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新冠“黑天鹅”下中美股票市场波动趋势探讨——基于GARCH模型的实证研究

新冠“黑天鹅”下中美股票市场波动趋势探讨——基于GARCH模型的实证研究新冠“黑天鹅”下中美股票市场波动趋势探讨——基于GARCH模型的实证研究摘要：2020年新冠疫情的爆发给全球股票市场带来了巨大的冲击，尤其是中美两大经济体的股票市场。

本文基于GARCH模型，对新冠疫情期间中美股票市场的波动趋势进行了实证研究。

研究结果表明，新冠疫情对中美股票市场的波动具有显著的影响，且两国市场的表现存在差异。

在疫情初期，中美股票市场均表现出较大的波动，尤其是美国市场表现更为剧烈。

随着疫情的发展，中美股票市场的波动逐渐趋于稳定，但美国市场仍然保持较高的波动性。

本文的研究结果有助于了解新冠疫情对股票市场的影响，并为投资者提供对策和参考。

关键词：新冠疫情；黑天鹅；中美股票市场；波动趋势；GARCH模型第一章绪论1.1 研究背景和意义新冠疫情是自20世纪初爆发的全球大流行疾病，对全球经济产生了长期且广泛的影响。

疫情爆发初期，全球股票市场出现了剧烈的波动，许多市场指数创下历史新低。

作为全球最大的两个经济体，中美的股票市场也受到了极大的冲击。

研究新冠疫情对中美股票市场波动趋势的影响，对了解疫情对经济的影响机制以及风险管理具有重要意义。

1.2 研究目的和内容本文旨在基于GARCH模型实证研究新冠疫情对中美股票市场波动趋势的影响，并对两国市场的表现进行比较分析。

具体来说，本文将分析疫情爆发初期中美股票市场的波动性，探讨随着疫情的发展，两市场的波动趋势是否存在差异，并寻找影响波动的关键因素。

第二章文献综述2.1 GARCH模型的理论基础GARCH模型是一个用于揭示金融资产波动性的经济计量模型。

其理论基础是ARCH模型，即自回归条件异方差模型。

GARCH模型在ARCH模型的基础上引入了波动的延迟响应，能够更准确地描述金融市场的波动特征。

2.2 关于新冠疫情对股票市场的影响研究在新冠疫情爆发初期，许多研究探讨了疫情对全球股票市场的冲击。

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。

中美股市波动性研究与杠杆效应——基于GARCH模型的实证分析

经济与管理中美股市波动性研究与杠杆效应——基于GARCH模型的实证分析孙梦鸽（华东政法大学商学院，上海200001）【摘要】文章在回顾ARCH/GARCH类模型的基础上，用GARCH模型进行美国股市波动性与中国股市波动性的实证研究，用EGARCH模型进行股市波动的非对称性实证研究。

结果表明，GARCH模型能消除残差的异方差性，股市波动存在强烈冲击，收益有正的风险溢价，股市中坏消息引起的波动比同等大小的好消息引起的波动要大得多，存在明显的杠杆效应，中国的杠杆效应小于美国的杠杆效应。

【关键词】GARCH模型；股市；杠杆一、引言随着经济全球化的发展，世界各国经济被紧紧地联系在一起。

金融市场之间的互动和相互影响表现得尤为突出，金融市场的开放使单个市场波动很容易迅速扩散到另一个市场，进而引起全球金融市场的波动。

Engle通过建立自回归条件异方差模型(ARCH)证明了金融时间序列存在波动聚集现象。

Engle和Ng绘制出了利好消息和利空消息的非对称性信息曲线，证明了资产市场的冲击存在非对称效应，即杠杆效应。

韩非、肖辉研究了2000年到2004年中国股市与美国股市之间的联动性，发现中国股市和美国股市的相关性很弱。

周孝华、黄斌贝对上证综合指数和深证综合指数之间波动的关系进行了研究，结果表明沪深两个市场之间相互引导，信息在两个市场之间能迅速传递，沪深两市存在双向波动溢出效应，并表现出波动的聚集性和非对称性特征。

董秀良、曹凤岐研究了我国股市与美国和日本股市之间的波动溢出效应，结果表明只有香港股市对沪市具有显著的波动溢出效应，美国和日本股市对沪市的波动溢出不显著。

张兵、范致镇和李心丹以上证指数和道琼斯指数为样本研究了中美股市之间的联动性，结果表明在价格和波动溢出方面，中国股市对美国股市的引导作用很弱；在QDII实施滞后，美国股市对中国股市的开盘价和收盘价均有显著的引导作用，美国股市对中国股市的波动溢出呈现不断增强之势。

基于GARCH类模型的中国股票市场波动性的VaR研究

基于GARCH类模型的中国股票市场波动性的VaR研究作者：薛学学来源：《智富时代》2019年第07期【摘要】近几年我国股票市场经历了大起大落，股市的异常波动与振荡使人们提高了对市场波动性分析的重视程度，并在相关研究中发现了风险问题。

