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《基于arch模型的道琼斯股票指数收益率的实证研究创新》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、基于ARCH模型的道琼斯股票指数收益率的实证研究摘要波动率研究是资额产定价方面的重要研究方向。波动率估计准确与否直接关系到模型运用是否得当,投资策略是否成立。本文利用ARCH(3,0)模型和GARCH(1,1)模型对道琼斯指数日收益率从2010年1月19日到2016年1月6日，共1491个观察值进行实证分析。得出结论：GARCH(1,1)能够较好的描述道琼斯指数的波动程度，并能对未来的走势进行预测；并在此基础上提出建议。关键词：波动率ARCH模型收益率IIIIAnempiricalstudyon
2、theyieldofDowJonesstockindexbasedonARCHmodelAbstractVolatilityresearchisanimportantresearchdirectionoftheamountofcapitalassetspricingmodel.Volatilityestimationisaccurateornotisdirectlyrelatedtothemodelareappliedproperly,theinvestmentstrategyisestabli
3、shed.Thearch(3,0)modelandtheGARCH(1,1)modeloftheDowJonesindexdailyreturnratefromJanuary19,2010toJanuary20166,andobservedatotalof1491valuesforempiricalanalysis.Theconclusionisdrawn:GARCH(1,1)canwelldescribetheDowJonesindexvolatility,andtopredictthetre
4、ndofthefuture;andonthisbasis,putforwardsomesuggestions.Keywords:volatilityARCHmodelyieldII目录摘要IAbstractII一、绪论1（一）研究现状综述1（二）研究目的和意义1二、ARCH模型的金融背景1三、ARCH模型简介2（一）ARCH模型2（二）ARCH模型基本思想21.模型的假定22.ARCH模型的建立33.ARCH的广义模型----GARCH34.ARCH模型的缺点3四、基于ARCH模型的道琼斯股票指
5、数收益率的实证研究3（一）数据的选取与表示3（二）ARCH模型建立41.序列平稳性检验42.ARCH模型的建立63.GARCH(p,q)模型的建立、检验及预测7五、结论9参考文献10IV附录11IV一、绪论（一）研究现状综述在国外,对于股市的ARCH效应的研究有很多,这个课题引起了诸多学者的关注,其中Bodurtha和Mark(1991)选取了纽约股票市场,对其指数收益率的波动进行了实证分析,发现有明显的ARCH效应Engle和Mustafa(1992)选取在国外股票市场中的一支股票进行研究,证
6、实了ARCH效应的存在,Engle(1993)运用GARCH模型对日本TOPIX指数收益率的波动进行实证分析,Crouhy和利用Rockinger模型研究了全球的21个较大的股票市场，他们发现了同样的结论；Chiang和Doong（2001）对亚洲部分股市利用TAR-GARCH模型进行估计。中国学者对我国股市同样进行建模分析，苏恭（2007）、金丹（2008）、邹娜（2010）、马国腾（2010）、翁黎炜（2010）、郑雪梅（2011）等对股票市场进行了实证研究，同样反映出我国证券市场的指数收益
7、率呈现尖峰厚尾的特性。李锋（2008）研究认为股市自回归模型是现阶段我国股市研究的最优选择，同时指出ARCH效应产生原因应该是系统外的某种一致性因素，每一次丛集的具体依据又有所不同，残差丛集性理论上也可以通过ARMA模型中加入人工变量来处理，但是由于每组残差丛集都有其不同的产生机制，所以用ARCH模型是解决残差丛集性较好的方法。基于此，本文在搜集最新股市数据的基础上，通过对收益率自相关进行修正并运用ARCH族模型对我国上证综指收益率的波动进行实证分析。其中GARCH模型和EGRACH模型已经成为
8、度量金融市场波动率的主要工具。在国外,研究者已经使用GARCH族模型进行了大量的实证分析。近年来,国内对股指波动率进行的研宄越来越多,但实证研究依然相对较少。（二）研究目的和意义波动率研究是资额产定价方面的重要研究方向。波动率估计准确与否直接关系到模型运用是否得当,投资策略是否成立；对于监管者、从业者、研究者、投资者来说,波动率的实证研究至关重要,希望本文能对各市场相关者提供有意义的参考,为共同建设一个功能更加健全、更加灵活、更加富有弹性的金融市场做出贡献。二、ARCH模型的金融背景11考虑金融
