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新冠“黑天鹅”下中美股票市场波动趋势探讨——基于GARCH模型的实证研究新冠“黑天鹅”下中美股票市场波动趋势探讨——基于GARCH模型的实证研究摘要：2020年新冠疫情的爆发给全球股票市场带来了巨大的冲击，尤其是中美两大经济体的股票市场。
本文基于GARCH模型，对新冠疫情期间中美股票市场的波动趋势进行了实证研究。
研究结果表明，新冠疫情对中美股票市场的波动具有显著的影响，且两国市场的表现存在差异。
在疫情初期，中美股票市场均表现出较大的波动，尤其是美国市场表现更为剧烈。
随着疫情的发展，中美股票市场的波动逐渐趋于稳定，但美国市场仍然保持较高的波动性。
本文的研究结果有助于了解新冠疫情对股票市场的影响，并为投资者提供对策和参考。
关键词：新冠疫情；黑天鹅；中美股票市场；波动趋势；GARCH模型第一章绪论1.1 研究背景和意义新冠疫情是自20世纪初爆发的全球大流行疾病，对全球经济产生了长期且广泛的影响。
疫情爆发初期，全球股票市场出现了剧烈的波动，许多市场指数创下历史新低。
作为全球最大的两个经济体，中美的股票市场也受到了极大的冲击。
研究新冠疫情对中美股票市场波动趋势的影响，对了解疫情对经济的影响机制以及风险管理具有重要意义。
1.2 研究目的和内容本文旨在基于GARCH模型实证研究新冠疫情对中美股票市场波动趋势的影响，并对两国市场的表现进行比较分析。
具体来说，本文将分析疫情爆发初期中美股票市场的波动性，探讨随着疫情的发展，两市场的波动趋势是否存在差异，并寻找影响波动的关键因素。
第二章文献综述2.1 GARCH模型的理论基础GARCH模型是一个用于揭示金融资产波动性的经济计量模型。
其理论基础是ARCH模型，即自回归条件异方差模型。
GARCH模型在ARCH模型的基础上引入了波动的延迟响应，能够更准确地描述金融市场的波动特征。
2.2 关于新冠疫情对股票市场的影响研究在新冠疫情爆发初期，许多研究探讨了疫情对全球股票市场的冲击。
基于GARCH模型中国股市波动性的实证分析基于GARCH模型中国股市波动性的实证分析摘要：本文应用ARCH,GARCH,TARCH,EGARCH,GARCH-M模型对中国股市收益率进行定性及定量的分析。
考虑到我国股市变动的实际效果，提出EGARCH模型对我国股市是较好的选择。
分析股市的ARCH效应，对我国上证180指数收益率进行实证分析。
关键词：上证180指数,;GARCH模型;ARCH效应;收益率一、模型简介ARCH模型最早是由Engle于1982年提出，是最简单最基础的条件异方差模型(自回归条件异方差模型)，用来描述波动的集群性和持续性。
但是为了获取条件异方差的动态特征需要高阶的ARCH模型。
Bollerslev将ARCH模型的阶数推广到无穷，得到广义的自回归条件异方差模型，即GARCH模型。
该模型大大减少了参数估计的个数，具有良好的处理厚尾的能力。
后来的研究中先后对ARCH模型进行扩展，提出了ARCH-M,TARCH和EGARCH等模型。
现在国内的一些学者对证券市场上股票的价格及收益率进行了研究，指出与西方比较相像，其波动性呈现出明显的尖峰厚尾，异方差，波动的群集性等特征。
目前我国一些学术界的人对我国证券市场的指数进行实证研究，岳朝龙(2002)，万蔚(2007)，曾慧(2005)都对上证综合指数进行了实证研究，同样反映出我国证券市场的指数收益率呈现尖峰厚尾的特性。
但是还没有对上证180指数进行过ARCH效应的实证检验。
二、研究的目的和数据的.选取上证成份指数(SSE CONSTITUENT INDEX，简称上证180指数)是上海证券交易所中选取的股票。
以2008年1月2日为基准日。
本文选取2008年1月2日至2012年12月31日的上证180指数的收盘价进行分析，共有1119个数据(资料来源于海通大智慧)。
本文的分析均用Eviews3、1进行分析。
由于这一指数属于时间序列，容易导致不稳定性，因而用对数指数收益率。
经济与管理中美股市波动性研究与杠杆效应——基于GARCH模型的实证分析孙梦鸽（华东政法大学商学院，上海200001）【摘要】文章在回顾ARCH/GARCH类模型的基础上，用GARCH模型进行美国股市波动性与中国股市波动性的实证研究，用EGARCH模型进行股市波动的非对称性实证研究。
结果表明，GARCH模型能消除残差的异方差性，股市波动存在强烈冲击，收益有正的风险溢价，股市中坏消息引起的波动比同等大小的好消息引起的波动要大得多，存在明显的杠杆效应，中国的杠杆效应小于美国的杠杆效应。
【关键词】GARCH模型；股市；杠杆一、引言随着经济全球化的发展，世界各国经济被紧紧地联系在一起。
