深证成指周收益率波动及预测实证研究_基于ARCH模型

基于ARCH类模型的我国股票市场收益率波动浅析1绪论1.1研究背景随着经济的发展，金融市场已逐渐成为经济发展的重要部分，金融理论的基础是风险与收益的关系，而资产价格的波动一定程度反映了资产的风险特性。

对价格波动如何随时间变化的理解是投资者在决策过程中面临的主要问题之一，市场投资者可以利用对波动性的预测来进行风险管理。

因此，如何更深刻理解股票市场波动性特征并从中探寻其规律性，对金融理论而且对金融实践均具有重要意义。

波动性是股票市场的最主要的特征之一，对股市的波动性研究始终是学者们关注的热点。

随着数学理论研究的深入和各种数据分析工具开发的迅速发展，人们用各种不同的方法和工具来分析金融时间序列，做出各种金融时间序列预测的模型，尤其是股票价格的预测模型。

时间序列分析方法是统计学研究的一个重要分支。

一些经典的时间序列分析模型如ARMA，ARCH，GARCH等已经被大量应用于金融时间序列预测中来，如美国经济家Engle就因为他1982年针对金融时间序列所提出的ARCH模型获得2003年度诺贝尔经济学奖。

我国股票市场从成立至今仅有十几年的时间，但其发展速度非常迅猛，目前已成为刺激投资，推动我国经济发展的一个必不可少的部分。

然而，也因为时间过短，仍然存在着很多不完善之处，比如法制建设不健全，市场监管不力等;同时实证工作的开展更是远远落后于股市的发展。

这些都造成了我国股票市场不同于西方发达国家的一个鲜明特征—投机色彩非常浓厚。

同时其波动幅度和风险大大高于国外成熟的市场，尤其是异常和超常波动更是频繁出现，股票市场波动特征及其影响因素研究是学者们和投资者所关注的焦点问题，也是政策制定者和监管当局衡量、监管和规避市场风险必不可少的参考。

1.2研究意义股票价格的波动是股票市场的一大特征，股票价格的波动，意味着股票市场的风险，对于股票投资者来说，投资是为了获得收益，那么如何做到投资报酬最大好，投资风险最小化？如果投资者可以对我国股市的特点和股市价格走势的特征有所了解，能很好把握股票价格波动，对其合理投资，把握投资风险具有重要意义。

基于ARMA-ARCH模型的沪深300指数预测研究基于ARMA-ARCH模型的沪深300指数预测研究摘要：本文基于ARMA-ARCH模型，对沪深300指数进行了预测研究。

通过对沪深300指数的历史数据进行分析，首先建立了ARMA模型，然后利用ARCH效应对残差序列进行建模，进一步提高预测的准确性。

研究结果表明，基于ARMA-ARCH模型的预测方法可以较好地反映沪深300指数的变动趋势，具有较高的预测精度和可靠性。

关键词：ARMA模型，ARCH模型，沪深300指数，预测准确性1. 引言沪深300指数是中国证券市场的重要指标之一，对于投资者制定投资策略和决策具有重要意义。

准确预测沪深300指数的变动趋势对于投资者和决策者来说都具有重要意义。

因此，通过建立合适的预测模型，提高对沪深300指数未来变动的预测能力具有重要的研究价值和实际意义。

2. ARMA模型ARMA模型是一种经典的时间序列分析模型，它由自回归(AR)和移动平均(MA)两部分组成。

自回归部分描述了序列的当前值与过去值之间的关系，移动平均部分描述了序列当前值与随机扰动项之间的关系。

ARMA(p, q)模型的数学表达式为：Y_t = φ_1Y_(t-1) + φ_2Y_(t-2) + ... + φ_pY_(t-p) + ε_t - θ_1ε_(t-1) - θ_2ε_(t-2) - ... -θ_qε_(t-q)其中，Y_t为时间序列的当前值，φ_1, φ_2, ...,φ_p为自回归系数，θ_1, θ_2, ..., θ_q为移动平均系数，ε_t为残差。

3. ARCH模型ARCH模型是一种波动率模型，它描述了时间序列的波动率与过去波动率的关系。

ARCH模型的基本形式为：σ_t^2 = α_0 + α_1ε_(t-1)^2 + α_2ε_(t-2)^2 + ... + α_qε_(t-q)^2其中，σ_t^2为时间序列的当前波动率，α_0,α_1, ..., α_q为模型参数，ε_t为残差。

基于ARCH类模型的新三板市场股票收益波动性分析基于ARCH类模型的新三板市场股票收益波动性分析摘要：本文通过基于ARCH类模型的方法，对新三板市场股票收益的波动性进行了详细研究。

首先，对新三板市场的相关背景进行了介绍，并简要概述了ARCH类模型的基本原理及应用范围。

然后，收集了新三板市场某一时间段内的股票收益数据，并对其进行初步的统计分析。

接着，以GARCH模型为基础，对新三板市场股票收益波动性进行了深入分析，并得出了相应的结论。

最后，对结果进行了总结，并提出了进一步研究的展望。

关键词：新三板市场，股票收益，波动性，ARCH类模型，GARCH模型第一章：引言1.1 研究背景新三板市场是中国资本市场的重要组成部分，也是我国创新创业企业发展的重要平台。

近年来，随着中国金融市场的不断发展和政策的不断调整，新三板市场逐渐受到了广大投资者的关注。

然而，新三板市场由于自身的特殊性，其风险与收益的波动性较大，给投资者带来了较大的挑战。

因此，对新三板市场股票收益的波动性进行深入分析，对于投资者进行风险管理和资产配置具有重要意义。

1.2 研究目的和意义本文旨在通过基于ARCH类模型的分析方法，对新三板市场股票收益的波动性进行研究，以期为投资者提供科学的决策支持。

具体来说，本文的研究目的包括：（1）分析新三板市场股票收益的统计特征，探讨其波动性现象；（2）基于ARCH类模型，对新三板市场股票收益的波动性进行深入研究，探索其内在规律；（3）提出相应的风险管理策略，为投资者提供参考和借鉴。

