基于主成分聚类及garch模型族的深股金融特征分析

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5、的走向。聚类分析作为一种数据处理方法，因其简便容易理解的特点得到了广泛关注。它能够帮助投资者在数量庞大、种类繁多的数据信息里筛选出对自己有价值的数据，并选择出最适合的方法来进行处理。GARCH模型是人们常用的描述股市波动率的模型。Engle于1982年给出了自回归条件异方差（ARCH）模型。到目前，ARCH模型已经成为应用最广泛的模拟金融收益序列的模型。虽然ARCH模型可以刻画出金融收益序列分布的一些特征，但也有一定的局限性。一方面，q较大时，ARCH模型的条件方差与开始的方差具有相关性，易使得误差较大；另一方面，ARCH模型要求参数为正，以保证方差大于零，但

6、在实际应用中，往往会遇到参数为负值的情况。据此，Bollerslev提出了广义自回归模型（GARCH模型）。而后，又有人逐渐提出了EGARCH、GARCH-M等模型。本文第一章对聚类分析做出了阐述，并简单介绍了主成分分析的方法。第二章介绍了波动率模型的相关概念。第三章为实证分析，首先利用GARCH模型族对深证综合指数的收益率波动进行了实证研究，所用软件为eviews，得到EGARCH(1,1)模型比GARCH(1,1)模型及GARCH(1,1)-M模型能更好的拟合深证综合指数收益率波动的结论。随后，又令EGARCH（p,q）的参数发生变化，得到EGARCH（1

7、,3）模拟更优。另外，还利用SPSS软件，对于随机选取的20支深市股票采集多种指标，先按照主成分分析方法进行筛选，然后运用聚类分析等方法对近期深股20支股票进行了分类，得出结论供投资者进行参考。关键词：GARCH模型族；主成分分析；聚类分析；波动性-I-BasedontheprincipalcomponentclusteranalysisandtheShenzhenstockmarketfinancialcharacteristicsofGARCHmodelanalysisAbstractAlongwithourcountrysecuritiestrading

8、becomingmoremature,