金融市场之间的互动和相互影响表现得尤为突出，金融市场的开放使单个市场波动很容易迅速扩散到另一个市场，进而引起全球金融市场的波动。
Engle通过建立自回归条件异方差模型(ARCH)证明了金融时间序列存在波动聚集现象。
Engle和Ng绘制出了利好消息和利空消息的非对称性信息曲线，证明了资产市场的冲击存在非对称效应，即杠杆效应。
韩非、肖辉研究了2000年到2004年中国股市与美国股市之间的联动性，发现中国股市和美国股市的相关性很弱。
周孝华、黄斌贝对上证综合指数和深证综合指数之间波动的关系进行了研究，结果表明沪深两个市场之间相互引导，信息在两个市场之间能迅速传递，沪深两市存在双向波动溢出效应，并表现出波动的聚集性和非对称性特征。
董秀良、曹凤岐研究了我国股市与美国和日本股市之间的波动溢出效应，结果表明只有香港股市对沪市具有显著的波动溢出效应，美国和日本股市对沪市的波动溢出不显著。
张兵、范致镇和李心丹以上证指数和道琼斯指数为样本研究了中美股市之间的联动性，结果表明在价格和波动溢出方面，中国股市对美国股市的引导作用很弱；在QDII实施滞后，美国股市对中国股市的开盘价和收盘价均有显著的引导作用，美国股市对中国股市的波动溢出呈现不断增强之势。
基于GARCH类模型的中国股票市场波动性的VaR研究作者：薛学学来源：《智富时代》2019年第07期【摘要】近几年我国股票市场经历了大起大落，股市的异常波动与振荡使人们提高了对市场波动性分析的重视程度，并在相关研究中发现了风险问题。
基于此，本文选取了上证指数从2009年4月1日至2016年3月31日的日收盘价为原数据样本，利用GARCH类模型进行研究分析，分析在该模型下中国股票市场的波动性情况，通过相关统计分析，了解当前股票市场面临的风险价值，从而立足于GARCH类模型做出市场VaR分析。
【关键词】GARCH类模型；中国股票市场；风险价值股票市场中存在的风险会随着股市的发展而变化，虽然国家通过多种监管方式遏制风险出现，但出于各类不确定因素的影响，各类风险充满了不可预见性特点。
因此，根据当前我国股票市场的发展现状，明确风险对股价产生的波动，本文基于GARCH类模型，利用风险价值方法衡量股票市场的风险，为各国家股市风险监管部门与金融机构提供参考依据。
1.中国股票市场波动性统计分析一般情况下，我国股票市场价格指数指的是反映价格水平和价格变化，通过对股市波动性分析，以沪市股票市场上证综合指数为案例。
选择了2009年4月1日至2016年3月31日的日收盤价为样本区间，并通过这一区间了解我国股票市场波动情况。
1.1股价总体波动规律分析通过对股票市场上证综指总体波动序列走势图进行分析，了解了股市基本波动走势。
序列图具体如图（1）所示，纵坐标为该区间内日收盘价，横坐标为上证指数，根据图（1）取二者对数。
从序列图中进行研究，发现上证综指波动带有丛聚性特点。
较大的波动情况会伴随大波动，较小的波动也会伴随小波动，这种波动带有明显的持续性特点。
图（1）沪市股票市场上证综指序列图1.2股价波动的描述性统计分析探究股票市场波动性时，首先对上证综指做基本的描述性统计分析，了解样本数据特征，针对样本数据的均值、偏度、峰度以及标准差等指标，做出统计数据计算。
中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型中美股市的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型摘要：本文基于DCC-GARCH模型，对中美股市的动态相关性进行了研究。
研究结果表明，中美股市存在着显著的动态相关性，尤其在金融危机期间更为明显。
此外，本文还分析了相关性对投资组合风险的影响，并探讨了相关性的传染效应及其对跨国投资的启示。
研究结果对于投资者在中美股市间进行投资决策，以及跨国投资的风险管理具有一定的参考价值。
关键词：中美股市、动态相关性、DCC-GARCH模型、投资组合风险、传染效应、跨国投资第一章引言1.1 研究背景中美股市是全球最为重要的两个股票市场，其发展状况关系到全球经济的稳定和发展。
近年来，中美两国股市的关联程度日益加深，投资者对中美股市的相关性变化越来越关注。
1.2 研究目的本文旨在利用DCC-GARCH模型揭示中美股市的动态相关性，并进一步探讨相关性对投资组合风险的影响以及可能存在的传染效应。
通过研究中美股市的动态相关性，将为投资者提供有关投资决策和风险管理方面的参考。
