基于GARCH模型的上证指数波动率特征分析

发布时间：2017-12-25 12:37

  本文关键词：基于GARCH模型的上证指数波动率特征分析　出处：《山东大学》2014年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：波动率研究是资产定价方面的重要研究方向。波动率估计准确与否直接关系到模型运用是否得当,投资策略是否成立。关于波动率的研究相对较长的历史,在1982年,Engle提出了ARCH模型的思路,为波动率研究开启了新的篇章。在1986年,Bollerslev在ARCH的基础上将历史波动率加入模型,提出了GARCH模型,更好地抓住了股票收益波动率的长记忆性。之后,关于波动率的量化分析都以GARCH模型为基础。本文利用GARCH模型和EGARCH模型对上证指数1997年1月2日到2013年6月7日中3942个日收盘价观察值进行实证分析,比较GARCH模型和EGARCH模型对上证指数对数收益波动率的分析结果。 本文主要分为五个章节。第一章介绍本文的研究背景、意义、方法及目的,介绍本文研究思路和框架。第二章介绍了GARCH族模型的起源与发展,介绍了ARCH模型、GARCH模型提出的背景以及它们的优点和不足,EGARCH模型作为GARCH模型的拓广和优化,弥补了GARCH不能捕捉股票市场杠杆效应的不足。第三章对3942个上证指数日收盘价样本做ARCH效应分析和检验,包括自相关性检验、平稳性检验、异方差性检验,得出上证指数收益率可以使用ARCH模型的结论。第四章分别使用GARCH模型和EGARCH模型进行实证分析。第五章对全文结论作出总结。结论发现,尽管GARCH和EGARCH中均有不少模型能对样本数据进行分析,但分析结果有较大差异,对所使用的数据,EGARCH模型的表现普遍好于GARCH模型；在EGARCH模型中,EGARCH(5,6)能最好地捕捉到上证股指收益率整体样本序列的尖峰厚尾特征；将样本数据分为三段,发现2001-2008时段的上证指数收益率不具有杠杆效应,甚至具有反杠杆效应,并结合实际对这一分析结果作出了合理解释。 对于监管者、从业者、研究者、投资者来说,波动率的实证研究至关重要,希望本文能对各市场相关者提供有意义的参考,为共同建设一个功能更加健全、更加灵活、更加富有弹性的金融市场做出贡献。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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本文编号：1332878