基于此，本文选取了上证指数从2009年4月1日至2016年3月31日的日收盘价为原数据样本，利用GARCH类模型进行研究分析，分析在该模型下中国股票市场的波动性情况，通过相关统计分析，了解当前股票市场面临的风险价值，从而立足于GARCH类模型做出市场VaR分析。

【关键词】GARCH类模型；中国股票市场；风险价值股票市场中存在的风险会随着股市的发展而变化，虽然国家通过多种监管方式遏制风险出现，但出于各类不确定因素的影响，各类风险充满了不可预见性特点。

因此，根据当前我国股票市场的发展现状，明确风险对股价产生的波动，本文基于GARCH类模型，利用风险价值方法衡量股票市场的风险，为各国家股市风险监管部门与金融机构提供参考依据。

1.中国股票市场波动性统计分析一般情况下，我国股票市场价格指数指的是反映价格水平和价格变化，通过对股市波动性分析，以沪市股票市场上证综合指数为案例。

选择了2009年4月1日至2016年3月31日的日收盤价为样本区间，并通过这一区间了解我国股票市场波动情况。

1.1股价总体波动规律分析通过对股票市场上证综指总体波动序列走势图进行分析，了解了股市基本波动走势。

序列图具体如图（1）所示，纵坐标为该区间内日收盘价，横坐标为上证指数，根据图（1）取二者对数。

从序列图中进行研究，发现上证综指波动带有丛聚性特点。

较大的波动情况会伴随大波动，较小的波动也会伴随小波动，这种波动带有明显的持续性特点。

图（1）沪市股票市场上证综指序列图1.2股价波动的描述性统计分析探究股票市场波动性时，首先对上证综指做基本的描述性统计分析，了解样本数据特征，针对样本数据的均值、偏度、峰度以及标准差等指标，做出统计数据计算。

中美贸易摩擦影响我国股市波动的实证研究--基于GARCH-VaR模型

三、描述性统计分析与平稳性检验
中美发生贸易摩擦前，中国股市运行平稳，国内很多分析师甚至预言中国股市已开启慢牛之旅。然而，美国单方面发动的中美贸易摩擦不期而至，导致中国股市风云突变，由牛市变为熊市。中美贸易摩擦事件是中国股市产生波动的直接因素。本文提取上证综合指数（以下简称“上证综指”）及工业 4.0、银行和房地产等板块指数的实际数据，以中美贸易摩擦开始日（2018 年 3 月 22 日）为轴，通过前后走势对比说明此观点。由图 1 可见，除银行板块波动较小外，其他指数均呈明显下降趋势，且波动巨大。由此可见，选取中美贸易摩擦这一事件对我国股市波动的影响进行分析有事实依据。
本文选取上证综合指数和最具代表性的板块指数为样本，利用 GARCH 族模型以及正态分布、t 分布和 GED 分布
下的 VaR 计算结果，对其波动性进行度量与对比，并通过 Kupiec 失败频率法对模型的准确性进行验证。结果表
明，上证综合指数和八个版块的样本数据均呈现显著的非对称杠杆效应，且利空消息所带来的冲击更加显著；
合理的模型，并计算各个板块样本的 VaR 值，通过对文中所选板块的风险特征进行对比，分析不同板块因中美贸易摩擦所产生的不同程度的波动。
二、文献综述
针对突发事件对资本市场的影响，许多学者利用 GARCH 模型进行波动研究，以找出资本市场波动的规律。陈权宝和连娟（2008）基于 GARCH 模型的 VaR 值计算不同投资类型基金的风险价值。王天一和赵晓军等（2014）将高频数据和传统的 GARCH 模型、 EGARCH 模型相结合，运用 Realized GARCH 模型对沪深指数的收益率及波动率更好地进行预测。黄崇珍和曹奇（2017）选取华夏沪深 300ETF 联接作为样本，对开放式基金的风险进行度量，结果显示 t 分布下的 GARCH-M 模型可以很好地拟合并有效度量其风

中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型

中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型摘要：本文基于DCC-GARCH模型，对中美股市的动态相关性进行了研究。

研究结果表明，中美股市存在着显著的动态相关性，尤其在金融危机期间更为明显。

此外，本文还分析了相关性对投资组合风险的影响，并探讨了相关性的传染效应及其对跨国投资的启示。

研究结果对于投资者在中美股市间进行投资决策，以及跨国投资的风险管理具有一定的参考价值。

关键词：中美股市、动态相关性、DCC-GARCH模型、投资组合风险、传染效应、跨国投资第一章引言1.1 研究背景中美股市是全球最为重要的两个股票市场，其发展状况关系到全球经济的稳定和发展。

