GARCH模型论文节日效应论文：中国股市月份效应和节日效应实证研究

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ＧＪＲ－ＧＡＲＣＨ模型的上海证券市场实证研究根据1998年1月1日－2006年5月1日上证综指数据，采用GJR－GARCH 模型对上证股市收益率的统计特性进行讨论，并分析了上证股市收益率波动的非对称性现象。

结论表明：(1)上证综合指数序列存在冲击的非对称性，同时也存在着杠杆效应；(2) 由拟合得到的新闻影响曲线可以看出，GJR－GARCH模型的新闻影响曲线也是非对称的，同样强度的利空消息较利好消息对未来波动的影响更大。

标签：GJR－GARCH模型；收益率；条件方差；杠杆效应；新闻影响曲线1 GJR-GARCH模型概述Engle在1982年首先提出了ARCH模型，ARCH模型很好的捕捉了金融时间序列中波动的丛集现象。

图1是上证综合指数自1998年1月1日至2006年5月1日间2005个交易日的市场收益率波动图，典型地刻画了金融市场收益率的这种特性。

2 实证分析2.1 样本数据的选取样本数据来源于WIND行情数据库，包括沪市综合指数的日收盘价格指数，导出数据为其复权后的数据，见图1。

数据从1998年1月1日到2006年5月1日，共2005个观测值。

2.2 数据的基本统计特征和非正态性数据的统计特征如表1所示（使用的软件是EViews5.0）。

正态分布的偏度应该是0，而样本数据的偏度是-0.014965，此值为负数，右偏，数据的分布具有一个较长的左尾；正态分布的峰度应该是3，而样本数据的峰度是8.889194，此值大于3，验证了收益率数据具有尖峰厚尾的特性。

另外，我们通过估计数据序列收益率经验分布密度图（估计选用了Epanechnikov核，窗宽为0.005，共选取了1000个点），如图2所示，也验证了收益率分布的尖峰态。

2.3 单位根检验我们使用增广Dick-Fuller（ADF）检验，验证所研究的数据是否具有单位根（使用的软件是EViews5.0）。

在检验过程中，我们选择Schwarz InformationCriterion（SIC），最大滞后阶数设为10，检验结果见表3。

ＧＡＲＣＨ模型对研究股市交易量与股价关系的作用本文运用Granger因果检验和扩展GARCH模型实证研究了深圳A股市场交易量与股价之间的关系。

得到了如下结论：交易量变量和收益率、波动率存在双向Granger因果关系；交易量只能在有限程度内解释波动率的持续性，深圳股市还存在其他影响波动率持续性的因素。

标签：交易量波动性Granger因果关系GARCH模型一、引言证券市场中的量价关系是指证券价格的波动与交易量之间的关系，对量价关系的研究近年来日益受到金融界的重视。

通过量价关系的研究,能够帮助了解金融市场的微观结构,揭示价格波动产生的根源。

Clark首次提出了混合分布假说(the Mixture Distribution Hypothesis, 简称MDH)。

在而后的发展中，Tauchen 和Pitts建立了量价关系的二元混合模型(Bivarite Mixture model),Andersen对模型进行改进，他在Glosten和Milgrom的理论框架的基础上, 形成了修正的混合分布模型(MMM)。

Andersen认为信息的不对称和流动性的需求是产生信息到达的交易量的原因。

Lamoureux 和Lastrapes 把交易量变量加入到GARCH模型的条件方差方程，证实了把交易量作为信息流的替代指标对价格波动具有很强的解释能力。

二、研究方法和模型选择首先，本文对深圳股市中成交量是否对收益率、波动性产生影响进行了检验。

如果成交量对收益率和波动性有影响，则成交量和收益率、波动性两两之间应存在Granger因果关系。

反之，则说明成交量对收益率和波动性没有影响。

其次，本文分析了交易量能在多大程度上解释收益波动率的GARCH效应。

如果金融资产的收益服从混合分布理论,每日信息到达的不同会导致不同的资产收益波动, 而GARCH模型正好刻画了每日到达信息的相关性。

因此，若引入交易量变量后能解释股价波动的GARCH效应，则说明交易量可以作为信息到达的替代变量。

中国股市春节效应的验证及投资建议作者：董桓旭来源：《时代金融》2017年第21期【摘要】节假日效应是指股票的回报率在假期前后异常高于其他交易日的现象。

目前在全球股票市场已发现了各种不同形式的节假日效应。

文章重点研究我国最重要的传统节日春节前后A股市场是否存在异常的高收益，即是否存在春节效应。

根据2006年6月7日～2015年10月30日上证指数的日收益率，并采用引入了虚拟变量的GARCH模型，发现沪市存在显著的春节效应，尤其是钢铁、运输服务、交通设施、有色、半导体、通信设备这几个板块。

