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基于GARCH族模型的深证股市风险的度量与研究
基于GARCH族模型的深证股市风险的度量与研究
摘要：
随着中国股市的不断发展，风险管理和度量成为了投资者和金融机构关注的热点。深证股市作为中国主要的股票交易市场，其风险的度量和管理是非常重要的。本文以GARCH族模型为基础，结合深证股市的实际数据，对深证股市的风险进行度量和研究。
1.引言
风险是金融市场中无法避免的一个重要因素。在投资决策和风险管理中，对风险的度量和研究至关重要。深证股市作为中国主要的股票交易市场之一，其风险的度量和研究具有重要的现实意义。
2.GARCH族模型的介绍
GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）模型是对股市风险度量的常用模型之一。它是对传统的ARCH模型的扩展和改进。GARCH族模型通过对过去观察值进行分析，提供了可预测下一期股票波动的方法。
3.数据收集与预处理
本文将使用深证股市的实际数据进行分析。首先，需要收集深证股市的历史股票价格数据。其次，对数据进行预处理，包括去除异常值和缺失值。
4.GARCH族模型的应用与分析
本文将使用GARCH族模型对深证股市的风险进行度量。首先，建立GARCH族模型，包括GARCH、EGARCH、TGARCH等模型。然后，对模型进行拟合和参数估计。最后，对模型进行模型检验和预测。
5.结果与讨论
根据GARCH族模型的拟合结果和预测结果，可以评估深证股市的风险水平。通过对不同模型的比较，可以选择最优的模型来度量股市风险。同时，可以利用GARCH族模型进行风险预测，帮助投资者和金融机构做出相应的风险管理决策。
6.风险管理策略
根据深证股市的风险度量结果，本文还将提出相应的风险管理策略。比如，通过对风险敞口的控制、交易策略的优化等手段来降低投资风险。
7.结论与展望
本文通过基于GARCH族模型的深证股市风险度量与研究，对深证股市的风险进行了系统的分析。结果表明，GARCH族模型可以有效度量深证股市的风险，并能够提供有用的风险管理策略。未来的研究可以进一步深入探讨其他模型的应用，以及更多因素对股市风险的影响。
参考文献：
[1]Bollerslev,T.(1986).GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity.JournalofEconometrics,31(3),307-327.
[2]Nelson,D.B.(1991).ConditionalHeteroskedasticityinAssetReturns:ANewApproach.Econometrica,59(2),347-370.
关键词：GARCH族模型，深证股市，风险度量，风险管理