基于ARCH模型族的我国股市成交量的对数变化率的实证分析

发布时间：2022-02-10 07:59

　　金融时间序列研究中，量价关系的研究是一个非常重要的研究课题，受到理论界和务实界的一致重视。同时这方面的研究成果也很多，主要集中在对量价关系和收益率的研究，而量价关系中的另一个量——成交量的研究相对来说非常少，自然研究成果也很少。鉴于此，本文在已有文献研究成果的基础上，利用ARCH模型族，借助于Eviews软件，针对我国沪，深股票市场大盘的日、周、月成交量进行研究（单位：手；样本区间：1992.1.2——2006.7.31）。得到了如下结论：1．对成交量的对数变化率进行了ARCH效应检测。结果表明我国股票市场大盘成交量的对数变化率的日、周数据具有明显的高阶ARCH效应。但是月数据不具有ARCH效应。2．对数据进行建模，得到ARCH模型族。通过比较最终得到TARCH（1，1）-M，EGARCH（1，1）-M两个模型，它们对于成交量对数变化率的日、周数据是合适的。同时说明了我国股票市场的信息非对称性以及成交量具有和风险溢价现象相类似的性质。而且检测的结果表明随机冲击的影响具有较高的持续性。3．运用选择的模型进行短期预测。得到的预测的点估计和区间估计都较为理想，具有一定的参考价值。 

【文章来源】：昆明理工大学云南省

【文章页数】：42 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

上海股市大盘日成交量对数变化率的描述性统计结果

图5一1:上海股市大盘的日成交量数据的残差序列图直观地我们就可以看到残差序列的方差呈现出明显的积聚说在有的时刻方差很大，并且持续一段时间;而在另外的时会保持一定的惯性。从而我们可以初步判断上海股市的大盘日有条件异方差性。这里为了进一步证明研究的数据具有ARCH现象并为使用理论前提，我们对各样本数据的残差序列做是否存在异方差性法是ARCH一LM检验。序列是否存在ARCH效应，最常用的检验方法是拉格郎日验。若模型随机扰动项E，口月双C万(p)，则可以建立辅助回人一a0+代etz--，+…+气雄，验序列是否存在ARCH效应，即检验(5.2)式中所有回归系

【参考文献】：
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本文编号：3618539