我国物流企业服务外包服务策略与分析

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1、摘要股票市场充满不确定性。信息、资本的快速流动使股票价格不断变化，从而导致市场之间互相传导。股票价格波动是股市的基本特征，正常的波动有利于活跃股票市场，使市场交易得以持续进行，但剧烈、频繁的波动就会增加市场风险，影响投资者判断，甚至打击投资者信心。我国沪深股票市场是个正在发展的市场，市场，波动的高风险特征显得尤为突出。因此，研究我国沪深股市的波动特征对于政府管理层和投资者均具有很强的现实意义。本文在前人的基础上合理利用GARCH模型对2008.01.03-2013.07.08上证综指和深证成指的日收益率

2、的波动进行了实证分析。关键词：波动性,ARCH,GARCHabstractThestockmarketisfullofuncertainty.therapidmobilityofcapitalandinformationmakestockpricesareconstantlychanging,soLeadtomarketsconducteachother.Thestockpricefluctuationsarethebasiccharacteristicsofthestockmarket,normalo

3、neisconducivetoenliventhestockmarket,thenthemarkettransactionscanbeongoing,butintense,frequentfluctuationswillincreasemarketrisk.Influenceinvestors'judgments,andevenhittheconfidenceofthem.ShanghaiandShenzhenstockmarketisadevelopingmarket,volatilityispart

4、icularlyprominenthigh-riskcharacteristic.Therefore,thestudyoftheShanghaiandShenzhenstockmarketvolatilitycharacteristicisusefultobothmanagementandinvestors. Inthispaper,basingontherationaluseofGARCHmodelstudythestockpriceofShanghaiCompositeIndexandShenzhe

5、nComponentIndexfrom2008.01.03to2013.07.08andthevolatilityofdailyreturns.Keywords:volatility,ARCH,GARCH目录摘要11、绪论31.1研究背景及问题的提出31.2研究意义31.3研究思路及内容32、文献综述43、主要名词介绍44、相关理论模型55实证分析65.1数据特征65.2建立模型65.2.1数据平稳性检验75.2.2模型选择及参数估计86、得出结论126.1结论126.2一些建议127、参考文献138、

6、附录14我国沪深股市的波动性研究——基于GARCH模型1、绪论1.1研究背景及问题的提出目前在经济和金融领域，人们越来越关注波动性问题，因为波动即意味着风险，我们研究的几乎所有时间序列均具有波动性，因此刻画波动，控制风险是当前研究的热点问题之一。尤其在金融领域，随着我国经济的高速发展，金融业的作用与地位越来越突出，中国已经逐渐成为亚洲乃至世界的又一大金融中心。随着中国资本市场的逐步放开，国际、国内大量资本的涌入，这对我国经济发展无疑具有进一步的促进作用，但另一方面，对我国的金融管理，风险控制能力来讲也带

7、来了前所未有的挑战。特别是我国正处于经济转轨阶段，货币市场、资本市场的波动异常明显。就股票市场而言，虽然股票的正常波动能够活跃资本市场，但过于频繁的波动就会增加市场风险，影响投资者判断，甚至打击投资者信心。股票市场的异常波动从宏观和微观双方面对股票市场本身带来巨大伤害。1.2研究意义一个波动性适度的市场对整个经济具有很大的益处，整个金融市场的参与者都享受到这些益处。有波动就有机会，金融资产的波动性促进了许多金融产品的创新和发展，比如期权、期货等衍生产品的开发和创新，同时也激发了金融领域的许多理论发展。证

8、券资产回报的波动性现在已成为资产组合理论、期权估值和资产定价模型等金融理论的核心。可以说，金融资产的波动性问题已经经受到诸如投资者、监管部门、新闻媒体以及学术界等各方面人士的极大关注。特别是许多期权交易者，更是需要紧密关注金融市场的波动性，因为期权价格主要依赖于基础金融资产的波动性。政策制定者需要依赖金融市场波动性的估计值来衡量金融市场的稳定性。因此，深入研究我国股票市场波动的微观结构，考察在现有的股票交易机制下波动性产生的机理，探究适合我