我国股市过度波动影响因素的实证研究
【学位授予单位】:石家庄经济学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:F832.51;F224
【图文】:
在许多金融时间序列中,变量的无条件密度分布当与使用简单的异方差模型并假设变量服从正态分别的方法相比时,会呈现出非常大的峰度,并有比正态分布更厚的尾部。这就是所谓的“尖峰厚尾”现象。如图2.2所示。‘‘’4「-----一‘-----一、 、111-2盯一甲下甲一几布一尸甲一甲赞布厂一二万二引 变 1111片下份一寸了布份一寸份下勺一肇命蜀 密ooo’ 下了下下下厂入节下下不下下仁)及”巾 1布000-6盯一一甲一刀一寸下分-一一一勺}一害、孪 {变 000-一一一一一声了一谁厂一一一一一洲…霆翼菜密 000-一…二李井一甲一一~年宋二丁一一一 布OOOOOOO一一一一一一一 一丫 丫甲的囚口丫寸囚的寸囚口囚的 的甲 甲甲甲甲’甲0。闪闪的川 川图2.2尖峰厚尾现象图示 Fig2.2Highkurtosisandfattail2.2.2波动聚集 (volatilityClusting)波动聚集简单地说就是一个较大的波动往往跟随在另一个较大的波动之后,一个较小的波动也往往跟随另在一个较小的波动之后。截取任意一段金融时间序列都会发现或高或低的波动聚集现象。实际上,波动聚集现象与厚尾现象是有密切关系的。ARCH模型以及后来提出的SV模型都在试图模拟这种波动聚集现象。以上证综指的年线为例,如图2.3所示。 53MandelbrotB:“‘ rbevariationofeertainspeeulativepriees”“ ThebehaviorofstoekmarketPriees”【J],JournalofbusinesslC],l,65 Journalofbusiness,1963
现或高或低的波动聚集现象。实际上,波动聚集现象与厚尾现象是有密切关系的。ARCH模型以及后来提出的SV模型都在试图模拟这种波动聚集现象。以上证综指的年线为例,如图2.3所示。 53MandelbrotB:“‘ rbevariationofeertainspeeulativepriees”“ ThebehaviorofstoekmarketPriees”【J],JournalofbusinesslC],l,65 Journalofbusiness,1963,36:394一419;I了ama.E.F:38:164一179
宏观经济的波动存在着趋同作用。然而,从短期角度来看,股票市场与经济景气之间存在着一定的偏离现象。以上海股市为例,下图3.1是以19%年的数据为基准数据,1997一2008年上证综指波动与我国GDP增长之间的关系。八八 八 ///\\\ lll\\\ ///\\\ III、 、 ///\\\~~~一辛一抓 抓 ////上》《‘‘〔 ///二二二
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