近年来，中美两国股市的关联程度日益加深，投资者对中美股市的相关性变化越来越关注。

1.2 研究目的本文旨在利用DCC-GARCH模型揭示中美股市的动态相关性，并进一步探讨相关性对投资组合风险的影响以及可能存在的传染效应。

通过研究中美股市的动态相关性，将为投资者提供有关投资决策和风险管理方面的参考。

第二章文献综述2.1 中美股市的相关性研究现状2.2 DCC-GARCH模型的应用状况第三章数据与模型3.1 数据收集与描述性统计分析3.2 DCC-GARCH模型简介3.3 模型参数估计与模型检验第四章结果与分析4.1 DCC-GARCH模型估计结果4.2 中美股市的动态相关性分析4.3 相关性对投资组合风险的影响分析4.4 相关性的传染效应分析第五章实证结果的启示5.1 对投资者的启示5.2 对跨国投资的启示第六章结论与建议6.1 结论总结6.2 研究局限与展望第一章引言1.1 研究背景股票市场是一个国家经济的重要组成部分，尤其是中美两个全球最为重要的股票市场。

中美股市的发展状况直接关系到全球经济的稳定和发展。

近年来，中美两国股市的关联程度日益加深，投资者对中美股市的相关性变化越来越关注。

了解并研究中美股市的动态相关性，对投资者进行投资决策和风险管理提供有益的参考。

GARCH模型在股票市场波动性预测中的应用研究

GARCH模型在股票市场波动性预测中的应用研究引言股票市场的波动性是投资者关注的重要指标之一。

准确预测波动性对于投资组合管理、风险管理和衍生品定价等方面具有重要意义。

GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种常用的时间序列模型，常用于股票市场波动性的预测。

本文将介绍GARCH模型的基本原理和应用，并分析其在股票市场波动性预测中的研究成果和局限性。

一、GARCH模型的基本原理GARCH模型是ARCH模型的拓展，旨在捕捉时间序列中存在的异方差性。

异方差性是指随着时间的推移，时间序列的波动性不是恒定的，而是变动的。

具体而言，GARCH模型通过引入滞后期的波动性变量来建模时间序列的波动性。

GARCH模型的一般形式为：σ²_t = ω + αε²_(t-1) + βσ²_(t-1)其中，σ²_t是时间t的条件异方差；ω、α和β是待估计的参数；ε_t是满足独立同分布的序列。

GARCH模型的基本思想是基于历史数据，通过对波动性的自相关进行建模，来预测未来的波动性。

参数α和β表示过去波动性对当前波动性的权重，参数ω则表示当前波动性的基本水平。

二、GARCH模型在股票市场波动性预测中的应用研究近年来，GARCH模型在股票市场波动性预测方面得到了广泛的应用。

研究者通过收集大量的历史股票数据，将GARCH模型应用于波动性的预测，得到了一系列重要的结论。

1. GARCH模型能够捕捉到股票市场的波动性聚集效应。

波动性聚集效应是指在股票市场中，当市场状况不好时，波动性往往会集中爆发；而在市场状况良好时，波动性往往较为平稳。

GARCH模型能够很好地捕捉到这种聚集效应，为投资者提供了重要的参考。

2. GARCH模型能够提供波动性的条件预测。

根据GARCH模型的估计结果，研究者可以得到未来一段时间内的波动性预测。

【论文】中美股市杠杆效应与波动溢出效应_基于garch模型的实证分析

财经科学 2011/ 4 总 277期
金融论坛 17
中美股市杠杆效应与波动溢出效应
基于 GARCH 模型的实证分析
陈潇1 杨恩2
[ 内容摘要] 本文基于极大似然函数值准则和赤池信息准则, 从众多非对称 GARCH 模型中选择最优模型来研究中美股市杠杆效应和波动溢出效应。结果表明: 沪市和深市都表现出显著的杠杆效应, 与美国股市相比沪市和深市杠杆效应较弱; 沪市和深市之间存在显著的双向波动溢出效应, 且沪市对深市的波动溢出效应更显著; 美国股市与中国股市之间不存在显著的波动溢出效应。 [ 关键词] 股票市场; GARCH 模型; 杠杆效应; 溢出效应
国股市之间的联动性, 发现中国股市和美国股市的相关性很弱。[ 3] ( 117- 129) 周孝
华、黄
斌贝
( 2008)
对上证综合指数和深证综合指数之间波动的关系进行了研究,
结果表明沪深两个市场之间相互引导, 信息在两个市场之间能迅速传递, 沪深两
市存在双向波动溢出效应, 并表现出波动的聚集性和非对称性特征。[ 4] ( 77- 82) 董秀
金融论坛 19
yt= x t + t
2t = +
2 t-
1
+
2 t-
1dt-
1+
2 t- 1
t= 1, 2, T
( 3)
该式中 dt - 1是一个虚拟变量, 当 t- 1< 0 时, dt- 1= 1; 否则 dt- 1= 0。若 0, 则存在杠杆效应。上式中, 条件方差方程中的 t- 1dt- 1代表非对称效应项。利好消息 ( t- 1> 0) 和利空消息 ( t- 1 < 0) 对条件方差具有不同的影响: 一个单位利好消息会带来倍的冲击, 而一个单位的利空消息则会带来

基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析

基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析一、引言中国股市作为全球最大的股票市场之一，具有重要的风险管理和投资价值。

