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基于Skewed-T Realized GARCH模型的沪深300指数波动性研究

康凯  
【摘要】:自改革开放以来,随着市场机制的不断完善,我国资本市场有了较大的发展。作为国有企业改革的主要途径,股票市场已经成为国有企业进行机制改革和融资的重要场所。股票市场不仅在推动国民经济持续增长上发挥了不可替代的作用,同时也对世界经济一体化影响巨大。与传统的市场相比,股票市场是充满了不确定性的市场,信息的披露、资本的流动会导致股票市场的价格出现波动,使投资者们对其难以把控。剧烈的股票价格波动增加了投资者的投资风险,会给投资者们带来损失。因此,对股票市场价格波动的研究是十分重要且十分有意义的。本文使用数理工具和计量方法,对我国的证券市场特征进行描述和预测,揭示其内在规律。通过对股票价格波动率的建模分析,加深对股票价格波动实质的认识,把握未来股票市场的趋势,同时发现我国股票市场有可能存在的问题,并提出相应的改进措施。再进一步,通过理论结果与现实结果相比较,发现理论与实际不一致的地方,进而对所使用的模型可能存在的缺陷进行改进。其中,在对收益率的描述性统计分析中,除了对其主要指标包括均值、标准差、偏度、峰度的分析外,还发现其波动具有聚集性和周期性。从结果中可以看出,收益率序列呈现了尖峰厚尾的特征。在对“已实现”测度进行比较时,不同频率所得到的“已实现”方差也呈现出不同的特征,时间间隔越小,频率越大,序列的均值就越小。其中,5分钟时间间隔下的“已实现”方差与“已实现”核估计的各项特征十分接近。收益率序列的波动具有聚集性,即在一个较大幅度的波动后会跟随着另一个较大幅度的波动,在一个较小幅度的波动后也同样会跟随另一个较小幅度的波动。而其周期性,主要体现在与宏观经济周期相吻合。在Skewed-T Realized GARCH模型的实证分析中,我们通过模型对数据的拟合优度进行比较,确立了最佳的模型滞后阶数和最优分布,同时也利用信息冲击曲线等工具,分析了波动的非对称效应。在对模型的预测能力的分析上,通过与SkewedNormal Realized GARCH和传统EGARCH模型的比较分析,分别从样本内预测和样本外预测两个方面验证了Skewed-T Realized GARCH的优越性。Skewed-T Realized GARCH模型的优越之处在于新引入的“已实现”测度,而其原因在于波动率本身是剧烈波动的,而传统的EGARCH模型在收益率层面上是一个简单的ARMA过程,对于迅速变动的波动率序列拟合能力弱。而“已实现”测度可以对日内波动率的变动做出迅速的反应,使得参与拟合的序列能够包含日内波动率变化的信息。


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