中美股市波动特征比较研究:基于ARCH类模型的实证分析
【图文】：
At表示，道琼斯工业指数收益率用RBt表示。当样本容量T足够大，根据大数定律，整个样本区间的平均收益率为：Rt=1TTt=1ΣRt≈0于是有Rt=Rt-Rt≈εt，Rt2=(Rt-Rt)2≈εt2，其中表示收益率与均衡水平之间的偏离。因此，收益率Rt代表了收益率围绕均值Rt进行上下波动的程度，Rt2是一种风险度量，代表了收益率Rt波动的方差。文中所用数据均来自锐思金融研究数据库，并利用Eviews软件给出相关数据的处理结果。2、ARCH效应检验。图1和图2给出了沪深300指数和道琼斯工业指数日平均收益率的时间变动轨迹，，通过对指数变化的描述，我们可以初步判断中美股票指数收益率的波动性。比较图1和图2沪深300指数和道琼斯工业指数收益率波动的模式，可以发现沪深300指数的波动频率与幅度比道琼斯工业指数要大。此外，沪深300指数和道琼斯工业指数随着时间的变化出现许多峰值和峰谷，表明收益率波动的频繁性和突发性，并且收益率波动在某些时间段内出现了集聚现象，说明收益率时间序列不是白噪音过程，存在一定的异方差现象。图1沪深300指数日平均收益率图2道琼斯工业指数日平均收益率为了检验沪深300指数和道琼斯工业指数的ARCH效应，首先，我们对沪深300指数和道琼斯工业指数的对数收盘值序列进行ADF检验，以验证收益率序列的平稳性，结果由表1给出：表1变量的ADF单位根检验注：e和t分别代表带有常数项和趋势项，d代表采用差分阶数，*代表在1%的显著性水平下显著。表1分别计算了沪深300指数收盘值序列lnPAt和道琼斯工业指数对数和lnPBt的ADF单位根检验，在1%的显著性水平下，原序列lnPAt和lnPBt都接受存在单位根的原假设，而其一阶差分?
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