如何准确评估股市的风险水平，对于投资者制定合理的投资策略至关重要。

本文将运用基于GARCH模型的VaR （Value at Risk）方法对中国股市的风险进行分析，旨在提供一种全面有效的风险评估方法，援助投资者更好地管理风险。

二、GARCH模型的基本原理GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种经济计量模型，主要用于对金融市场波动性进行建模和猜测。

GARCH模型通过思量市场波动性的自相关性和异方差性，为VaR计算提供了可靠的理论基础。

GARCH模型的核心假设是市场波动性在一定范围内存在一定的自相关性，即当市场波动性大时，将来波动性也有可能较大。

同时，市场波动性具有一定的异方差性，即波动性的方差不会保持不变，而是随着时间的推移而发生变化。

三、VaR方法的基本原理VaR是一种用来器量投资组合或资产的风险水平的方法。

它的主要思想是通过对历史数据进行统计分析，找出某个置信水平下的最大可能亏损水平。

VaR的计算方法可以分为历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和基于方差-协方差模型的方法。

本文将重点介绍基于GARCH模型的VaR计算方法，因为它能够更好地反映金融市场的波动性特征。

四、基于GARCH模型的VaR计算方法基于GARCH模型的VaR计算方法主要分为两个步骤：起首，利用GARCH模型对将来的波动性进行猜测；然后，依据猜测的波动性计算相应置信水平下的VaR。

1. GARCH模型的参数预估起首需要选择适当的GARCH模型及其参数。

一般状况下，可以利用最大似然预估法对GARCH模型的参数进行预估。

最大似然预估法能够通过最大化观测数据的似然函数，得到最优的参数预估结果。

2. 波动性猜测依据预估出的GARCH模型参数，可以进行将来波动性的猜测。

基于GARCH模型的中国股市波动特征及相关性分析

动相关性进行研究。
关键词：ＧＡＲＣＨ模型；ＶＡＲ模型；ｒｎｅｇａｇｒ因果检验
中图分类号：８Ｆ３
文献标识码：Ａ
文章编号：６２３９（００１＋０４０１７— １８２１）３０２．１
１数据来源
３主要股票市场波动相关性分析
３１ＶＡＲ模型．
ＶＡＲ模型中一个重要的问题就是滞后阶数的确定。发一ＡＩＣ的为了检验股票的收益率序列的波动是否具有自回归条件经过滞后阶数Ｐ的统计检验，现当Ｐ１时，Ｃ和Ｓ因（）异方差性，要对收益率序列进行检验。由于股票的收益率值最小，此我们选取ＶＡＲ１模型。本文经过检验ＶＡ１模型是平稳的，管有几个系数不是Ｒ（）尽序列常常用一种特殊的单位根过程 —— 带漂移的随机游走模很显著，们仍然选取滞后阶数为１结果如下：我，型描述，以本文进行估计的基本形式即均值方程为所
摘要：着金融全球化和各国金融市场开放，同金融市场问的相关性日益突出。选取中国及国际股票市场中具有随不较大影响力的股票指数作为研究对象，别采用各指标最新的历史数据对各金融市场的波动性以及不同金融市场间的波分

中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型

中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型摘要：中美股市的动态相关性对于两个国家的经济和金融市场具有重要意义。

本文采用DCC-GARCH模型，对中美股市的动态相关性进行研究。

通过对沪深300指数和标普500指数的日收益率进行分析，我们发现中美股市的动态相关性存在显著的时变特性。

同时，我们还对该相关性与宏观经济变量之间的关系进行了讨论，并对相关性对投资者的风险管理和资产配置策略的启示进行了探讨。

关键词：中美股市、动态相关性、DCC-GARCH模型、时变特性、宏观经济变量、风险管理、资产配置策略一、引言中美两国是全球最大的经济体之一，在国际间经济和金融活动中占据重要的地位。

股市作为国家经济和金融市场的重要组成部分，中美股市的动态相关性对于两国的经济和金融市场有着重要的影响。

了解中美股市的动态相关性对于投资者制定更准确的风险管理和资产配置策略至关重要。

二、研究方法本文采用DCC-GARCH模型对中美股市的动态相关性进行研究。

DCC-GARCH模型是基于广义条件相关性模型和广义自回归条件异方差模型的组合。

该模型能够捕捉到相关性的动态变化特征。

我们选择了中国上海证券交易所的沪深300指数和美国纽约证交所的标普500指数的日收益率作为研究对象。

我们通过利用DCC-GARCH模型计算中美股市的动态相关系数，并对其时变特性进行了分析。

三、中美股市的动态相关性分析我们首先对沪深300指数和标普500指数的日收益率进行了计算，并通过DCC-GARCH模型计算了两个指数之间的动态相关系数。

研究结果表明，中美股市的动态相关性存在显著的时变特性。

在国际金融危机等重大事件发生期间，中美股市的相关性通常较高，表明两个市场存在较大的冲击传导效应。

然而，在相对平静的市场时期，两个市场的相关性较低，表明两个市场之间的相互独立性较强。

进一步的分析表明，中美股市的动态相关性受到许多宏观经济变量的影响。

基于GARCH类模型对美国股市波动性的对比分析

DOI：10.19995/10-1617/F7.2024.05.111基于GARCH类模型对美国股市波动性的对比分析李姜悦沈慈慈王伟杰(淮北理工学院安徽淮北 235000)摘要：为研究美国股市股指的波动性特征，本文选取美国股市的Nasdaq指数和Russel2000指数的日收盘价数据，借助统计软件，利用GARCH类模型进行实证分析。

