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《华中科技大学》 2015年
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GARCH模型在股市收益波动率分析中的应用

文竹  
【摘要】:关于波动率的研究一直都是经济和金融领域的热点,在早期我们用恒定的标准差或者方差来度量波动率,但是在金融市场中,波动率会随着时间发生变化,传统的统计方法已经无法反映这些特征了,很多的学者开始尝试着使用其它的方法来分析金融中的波动率问题。1982年Robert F.Engle提出了ARCH模型(Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity Model,自回归条件异方差模型)。用以分析具有异方差性质的时间序列,并且取得了很好的效果,此后,ARCH模型得到了快速的发展,学者们在ARCH模型的基础上做了很多的改进,如1986年Bollerslev提出的GARCH模型(推广的自回归条件异方差模型)。GARCH模型是ARCH模型的推广和拓展。GARCH模型除了具有ARCH模型的基本特点之外,它更能反应数据之间的长期自相关性,ARCH模型实际上只适合于异方差函数短期自相关过程,而GARCH模型可以有效的地模拟具有长期记忆性的异方差函数。GARCH模型也是本文主要使用的时间序列拟合模型。本文以2013年至2015年上证指数、深圳成指和创业板指数为分析对象,以ARMA模型和GARCH模型为分析方法,对上海主板、深圳主板、创业板三大股票市场的波动率进行了分析,分析结果说明上证指数和深圳成指的分布几乎一致,扰动项方差都呈现逐渐增加的趋势,对外部信息的反应灵敏程度创业板最强烈,上海主板和深圳主板较弱。
【关键词】:时间序列 收益率 波动性 ARCH模型 GARCH模型
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:O212.1;F832.51
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 1 绪论8-12
  • 1.1 背景8-9
  • 1.2 文献综述9-10
  • 1.3 本文结构10-12
  • 2 ARMA模型12-18
  • 2.1 时间序列分析简介12-14
  • 2.2 ARMA模型14-18
  • 3 GARCH模型18-27
  • 3.1 波动率18-21
  • 3.2 ARCH模型21-23
  • 3.3 GARCH模型23-24
  • 3.4 AR-GARCH模型24-25
  • 3.5 ARCH模型和GARCH模型的优缺点25-27
  • 4 GARCH模型的实证分析27-50
  • 4.1 数据选择与预处理27
  • 4.2 拟合ARMA模型27-40
  • 4.3 拟合GARCH模型40-46
  • 4.4 方差的预测46-48
  • 4.5 本章小结48-50
  • 5 总结50-51
  • 致谢51-52
  • 参考文献52-55

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