上证综指GARCH类模型探讨，本文主要内容关键词为：上证综指论文,模型论文,GARCH论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
许多年来，金融市场的可预测性不仅吸引了专业人士和学术界经济学家的注意力，而且激发了众多业余投资者的兴趣。对历史价格图形模式进行的目测考察已成为投资分析的标准惯例。但是这种行情图分析表面上纯粹是描述性预测技术，缺乏理论支柱。许多学术研究者强烈反对这类分析。学术界开始利用时间序列模型分析金融价格序列。自从Box和Jenkins(1976)介绍了ARMA模型和Engle(1982)介绍了GARCH模型后，国外对这两类模型的研究已经日渐成熟。本文尝试着用这些模型分析上海证券综合指数，建立适合我国证券市场的模型。
一、数据的选取
我国早期的股票市场极不成熟，股票价格受政策和庄家的影响非常大，具体体现为大起大落。1999年7月1日，《中华人民共和国证券法》正式实施，标志着我国的证券市场走向成熟。因此应该选择此后的数据作为样本，笔者将2000年1月4日（即当年头一个交易日）至2003年12月31日的上海证券交易市场综合指数的每日收盘点为样本
，共957个数据。选择收盘点位为样本，一方面在于前人学者多用该样本，其次在于收盘点位可以认为是反映了当天信息的一个最终结果。数据来源为湘财圆网股票分析系统数据库。
股票指数是一个有趋势且非平稳的过程，不适于直接研究。因此我们研究股指的收益率
，可用股指对数的一阶差分来表示。原因如下：
二、收益率的统计性质
三、CARCH模型的建立
四、非对称的ARCH模型
对于股票市场的研究发现，股价下跌和上涨的幅度相同时，股票价格下跌过程往往会伴随着更剧烈的波动性。为解释这种现象，我们使用非对称的ARCH模型。
五、结论
通过对上证综指日收益率的研究，得出的自相关性非常弱，没有ARMA性质，但条件异方差性质相当显著。作了多个GARCH类模型后比较，得出EGARCH(1,1)模型的拟合效果最好。这说明我国股票市场是有效市场，收益率的变化具有聚集性，并且是非对称的，股票价格下跌过程往往会伴随着更剧烈的波动性。这与国外高度成熟的证券市场的研究结论非常相似。这证明了我国股票市场经过十几年的发展已经基本成熟，政策和法律的制定和执行比较完善，投资者的行为日趋理性。