实证结果表明：Russel2000指数的风险较Nasdaq指数更稳定，更适合投资，且相较GARCH(1，1)模型，满足学生t分布的APARCH(1，1)模型拟合的条件异方差可以更好地反映种股指日对数收益率的波动率情况，因此可选用此模型对两种指数波动率的未来值进行预测，为投资者提供未来投资参考。

关键词：GARCH模型；APARCH模型；非正态性；收益率；波动率；全球金融市场；国际金融风险本文索引：李姜悦,沈慈慈,王伟杰.基于GARCH类模型对美国股市波动性的对比分析[J].商展经济,2024(05):111-116.中图分类号：F831；F830.9 文献标识码：A随着全球金融市场的日益相互联系和国际金融风险的增加，金融市场的波动性成为重要的研究领域。

美国作为全球最大的经济体，其金融市场的波动性对全球经济有着巨大的影响。

为了更好地刻画时间序列的波动率，Bollerslev(1986)[1]对自回归条件异方差(Autoregressive Conditional Heterosc edasticity，ARCH)模型进行了拓展，建立了广义自回归条件异方差模型(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model，GARCH模型)。

因为波动性是市场风险的度量，可以反映市场的不确定性，反映投资者对市场的情绪和态度，因此国外学者借助GARCH类模型对股市波动性的研究层出不穷；Edbert和Sigit(2018)[2]基于GARCH类模型对东盟五国的油价波动和股票收益进行了实证分析；Takwi(2023)[3]通过GARCH模型对喀麦隆股市的波动率进行实证分析，表明相比ARCH模型，GARCH模型能够很好地衡量喀麦隆股市的波动率；Maria等(2023)[4]利用英国上市公司高管内幕交易的月度数据分析了内幕交易总量( AIT )与股市波动之间的关系，发现较高的AIT会导致股市波动率的短期上升。

基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析

基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析一、引言在金融市场中，风险管理一直是一个重要的问题。

特别是对于股市投资者来说，了解股市波动性对决定投资决策是至关重要的。

近年来，由于金融危机的爆发和市场的不确定性增加，风险评估和监控成为了金融机构和投资者的关注焦点。

在这种背景下，使用VaR（Value at Risk）方法来对金融资产的风险进行估计和控制变得越来越重要。

本文将基于GARCH模型的VaR方法对中国股市进行分析，以揭示中国股市的波动性特征和风险水平。

二、VaR方法和GARCH模型的介绍VaR方法是一种将金融市场风险量化的方法。

其基本思想是通过对投资组合或资产在一定置信水平下未来一段时间内可能的最大损失进行估计。

GARCH模型则是用来预测资产收益率的方差的一种经济计量模型，它能够反映出资产价格的波动性特征，并在一定程度上预测未来的风险。

三、数据和方法本文选取了中国A股市场上的上证综指作为研究对象，时间跨度为2010年至2020年。

利用该时间段的日收益率数据，首先对A股市场的波动性进行描述性统计分析，然后运用GARCH模型对波动性进行建模和预测，最后利用VaR方法估计不同置信水平下的最大可能损失。

四、结果分析通过描述性统计分析，可以发现中国A股市场的波动性是相对较大的，其标准差较高。

这一结果表明，中国股市存在着较大的风险水平。

接下来，使用GARCH模型对股市的波动性进行建模，发现模型的残差项存在ARCH效应和GARCH效应，即波动性是随时间变化的，并且对于过去的波动幅度具有记忆性。

然后，根据GARCH模型，得到关于未来波动性的预测结果。

利用GARCH模型得到的波动性预测结果，结合VaR方法，我们可以估计不同置信水平下的最大可能损失。

例如，在置信水平为95%的情况下，VaR值为-2%，即预计未来一天内最大可能损失不超过2%。

这个结果对于投资者进行风险管理和决策具有重要的参考价值。

基于GARCH模型的股票市场波动性研究

基于GARCH模型的股票市场波动性研究股票市场是一个充满不确定性的环境，价格随时可能上涨或下跌，因此，了解市场波动性对于投资者和交易者来说是非常重要的。

为了预测市场波动性，研究人员已经发展了许多模型，其中GARCH模型是最常用的一种。

GARCH模型是一个统计模型，它用于描述股票市场中的波动性。

该模型通过测量股票价格的波动性来预测未来的波动性。

GARCH模型的名字来源于Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity模型，它是对传统的自回归模型的扩展。

