深证综指的ARMA-GARCH模型实证分析

发布时间：2021-05-22 01:18

　　选取1991-04-03至2020-01-10期间的深证综合指数日收盘价为样本数据,为保证序列的平稳性,先取样本数据的对数再进行一阶差分处理,得到对数日收益率序列,分析其基本统计特征,并验证序列的稳定性、自相关性与ARCH效应,发现深证综合指数对数日收益率序列具有尖峰厚尾性、异方差性以及杠杆效应等特点,最后基于数据特征分析建立了ARMA-GARCH和ARMA-EGARCH两种模型分别对序列进行拟合、描述及分析,运用AIC等模型评价标准,综合对比发现ARMA（1,1）-GARCH（1,1）模型分析深证综指效果更优。 

【文章来源】：市场周刊. 2020,33(10)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
一、 实证研究设计
    (一)数据选取及基本的描述统计
    (二)平稳性及自相关性检验
        1. 平稳性检验
        2. 自相关性检验
    (三) ARCH效应检验
二、 实证研究与结果分析
    (一)GARCH模型
    (二)EARCH模型
三、 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于非对称性GARCH模型的国债经济市场波动性分析[J]. 孙斐斐,施国洪.  统计与决策. 2019(06)
[2]基于极值理论的ARMA-GARCH-M类模型及实证分析[J]. 梁媛,高彩霞.  内蒙古大学学报(自然科学版). 2018(03)



本文编号：3200705