第二章文献综述2.1 中美股市的相关性研究现状2.2 DCC-GARCH模型的应用状况第三章数据与模型3.1 数据收集与描述性统计分析3.2 DCC-GARCH模型简介3.3 模型参数估计与模型检验第四章结果与分析4.1 DCC-GARCH模型估计结果4.2 中美股市的动态相关性分析4.3 相关性对投资组合风险的影响分析4.4 相关性的传染效应分析第五章实证结果的启示5.1 对投资者的启示5.2 对跨国投资的启示第六章结论与建议6.1 结论总结6.2 研究局限与展望第一章引言1.1 研究背景股票市场是一个国家经济的重要组成部分，尤其是中美两个全球最为重要的股票市场。
中美股市的发展状况直接关系到全球经济的稳定和发展。
近年来，中美两国股市的关联程度日益加深，投资者对中美股市的相关性变化越来越关注。
了解并研究中美股市的动态相关性，对投资者进行投资决策和风险管理提供有益的参考。
GARCH模型在股票市场波动性预测中的应用研究引言股票市场的波动性是投资者关注的重要指标之一。
准确预测波动性对于投资组合管理、风险管理和衍生品定价等方面具有重要意义。
GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种常用的时间序列模型，常用于股票市场波动性的预测。
本文将介绍GARCH模型的基本原理和应用，并分析其在股票市场波动性预测中的研究成果和局限性。
一、GARCH模型的基本原理GARCH模型是ARCH模型的拓展，旨在捕捉时间序列中存在的异方差性。
异方差性是指随着时间的推移，时间序列的波动性不是恒定的，而是变动的。
具体而言，GARCH模型通过引入滞后期的波动性变量来建模时间序列的波动性。
GARCH模型的一般形式为：σ²_t = ω + αε²_(t-1) + βσ²_(t-1)其中，σ²_t是时间t的条件异方差；ω、α和β是待估计的参数；ε_t是满足独立同分布的序列。
GARCH模型的基本思想是基于历史数据，通过对波动性的自相关进行建模，来预测未来的波动性。
参数α和β表示过去波动性对当前波动性的权重，参数ω则表示当前波动性的基本水平。
二、GARCH模型在股票市场波动性预测中的应用研究近年来，GARCH模型在股票市场波动性预测方面得到了广泛的应用。
研究者通过收集大量的历史股票数据，将GARCH模型应用于波动性的预测，得到了一系列重要的结论。
1. GARCH模型能够捕捉到股票市场的波动性聚集效应。
波动性聚集效应是指在股票市场中，当市场状况不好时，波动性往往会集中爆发；而在市场状况良好时，波动性往往较为平稳。
GARCH模型能够很好地捕捉到这种聚集效应，为投资者提供了重要的参考。
2. GARCH模型能够提供波动性的条件预测。
根据GARCH模型的估计结果，研究者可以得到未来一段时间内的波动性预测。
基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析一、引言中国股市作为全球最大的股票市场之一，具有重要的风险管理和投资价值。
如何准确评估股市的风险水平，对于投资者制定合理的投资策略至关重要。
本文将运用基于GARCH模型的VaR （Value at Risk）方法对中国股市的风险进行分析，旨在提供一种全面有效的风险评估方法，援助投资者更好地管理风险。
二、GARCH模型的基本原理GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种经济计量模型，主要用于对金融市场波动性进行建模和猜测。
GARCH模型通过思量市场波动性的自相关性和异方差性，为VaR计算提供了可靠的理论基础。
GARCH模型的核心假设是市场波动性在一定范围内存在一定的自相关性，即当市场波动性大时，将来波动性也有可能较大。
同时，市场波动性具有一定的异方差性，即波动性的方差不会保持不变，而是随着时间的推移而发生变化。
三、VaR方法的基本原理VaR是一种用来器量投资组合或资产的风险水平的方法。
它的主要思想是通过对历史数据进行统计分析，找出某个置信水平下的最大可能亏损水平。
VaR的计算方法可以分为历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和基于方差-协方差模型的方法。
本文将重点介绍基于GARCH模型的VaR计算方法，因为它能够更好地反映金融市场的波动性特征。
四、基于GARCH模型的VaR计算方法基于GARCH模型的VaR计算方法主要分为两个步骤：起首，利用GARCH模型对将来的波动性进行猜测；然后，依据猜测的波动性计算相应置信水平下的VaR。
1. GARCH模型的参数预估起首需要选择适当的GARCH模型及其参数。
一般状况下，可以利用最大似然预估法对GARCH模型的参数进行预估。
最大似然预估法能够通过最大化观测数据的似然函数，得到最优的参数预估结果。
2. 波动性猜测依据预估出的GARCH模型参数，可以进行将来波动性的猜测。
