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《基于garch模型的滬深300指數收益率波動性分析_畢設論文.doc》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、成都理工大學本科畢業(yè)論文（設計）本科畢業(yè)設計論文基于GARCH模型的滬深300指數收益率波動性分析27成都理工大學本科畢業(yè)論文（設計）摘要股票價格的波動性在理論界和實務界都是一個熱點問題。本文借鑒發(fā)達市場的研究文獻，運用GARCH模型作為工具,檢驗了滬深300指數日收益率的波動性的變化。研究結果表明：滬深300指數日收益率波動從時間上呈現出明顯的可變性和集簇性,序列分布呈現尖峰厚尾等特點,并且存在明顯的GARCH效應，表明過去的波動對未來的影響是逐漸衰減的；模型還存在明顯的GARCH-M效應，說明收益有正的風險溢價；通過建立TA
2、RCH模型和EARCH模型，發(fā)現滬深300指數收益率存在明顯的杠桿效應，這反映出在我國股指期貨市場上壞消息引起的波動要大于好消息引起的波動。關鍵詞：股指波動性ARCH模型GARCH模型CSI300IndexVolatilityBasedonGARCHModelAnalysisAbstract:Stockpricefluctuationsisahotspotinboththeoreticalcirclesandcommunityofpractice.Basingontheliteraturesearchofdevelopedmar
3、kets,thisarticletriestouseGARCHmodelastools,totestthedailyreturnvolatilitychangesofCSI300index.AndtheresultsindicatethatCSI300indexdailyreturnvolatilityshowvariabilityfromthetimeandaclearsetofclustersofthesequenceshowedafattaildistributioncharacteristics,andthereexis
4、tssignificantGARCHeffect,whichindicatesthatthevolatilityofthepastinfluencethefuturegraduallydecay.What’smore,therealsoexistsobviousGARCH-Meffect,whichshowsthat27成都理工大學本科畢業(yè)論文（設計）theriskpremiumincomedoesexist.ThroughtheestablishmentofthemodelEARCHandTARCH,wefoundCSI300
5、indexsignificantleverageeffectexists,whichreflectsthevolatilityofthestockindexfuturesmarketinChinacausedbybadnewseasierthangoodnews.朗讀顯示對應的拉丁字符的拼音?字典Keywords:Stockindexfuturesvolatility;ARCHmodel;GARCHmodel目錄第1章前言31.1選題的背景和研究意義31.2研究對象31.3本文框架結構3第2章相關理論文獻綜述32.1國外研究成果
6、32.2國內研究成果3第3章研究思路與實證分析327成都理工大學本科畢業(yè)論文（設計）3．1研究思路和方法33.1.1ARCH模型33.1.2GARCH模型33.2實證分析33.2.1數據說明及統計性描述33.2.2滬深300指數收益率序列的平穩(wěn)性檢驗33.2.3ARCH效應檢驗33.2.4GARCH類模型建模3第4章結論與分析3致謝3參考文獻3附錄327成都理工大學本科畢業(yè)論文（設計）第1章前言1.1選題的背景和研究意義在2010年4月16日推出以滬深300指數為標的的股指期貨合約之前，我國的股票市場還是一個單邊做多的市場，投資
7、者參與股市的方式只有一個，先買入，再賣出，并以此實現贏利。對于一個市場而言，這樣的模式本身就有很大的缺陷。研究結果顯示，如果一個市場缺乏賣空機制，一般會存在股價被高估的現象。推出滬深300指數的關鍵在于引入一種做空機制，投資者贏利不一定以股價上升為前提，相反股價下降也可能是投資者贏利的途徑，也就是說股價的波動為投資者帶來了更多獲利的機會。投資者可以通過度量波動率來猜測他們可能接觸到的風險有多大，同時了解波動性有助于其將股價界定在一個可能的范圍內，當投資者認識到股價波動的規(guī)律，他就會對他的投資作出明智的決定。這就是為什么我們對估計
8、股市的波動性充滿興趣。綜合以上分析，研究滬深300指數收益率的波動性特征，有利于我們進一步探究產生波動性的原因并且使我們更好地規(guī)避風險。就滬深300指數收益率的波動性研究方法而言，根據國內外研究結果可以發(fā)現許多金融時間序列都將GARCH模型作為解釋金融數據的經驗