文章最后为投资者列举了一些实用的投资策略。

【关键词】春节效应股票市场投资者 GARCH模型一、绪论研究表明，世界各国的股票市场都存在着一定的节假日效应，即股市在某些法定节假日前后存在异常收益率。

节假日效应是日历效应的一种，目前日历效应已引起了国内外学术界及市场参与者的关注，如周内效应、一月效应、年末效应等得到了许多学者的实证，但节假日效应方面的研究相对不足。

根据弱式有效市场假说（EMH），基于历史数据无法预测股票价格的变动。

然而如果假日效应存在，意味着投资者可以基于该效应采取一定的交易策略来获取超额收益。

春节作为我国假期最长、最重要的传统节日，人们的心理、消费与投资的热情会受到显著影响，因此研究股市在此前后异于一般交易日的表现具有代表性意义。

通过考察春节效应的股市收益表现、行业热点及市场行为特征或许能找出一般性的规律，并为其他节假日效应提供参考。

二、模型介绍在宏观经济领域和金融领域，时间序列经常呈现出集群效应，即在消除确定性非平稳因素之后，残差序列的波动在大部分时段是平稳的，但会在某些时段波动持续偏大，某些时段波动持续偏小，并不满足方差齐性，这给OLS最小二乘估计带来了一定困难。

1985年，Bollerslov提出了广义自回归条件异方差模型，有效地解决了这个问题，它的结构为：这个模型简记为GARCH（p，q），该模型考虑了对方差函数q阶自相关性，使其可以拟合具有长期相关性的异方差序列，有效刻画金融变量的波动性特征。

节日效应在不同行业强弱的实证研究作者：黄垚行方华来源：《经济研究导刊》2020年第34期摘要：针对上证十个行业指数的收益率数据，采用ARMA（p，q）-GARCH模型就节日效应在不同行业表现的强弱进行实证研究。

研究发现，除了上证信息、上证电信、上证公用外，其余7个行业指数均存在显著的节前效应，且收益率节前效应最强的三个行业是上证材料、上证可选、上证能源。

除了上证能源外，其余9个行业指数均存在显著的节后效应，且收益率节后效应最强的三个行业是上证材料、上证医药、上证信息。

关键词：节日效应;ARMA（p，q）-GARCH（1，1）模型;行业差异引言传统的金融理论建立在一些严格的假设之上，有效市场假说（EMH）是其中重要的一部分。

然而严格的假设往往难以完全描述现实的金融市场，许多市场异象的长期存在，对有效市场假说提出了挑战。

这些市场异象包括节日效应、月份效应、小公司效应、低市盈率效应、股票溢价之谜等等。

所谓节日效应，是指在股票市场上，节假日前后的交易日的收益率、波动性等性质明显异于市场平均水平，并在统计上显著的现象。

国内外的一些学者已经对节日效应进行了探究，证实了节日效应在许多市场上都存在。

这些文章大都是对整个市场指数，比如上证指数或深证成指进行研究。

本文将从节日效应在不同行业的强弱的角度进行分析，旨在找出节日效应在哪些行业表现最强，在哪些行业表现最弱，由此为投资者提供参考。

一、文献综述Fields（1934）首先发现在某些休市的节日前股票往往有较高的回报。

Cadsby and Ratner （1992）检验1962—1989年10个国家或地区不同阶段的节前效应时发现，美国、加拿大、日本、中国香港和澳大利亚的股票市场上，表现出明显的节前效应，但在几个欧洲国家的股票市场上，这种效应并不明显[1]。

Kim（1994）等发现，在1963—1987年期间，美国的S&P500、纽约证券交易所、纳斯达克市场以及英国的金融时报30指数、日本的东经证券交易所指数都存在显著的节前效应[2]。