GARCH模型的基本原理是在股票价格的波动中发现某种模式。

当价格波动大的时候，GARCH模型会根据历史波动的大小和趋势来预测未来的波动。

此外，GARCH模型还使用了条件异方差的思想，即根据条件变量和条件均值来预测波动。

为了建立GARCH模型，需要使用历史股价数据对模型进行训练。

通过训练，模型可以产生一组参数，这些参数可以用来预测未来的波动。

在模型中，有三个关键参数：a、b和p。

其中a和b分别表示股票价格中短期和长期收益的自我回归系数，p表示误差项中的条件异方差项的系数。

在使用GARCH模型进行建模和预测时，需要注意一些重要的因素。

首先，历史数据必须准确反映股票价格的波动性。

其次，对于长期预测，对未来市场趋势的深入了解十分重要。

最后，模型的精度和可靠性取决于样本数据的数量和质量。

与其他模型相比，GARCH模型有许多优点。

它可以处理在波动性方面存在自相关性和异方差性的情况。

它还具有可扩展性和解释性，可以通过调整模型的参数来改善预测的准确性。

另外，由于GARCH模型已经被广泛研究和应用，因此使用该模型的风险相对较小。

在实践中，投资者和交易者可以通过使用GARCH模型来预测市场波动性。

例如，他们可以使用该模型来优化资产组合和控制风险，以最大化回报。

另外，GARCH模型还可用于定价衍生品和将股票市场与其他市场进行比较。

基于GARCH模型的股票市场价格波动分析

中图分类号：８Ｆ３
文献标识码：Ａ
文章编号：０６４１（００）６０５ — ３ｌ０ — ３ｌ２１２ — ０００
减缓的影响，此波动会持续一段时间，而模拟了市场波动的集因从随着社会主义市场经济的不断发展、善和经济体制改革的不群性现象，即较大幅度的波动后面一般紧接着较大幅度的波动，完较断深化，国股票市场及其交易业务获得了长足发展。股票市场已小幅度的波动后面一般紧接着较小幅度的波动。我但没有说明波动的成为我国资本市场中最活跃的、是发展最快的市场，的健康运方向。也它行对我国整个金融体系稳定乃至国民经济的平稳发展起着越来越 ②利用ＡＣＲＨ模型可以更精确地估计参数，提高预测精度。当重要的作用。但股票市场价格变幻莫测，以驾驭，而分析股市价存在ＡＣ难然ＲＨ效应时，若仍使用方差为常数的普通最小二乘法来估计格行为，掌握股市价格变化规律，于股票市场管理部门宏观调控参数，会产生偏差，盖预测的不确定性。然而，使用ＡＣ对就掩若ＲＨ模和投资者制定投资策略具有极其重要的意义。为此１纪股票市型，不仅可以提高预测值的精度，可以知道预测值的可靠性。当９世则还场建立以来，多国外学者对股票市场价格行为的研究形成一个焦方差较大时，测值的置信区间就较大，而可靠性较差；方差较众预从当点。融市场，金尤其是股票市场充满了风险，票价格频繁剧烈的波小时，测值的置信区间就较小，而可靠性较好。股预从动时股票市场最明显的特征之～，般而言，票的价格波动表现一股 ③ＡＣＲＨ模型的主要贡献在于发现了经济时间序列中比较明

基于GRACH模型对我国股票市场收益率波动性分析-毕业论文

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要在金融学中，收益率的波动性是一个重要概念。

收益率的波动反映了市场不确定性的程度，同时，收益率的波动性也被看成是信息流的一种度量，波动性强一般伴随着较大的市场信息冲击。

由于2008年到2018年这十年期间中国股市经历了两次大起大落，股市的剧烈动荡使我们有必要对其目前的波动性进行研究，发现其问题所在。

因此，本文一沪深300指数作为研究对象，以2008年1月2日到2018年1月2日共2436个日收盘价作为样本，站在经济计量的角度采用CARCH族模型对该样本数据进行分析，从而得出沪深300指数的波动性特征。

首先是引言，简要说明研究的背景及意义，突出研究的必要性；其次是对国内外文献的综述，总结其研究成果，发现其不足，为后文的写作奠定基础；第三部分是模型概述，对ARCH、GARCH、EGARCH这三种模型的特征进行描述和介绍。

