基于garch模型的沪深300指数收益率波动性分析毕业论文

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1、成都理工大学本科毕业论文（设计）本科毕业设计论文基于GARCH模型的沪深300指数收益率波动性分析27成都理工大学本科毕业论文（设计）摘要股票价格的波动性在理论界和实务界都是一个热点问题。本文借鉴发达市场的研究文献，运用GARCH模型作为工具,检验了沪深300指数日收益率的波动性的变化。研究结果表明：沪深300指数日收益率波动从时间上呈现出明显的可变性和集簇性,序列分布呈现尖峰厚尾等特点,并且存在明显的GARCH效应，表明过去的波动对未来的影响是逐渐衰减的；模型还存在明显的GARCH-M效应，说明收益有正的风险溢价；通过建立TARCH模型和EARCH模型，发现沪深300

2、指数收益率存在明显的杠杆效应，这反映出在我国股指期货市场上坏消息引起的波动要大于好消息引起的波动。关键词：股指波动性ARCH模型GARCH模型CSI300IndexVolatilityBasedonGARCHModelAnalysisAbstract:Stockpricefluctuationsisahotspotinboththeoreticalcirclesandcommunityofpractice.Basingontheliteraturesearchofdevelopedmarkets,thisarticletriestouseGARCHmodelastool

3、s,totestthedailyreturnvolatilitychangesofCSI300index.AndtheresultsindicatethatCSI300indexdailyreturnvolatilityshowvariabilityfromthetimeandaclearsetofclustersofthesequenceshowedafattaildistributioncharacteristics,andthereexistssignificantGARCHeffect,whichindicatesthatthevolatilityofthepa

4、stinfluencethefuturegraduallydecay.What’smore,therealsoexistsobviousGARCH-Meffect,whichshowsthat27成都理工大学本科毕业论文（设计）theriskpremiumincomedoesexist.ThroughtheestablishmentofthemodelEARCHandTARCH,wefoundCSI300indexsignificantleverageeffectexists,whichreflectsthevolatilityofthestockindexfuture

5、smarketinChinacausedbybadnewseasierthangoodnews.朗读显示对应的拉丁字符的拼音 字典Keywords:Stockindexfuturesvolatility;ARCHmodel;GARCHmodel目录第1章前言31.1选题的背景和研究意义31.2研究对象31.3本文框架结构3第2章相关理论文献综述32.1国外研究成果32.2国内研究成果3第3章研究思路与实证分析327成都理工大学本科毕业论文（设计）3．1研究思路和方法33.1.1ARCH模型33.1.2GARCH模型33.2实证分析33.2.1数据说明及统计性描述33.2

6、.2沪深300指数收益率序列的平稳性检验33.2.3ARCH效应检验33.2.4GARCH类模型建模3第4章结论与分析3致谢3参考文献3附录327成都理工大学本科毕业论文（设计）第1章前言1.1选题的背景和研究意义在2010年4月16日推出以沪深300指数为标的的股指期货合约之前，我国的股票市场还是一个单边做多的市场，投资者参与股市的方式只有一个，先买入，再卖出，并以此实现赢利。对于一个市场而言，这样的模式本身就有很大的缺陷。研究结果显示，如果一个市场缺乏卖空机制，一般会存在股价被高估的现象。推出沪深300指数的关键在于引入一种做空机制，投资者赢利不一定以股价上升为前提

7、，相反股价下降也可能是投资者赢利的途径，也就是说股价的波动为投资者带来了更多获利的机会。投资者可以通过度量波动率来猜测他们可能接触到的风险有多大，同时了解波动性有助于其将股价界定在一个可能的范围内，当投资者认识到股价波动的规律，他就会对他的投资作出明智的决定。这就是为什么我们对估计股市的波动性充满兴趣。综合以上分析，研究沪深300指数收益率的波动性特征，有利于我们进一步探究产生波动性的原因并且使我们更好地规避风险。就沪深300指数收益率的波动性研究方法而言，根据国内外研究结果可以发现许多金融时间序列都将GARCH模型作为解释金融数据的经验