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基于GARCH类模型的上证股市波动性研究
基于GARCH类模型的上证股市波动性研究
摘要：本文以上证股市为研究对象，利用GARCH类模型对其波动性进行了研究。通过收集上证股市的日收盘指数数据，并运用ARMA-GARCH模型，对波动性特征进行了实证分析。研究结果显示，上证股市存在显著的波动性集聚现象，并且GARCH类模型可以较好地捕捉到这一特征。进一步分析表明，上证股市的平均回报率与波动性存在负相关关系，表明投资者在风险偏好较高时，股市波动性较大。
关键词：上证股市、波动性、GARCH模型、集聚现象
1.引言
股市波动性是金融领域的一个重要研究课题，对投资者、金融机构和政府都具有重要意义。波动性研究可以帮助投资者进行风险管理和资产配置，对金融机构评估风险并进行有效监管，对政府优化金融政策具有指导意义。在波动性研究中，GARCH模型因其较好的统计特性被广泛应用于金融领域。
2.数据与方法
本文选取了上证股市的日收盘指数数据作为研究样本，时间跨度为2000年1月至2020年12月。首先，通过观察数据的时序图和自相关图，判断股市的波动性特征。然后，运用ARMA-GARCH模型对股市的波动性进行回归分析。
3.研究结果与分析
研究结果显示，上证股市存在明显的波动性集聚现象，即波动性会在一段时间内集中爆发。通过ARMA-GARCH模型的拟合，发现GARCH(1,1)模型能够很好地捕捉到股市的波动性特征。同时，模型的回归结果表明，上证股市的平均回报率与波动性存在负相关关系，即当股市的回报率上升时，波动性会下降。这可能表明投资者在风险偏好较高时，对股市的波动性相对较为容忍。
4.结论与建议
本文基于GARCH类模型对上证股市的波动性进行了研究，实证结果进一步验证了GARCH模型在捕捉股市波动性方面的有效性。同时，研究结果也为投资者提供了一定的风险管理建议，即在投资股市时要注意波动性的变化，并根据之前的波动性特征来进行风险管理。此外，未来的研究可以进一步扩展样本范围，比如考虑更长的时间跨度或其他股市指数进行比较研究。
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