状态转换和中国股市的独特特征——基于马尔可夫状态转换-自回归模型的分析

发布时间：2018-05-13 13:48

  本文选题：GARCH + 转移概率　； 参考：《上海金融》2010年10期

【摘要】：本文采用马尔可夫转换-自回归模型分析了上证综指的周收益率。通过6个模型的比较,本文指出状态转换模型明显优于普通GARCH模型。研究表明中国股市存在多个独特特征:收益率在不同状态之间的变动规律差异显著;低波动状态的持续时间最短,出现频率也最低,而高波动状态出现次数最多,并且同牛市的相关性显著;中国股市中,低和中等波动状态之间无法直接转换,而是必须通过高波动状态作为媒介而相互转换。这些特征都显著区别于成熟市场,也提供了中国股市缺乏有效性的直接证据。本文结论有助于风险控制、预测等金融实践操作,对于股市制度设计和创新也能提供一定的方向指导。
[Abstract]:In this paper, the weekly return rate of Shanghai Composite Index is analyzed by Markov transformation-autoregressive model. Through the comparison of the six models, this paper points out that the state transition model is obviously superior to the ordinary GARCH model. The research shows that there are many unique characteristics in Chinese stock market: the rate of return varies significantly among different states, the duration of low volatility is the shortest, the frequency of occurrence is the lowest, and the frequency of high volatility is the most. And the correlation with bull market is significant; in Chinese stock market, the low and medium volatility states can not be transformed directly, but they must be transformed through high volatility state as a medium. These characteristics are significantly different from mature markets and provide direct evidence of the lack of effectiveness of China's stock markets. The conclusion of this paper is helpful to financial practice such as risk control, prediction and so on. It can also provide some direction for the design and innovation of stock market system.
【作者单位】： 复旦大学经济学院;
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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本文编号：1883396