基于GARCH模型族的我国新兴行业股票波动性分析

发布时间：2017-08-03 14:23

  本文关键词：基于GARCH模型族的我国新兴行业股票波动性分析

  更多相关文章： ARCH模型 股市波动性 金融时间序列 智能穿戴 4G通信

【摘要】：股票是金融市场的重要组成部分,股票市场的波动性一直是统计学家研究的热点问题之一。在国外针对股票市场的波动性已经有了较多研究,而目前我国学者的研究成果还主要集中在上证和深证指数,对发展前景较好的新兴行业的研究则比较少。本文对新兴的智能穿戴、4G通信行业的波动性及其相关问题进行了研究,为投资者的投资行为以及国家政府部门制定决策提供理论参照。本文首先,介绍了较适合用来分析时间序列波动性的ARCH模型理论,以及GAR CH、GARCH-M、TARCH和EGARCH这4个模型;然后利用这些模型对我国的智能穿戴、4G通信行业的股票波动性进行实证分析。实证研究结果表明:(1)智能穿戴行业股票收益率序列存在明显的ARCH效应;利用GARCH(1,1)-M模型分析收益与风险的关系时,并没有显示明显的正相关关系,可能与近两年智能穿戴行业发展迅速,投资者对于收益的预期过高,导致对于风险的关注度有所降低相关;本行业具有弱杠杆效应,表现为“利空消息”的波动幅度略大于“利好消息”带来的波动。智能穿戴行业适合利用GARCH(1,1)和)EGARCH(1,1模型进行分析。(2)4G通信行业股票收益率序列存在明显的ARCH效应;利用GARCH(1,1)-M分析收益与风险的关系时,并没有显示明显的正相关关系,可能与目前4G通信行业整体发展趋势较好,国家政策大力支持,行业好消息比坏消息更多有关;本行业具有杠杆效应,表现为“利空消息”的波动幅度小于“利好消息”带来的波动。4G通信行业适合利用GARCH(1,1)模型、EGARCH(1,1)模型、TARCH(1,1)模型来进行分析。本文最后,总结了模型族实证分析得到的结果并提出建议。
【关键词】：ARCH模型 股市波动性 金融时间序列 智能穿戴 4G通信
【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51;F224
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 选题背景与研究意义9-10
• 1.2 行业简介10-11
• 1.3 国内外文献综述11-14
• 1.3.1 国外研究现状11-12
• 1.3.2 国内研究现状12-14
• 1.4 本文研究思路14-15
• 第二章 条件异方差模型15-20
• 2.1 ARCH模型15-16
• 2.2 GARCH模型16-17
• 2.3 GARCH-M模型17
• 2.4 TARCH模型17-18
• 2.5 EGARCH模型18-20
• 第三章 智能穿戴行业实证分析20-30
• 3.1 样本选取20
• 3.2 数据预处理20-21
• 3.3 数据分析21-26
• 3.3.1 智能穿戴行业指数日收益率的数据特征21-22
• 3.3.2 平稳性检验22-23
• 3.3.3 均值方程的确定及ARCH效应检验23-26
• 3.4 GARCH模型族实证26-30
• 3.4.1 GARCH(1,1)模型实证26
• 3.4.2 GARCH(1,1)-M模型实证26-27
• 3.4.3 TARCH(1,1)模型实证27-28
• 3.4.4 EGARCH(1,1)模型实证28-29
• 3.4.5 GARCH(1,1)与EGARCH(1,1)模型的比较分析29-30
• 第四章 4G通信行业实证分析30-38
• 4.1 样本选取30
• 4.2 数据分析30-34
• 4.2.1 4G通信行业指数日收益率的数据特征30-31
• 4.2.2 平稳性检验31
• 4.2.3 均值方程的确定及ARCH效应检验31-34
• 4.3 GARCH模型族实证34-38
• 4.3.1 GARCH(1,1)模型实证34
• 4.3.2 GARCH(1,1)-M模型实证34-35
• 4.3.3 TARCH(1,1)模型实证35-36
• 4.3.4 EGARCH(1,1)模型实证36-37
• 4.3.5 模型比较37-38
• 第五章 结论与建议38-41
• 参考文献41-45
• 致谢45-47
• 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录47

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本文编号：614815