本文的研究意义在于为新三板市场投资者提供了对股票收益波动性的科学认知，帮助他们更好地分析风险，制定有效的投资策略，并最终提高投资收益。

第二章：理论基础2.1 新三板市场的相关背景2.1.1 新三板市场的定义与发展历程2.1.2 新三板市场的特点与存在问题2.2 ARCH类模型的基本原理与应用范围2.2.1 ARCH模型的基本原理2.2.2 GARCH模型的基本原理2.2.3 相关研究及应用第三章：数据收集与初步分析3.1 数据来源与选择3.2 数据预处理3.3 数据的统计分析第四章：基于ARCH类模型的波动性分析4.1 GARCH模型的建立4.2 模型的估计与拟合4.3 模型的检验与评价第五章：结果与讨论5.1 基于GARCH模型的波动性分析结果5.2 结果讨论与解释第六章：结论与展望6.1 结果总结6.2 研究局限与不足6.3 进一步研究的展望结论本文通过基于ARCH类模型的方法，对新三板市场股票收益的波动性进行了研究。

基于ARMA-ARCH模型的沪深300指数猜测探究摘要：本文基于ARMA-ARCH模型，对沪深300指数的将来走势进行猜测。

我们起首对沪深300指数的历史数据进行分析，发现其存在明显的非线性特征和波动聚集现象。

接着，我们利用ARMA 模型对指数的收益率进行建模，再利用ARCH模型对残差项的方差进行建模。

通过迭代预估模型参数，得到最优模型，并对将来一段时间的指数进行猜测。

最后，我们通过比较猜测结果与实际数据，评估了模型的准确性和猜测能力。

关键词：沪深300指数，ARMA-ARCH模型，非线性特征，波动聚集，猜测能力一、引言沪深300指数是中国股市重要的指标之一，代表了中国证券市场的整体走势。

准确猜测沪深300指数的将来走势对投资者具有重要意义。

传统的时间序列分析方法中，ARMA模型被广泛应用于股票指数的猜测中。

然而，传统的ARMA模型轻忽了指数的非线性特征和波动聚集现象，可能导致猜测的失真。

在本探究中，我们引入ARCH模型，结合ARMA模型，建立ARMA-ARCH模型，对沪深300指数的将来走势进行有效猜测。

二、沪深300指数的特征分析我们起首对沪深300指数的历史数据进行分析。

利用统计学方法，我们发现指数的收益率呈现出明显的非线性特征。

此外，指数的波动性随时间而变化，出现了波动聚集的现象。

这些特征表明传统的线性模型难以准确猜测指数的将来走势。

三、ARMA模型的建立为了充分思量指数的非线性特征，我们建立了ARMA模型。

ARMA模型由自回归(AR)与滑动平均(MA)两部分组成，它们分别思量了指数的自相关性和滞后趋势。

通过预估模型参数，我们得到了最佳的ARMA模型。

四、ARCH模型的建立为了抓取指数的波动聚集现象，我们引入了ARCH模型。

ARCH 模型通过对残差项的方差进行建模，思量了指数的波动性。

利用预估方法，我们得到了最佳的ARCH模型。

五、ARMA-ARCH模型的建立我们进一步将ARMA模型与ARCH模型结合，建立了ARMA-ARCH 模型。

深证成指周收益率波动及预测实证研究作者：林雨幸伟刘堂发来源：《会计之友》2013年第34期【摘要】文章以1996—2012年深证成指（399001）周收盘价为对象，就我国股市波动情况进行实证研究。

研究结果表明，我国深成指周收益率序列不存在自相关；对比GARCH （1，1）模型和GARCH-M（1，1）模型，不含常数项的GARCH-M（1，1）模型优于捕捉深成指周收益率的波动性。

文章最后对其波动性进行了预测分析。

【关键词】深证成分指数； ARCH效用； GARCH模型； GARCH-M模型一、引言（一）文献概述一般来说，金融资产的收益率序列常常会表现出“波动聚集性”、“尖峰厚尾”以及“杠杆效应”等特性。

对此，恩格尔（Engle，R.，1982）最早提出了自回归条件异方差模型（ARCH模型），由博勒斯莱文（Bollersle，T.1986）发展成为广义自回归条件异方差模型（GARCH模型），恩格尔（Engle）、利林（Linlien）和罗宾（Robins）（1987）引入了利用条件方差表示预期风险的ARCH-M模型。

目前，在学术界ARCH模型已经有多种扩展形式（高铁梅，2009），比如TARCH、EGARCH以及PARCH等非对称ARCH模型。

很多国内学者已经用ARCH模型族对金融时间序列进行了实证分析和研究。

比如，庄彬惠、曾五一（2006）认为我国股市存在较显著的杠杆效应，并且认为EGARCH（1，1）模型最合适预测我国上证综指的收益率序列波动。

干晓蓉、胡晓华（2007）认为TARCH（1，1）模型和EGARCH（1，1）模型能有效地描述上海股市收盘指数的周收益率。

洪潇（2010）认为非对称CARCH模型能更好地描述我国股票市场暂时的非对称效应。

姚战琪（2012）运用CARCH模型对上证综指日收益率进行研究，结果表明其呈现明显波动集群性特征，且认为我国股票市场存在显著的信息非对称性和杠杆效应。

（二）背景和意义目前，国内学者对我国股票市场收益率波动研究大都是以上证综合指数的日收益率为对象，而以深证成分指数的周收益率作为研究对象缺乏深入研究。