货币政策对不同股指的非对称性影响。