第四部分是本文核心，以实证分析为主，建立GARCH(1,1)模型、ARCH模型以及EGARCH(1,1)模型分别对沪深300指数的收益率波动特征进行分析。

研究结果表明：沪深300指数的日收益率呈现出可变与集簇的波动特性，在序列分布上，具有尖峰厚尾的显著特征。

并存在明显的GARCH 效应；根据模型具有GARCH-M效应得出收益存在正溢价，从投资者在股票市场投资的经验可知，大多数偏向于短期的投机性投资。

此外，对沪深300指数的收益率进一步分析可以发现杠杆效应，由此可以推断在股指期货市场中，坏消息产生的影响远大于好消息。

最后根据GARCH族模型检验结果，提出相应的政策建议，以推动中国股市向健康稳定的方向发展。

关键词：收益率、波动性、GARCH族模型、沪深300指数AbstractThe volatility of the rate of return is an important concept in finance. The fluctuation of returns reflects the degree of market uncertainty. Meanwhile, the volatility of returns is also regarded as a measure of information flow. Volatility is usually accompanied by larger market information shocks.During the ten years from 2008 to 2018, China's stock market experienced two ups and downs, and the intense turbulence of the stock market made it necessary for us to study its current volatility and find its problems.Therefore, the CSI 300 index as the object of study, from January 2, 2008 to 2 January 2018, 2436 day closing price as the sample, hope that through the application of GARCH model, describe the Shanghai and Shenzhen 300 index volatility characteristics from the perspective of econometric.This paper mainly studies the volatility of the Shanghai and Shenzhen 300 index returns from five parts. The first is the introduction, a brief description of the research background and significance of the research, highlighting the necessity; secondly it is a survey of the domestic and foreign literatures, summarizes the research results, find its shortcomings, which lays the foundation for later writing; the third part is the model overview, describes and introduces the features of ARCH, GARCH, EGARCH three model. Fourth through theestablishment of ARCH model, GARCH (1,1) model and EGARCH (1,1) model, the volatility of the CSI 300 index returns is empirically analyzed. The results show that the daily yield volatility of the CSI 300 index shows obvious variability and volatility cluster, and the sequence distribution is characterized by peak and thick tail. And there is a significant GARCH effect. There is GARCH-M effect in the model, which shows that there is a positive premium for earnings. Investors in the stock market have strong speculative atmosphere and short term investment preferences are obvious. At the same time, we also found that the CSI 300 index yields obvious leverage effect, which reflects the volatility caused by bad news in China's stock index futures market is greater than that caused by good news. Finally, according to the test results of the GARCH model, the corresponding policy suggestions are put forward to promote the development of Chinese stock market to a healthy and stable direction.Key words:rate of return, volatility, GARCH model, CSI 300 index目录一.引言（一）研究背景纵观我国证券市场的发展历史，自正式成立上证交易所之日起，已有一段发展历程。

金融学专业毕业论文--基于GARCH模型的LOF和ETF收益率波动性比较分析

本文基于GARCH类模型分别选取我国基金市场LOF和ETF日收益率观测数据进行实证分析，对收益率的动性进行研究。实证结果表明：我国LOF和ETF收益率波动性特征十分相似，收益率序列均存在明显的条件异方差性；LOF和ETF基金市场均具有较强的投机色彩；外部冲击对市场动的影响具有持续性。文章最后对实证结果进行了分析。
由于目前大部分国内外文献都是分析和检验股票市场的变化特征和波动规律，而对开放式基金市场的波动特征研究很少，所以本文选取我国LOF和ETF，对其收益率波动性进行研究。
一、
二十世纪五十年代以前，对金融市场波动性的研究主要运用的是定性描述方法，Markowitz(1952)提出的均值——方差模型标志着运用定量的方法研究金融市场波动的开端。在此模型中，用收益率的方差来刻画金融市场的波动，并假定方差不随时间变化而变化。但随着金融理论的深入发展，这一假设逐渐呈现出其不合理的方面。大量的有关金融数据的实证研究表明用来表示市场波动的方差是随时间而变化的。Mandelbrot(1963)对大量资料进行研究后指出：一个描述金融价格的随机变量可能具有趋于无穷的方差，很多金融随机变量的分布具有尖峰厚尾的特性，其方差是随时间不断变化的，并且在方差的变化过程中，幅度较大的变化会相对集中在某些时段里，幅度较小的变化则会相对集中在另一些时段里。Fama(1965)、Hagerman(1978)等学者相继发现，股票收益率的分布具有两大特性：(1)有偏性，而且偏度往往大于0，即概率分布不是对称的，而是偏向右边；(2)尖峰厚尾性，且峰度往往要远大于3，就是说，收益率剧烈波动，即出现极端事件的可能性要大于正态分布假设下极端事件发生的概率。
EFT和LOF的差异在于：第一，基金类型不同。ETF是一种指数型基金，是跟踪标的指数的被动型产品，而LOF可以是任何一种开放式基金，只是在现有交易渠道的基础上，增加了交易所交易方式，它不仅可以用于被动投资的基金产品,也可以用于经济投资的基金。第二，运作模式不同。ETF既可以用一揽子证券进行基金份额的申购和赎回，又可以上市交易，涉及的市场主体更为复杂，在发行方式、交易流程和结算交割流程等方面都不同于一般的产品。而LOF则是基金份额与投资者交换现金。第三，套利模式不同，如果ETF在交易所市场的报价高于其资产净值时，投资者可以在二级市场买进一揽子股票，然后在一级市场通过参与券商向基金管理人申购ETF，再于二级市场中以高于基金份额净值的价格将申购得到的ETF卖出，赚取之问的差价。反之，当ETF在交易所的市场报价低于其资产净值，投资者可以在二级市场大量买进ETF，然后在一级市场通过参与券商向基金管理人赎回一揽子股票，再于交易所卖掉股票，获得套利。ETF的套利同时涉及到基金和股票两个市场。而对LOF进行套利交易只涉及基金的交易，LOF的申购和赎回是通过基金单位和市场买卖的基金单位分别由中国注册登记系统和中国结算深圳分公司系统托管方式来进行的，跨越申购赎回市场与交易所市场进行交易必须经过系统之间的转托管，需要两个交易日的时间，所以LOF套利还要承担时间上的等待成本，进而增加了套利成本。第四，参与主体不同，ETF可以用一揽子证券申购赎回基金份额，从而实现套利交易，保持了二级市场的基金交易价格和基金份额净值的紧密联系。ETF实物申购与赎回的基本单位从几万份到100万份不等，目前上证50ETF是100万份。由于最小申购、赎回单位的金额较大，因此一般情况下，只有证券自营商等机构投资者以及资产规模较大的个人投资者才能参与ETF的实物申购与赎回，且一级市场的申购赎回一般都是通过参与券商进行。

