ＧＡＲＣＨ模型对沪市行业指数的实证研究(1)
2017-01-03 01:04
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【摘要】文章中通过基于正态分布和t分布的GARCH模型对沪市行业指数的波动性进行了比较分析，实证结果表明基于t分布的GARCH模型能更精确的描述股市的波动性。此外，还用EGARCH模型检验了市场波动的不对称性，实证结果表明沪市行业指数除地产指数外都存在明显的“杠杆效应”，做出市场冲击曲线也能直观说明股票市场的“杠杆效应”。
【关键词】行业指数；杠杆效应；GARCH；信息冲击曲线
金融市场的时间序列通常表现出不稳定的特点，较大幅度的波动之后往往伴随的持续的较大幅度的波动，较小幅度波动之后则伴随着持续的较小幅度的波动，既股票价格的时间序列呈现波动的积聚性和持续性。与正态分布相比，收益的时间序列数据的实际分布具有“尖峰厚尾”性。另外，金融市场尤其是股票市场，价格运动和波动性是负相关的，坏消息比利好消息引起的股价波动幅度大，有明显的“杠杆效应”。
GARCH模型是适应金融市场普遍规律性的一种模型，本文分别用基于正态分布和t分布的GARCH（1，1）模型对上证行业指数进行了实证研究，比较两种分布在波动预测精度上的差异，找出较好的描述股票市场波动性的工具，研究结果表明基于t分布的假设更能准确的描述股票市场的波动性，并对五个行业的波动性进行比较。此外，还利用EGARCH（1，1）模型考察了上证指数中的“杠杆作用”，以期对投资者在投资决策时有所帮助。
一、GARCH及EGARCH模型
Engel在1982年首先提出了ARCH模型对方差进行建模，来描述股票市场的波动聚类性和持续性。
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