基于GARCH模型的股价波动预测

基于GARCH模型的股价波动预测摘要：股价波动对于投资者和市场参与者来说是非常重要的。

准确的股价波动预测可以帮助投资者制定更合理的投资策略。

本文利用GARCH模型，探讨了基于历史数据的股价波动预测方法，并通过实证研究验证了该方法的有效性。

1. 引言股票市场是一个充满波动的环境，股票价格会受到多种因素的影响而发生波动，如市场供求关系、经济指标变化、政治因素等。

因此，准确预测股票价格的波动对于投资者来说至关重要。

2. GARCH模型介绍GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种用于分析和预测时间序列波动的方法。

该模型是由Engle于1982年提出的，通过建立条件异方差结构来捕捉时间序列波动的特征。

GARCH模型的基本形式为：条件异方差模型：σ^2_t = α_0 + α_1ε^2_(t-1) +βσ^2_(t-1)，其中，ε_t为白噪声序列，t为时间序列。

3. 数据收集与预处理为了构建GARCH模型，需要收集历史股票价格数据，并进行预处理。

预处理包括检查数据的完整性和准确性，并对异常值或缺失值进行处理。

4. GARCH模型参数估计通过极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation，MLE）对GARCH模型进行参数估计。

该方法基于给定模型下观测到的数据，选择能够使得模型最有可能产生观测数据的参数值。

5. GARCH模型预测利用已估计的参数，可以对未来股票价格的波动进行预测。

预测结果可以帮助投资者决策，并制定相应的投资策略。

6. 实证研究与结果分析本文选择了某上市公司的股票数据作为实证研究对象，实证研究了方法。

结果显示，利用GARCH模型可以较为准确地预测股票价格的波动，为投资者提供了重要参考。

7. 研究不足与展望尽管本文利用GARCH模型对股价波动进行预测取得了较好的效果，但仍存在一定的局限性。

基于GARCH模型的股票价格波动研究

基于GARCH模型的股票价格波动研究股票价格波动一直是投资者最为关注的重要指标之一。

波动的大小不仅影响着投资者的心态和投资决策，还对整个市场的走势产生了深远的影响。

如何科学地研究股票价格波动，探究其规律，成为了普遍关注的问题。

基于GARCH模型的股票价格波动研究，已经成为量化分析领域的一项重要研究内容。

GARCH模型，即广义自回归条件异方差模型，是以往各种波动模型的综合和拓展，具备了比较好的实用性和预测性。

它的特点在于，通过将历史波动捕捉进来，进行动态的预测和分析。

这使得GARCH模型在分析时完美综合了时间序列分析和经典的多元统计方法，有了更实用性的方法论和模型。

股票市场波动受多种因素影响，比如行业情况、宏观经济、政策法规、风险等级、公司业绩等等。

这些因素既有“可量化”的金融指标，也有“不可量化”的影响，它们结合起来，影响着股票价格的波动和走势。

GARCH模型将这些因素综合分析，从而判断影响股票的哪个因素或因素组合对波动的影响最大。

数据的选取也是进行GARCH模型建模的关键环节。

准确的、质量高的数据是精度高、可落地的模型的基础。

数据来源可以是历史股价数据、新闻事件、财报等多种形式，需要根据实际投资中的需要和目标进行综合决策和采集。

基于GARCH模型的分析结果，我们可以得到股票价格波动概率分布的预测曲线。

同时，将股票价格波动的极端事件风险计算进去，可以得到更加准确的风险度量，从而为投资者制定针对不同风险承受程度的投资策略提供了重要基础。

投资者可以通过了解该曲线，对股票涨跌走势进行更加准确和细致的判断，从而作出更加科学合理的投资决策。

基于GARCH模型的股票价格波动研究成果，对于更好地评估和预测股票行情和市场走势，制定更加科学有效的投资策略，有着重要的指导作用。

尤其是对于长期投资和股票组合管理等领域的分析和管理，该模型的实用性、可操作性和精度，都得到了业界投资人士、量化分析领域的专家们的高度评价。

随着数据采集、模型算法的不断完善，基于GARCH模型的股票价格波动研究，将在未来得到更加广泛的应用。