基于garch族模型期货价格波动探究

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1、基于GARCH族模型期货价格波动探究摘要：本文以玉米期货为例利用GARCH族模型对玉米期货价格进行了研究，发现玉米价格前期的冲击对后期的影响是持久的，并且价格变化存在着非对称性，利空消息对玉米期货价格变化影响更大；GARCH、TARCH、EGARCH模型都能较好的预测玉米期货价格，相比较而言，TARCH模型预测效果要更好些。关键词：价格；非对称性；GARCH族模型一、引言了解期货价格的波动对于期货市场的参与者有着重要的意义，本文以玉米期货为例，运用GARCH模型、TARCH<型、EGARCH模型进行分析。2004年9月22日玉米期货品种在大连商品交易所推出上市，几年的发展下，玉米

2、期货已成为国内最主要的农产品期货交易品种之一。能够准确的判断玉米期货价格波动，是有效利用玉米期货市场来实现套期保值和价格发现功能的基础。考虑到市场接受新产品往往需要一段时间，因此本文样本时间段选为2005年7月1日-2012年12月31日玉米期货主力合约收盘价数据CP。数据来源于文华财经交易系统，共1830个观测值。二、实证分析(-)均值方程设定首先对变量CP进行自相关检验，发现CP序列的滞后1期至36期的自相关系数AC和偏相关系数PAC显著不为0,而且Q统计量非常显著，所以CP存在自相关性。因此引入变量CP的滞后项，根据AIC和SC准则，以及剔除不显著的解释变量。最后得到均值方

3、程形式为：CPt二❷ZCPt-l+❷［CPt-2+❷et。❷Z、❷［表示系数，❷et表示残差项。简单回归的结果为❷Z=0.876、❷［=0.124,对应的t统计量依次为37.7、5.342031,方程的R2=0.998124、DW=1.999827o检验结果表明方程总体显著性很好，解释变量都在1%显著性水平通过t检验。对❷et进行自相关检验,发现不存在自相关性。再次，对❷et进行单位根检验，采用ADF方法，检验得到t统计量为-42.7,对应P值为0,即在1%显著性水平下拒绝原假设。结果表明序列是平稳的，因此均值方程具有协整意义。然后，对方程进行条件异方差的ARCH-LM检验，在滞

4、后10期内，得到F统计量为2.3,对应P值为0.01,R统计量为23.07041,对应P值为0.0105。检验结果表明方程残差存在条件异方差性。（二）方差方程设定1、GARCH模型。许多经济问题常常出现❷et的条件方差依赖于很多时刻之前的变化量的现象，尤其是金融领域采用日数据或周数据时特别明显。GARCH模型就是用一个或两个的滞后值代替许多的滞后值。本文建立的GARCH(1,1)条件方差表达式为：112=^r+a0et-12+b❷ltT22、TARCH模型oTARCH模型是一个反映非对称性的模型,在GARCH模型基础上加入虚拟变量，由此来反映数据冲击的非对称性。本文建立的TARC

5、H(1,1)条件方差表达式为：❷lt2=<^r+a❷etT2+b❷ltT2+c令et-12dtT其中，dt-1是一个虚拟变狼，当❷et-10,说明了”坏消息”能比"好消息”产生更大的冲击。当出现”坏消息”时，该冲击会带来一个a+c=0.13倍的冲击，而出现”好消息”时，仅会带来一个a=0.04倍的冲击。这证明了负的冲击比正的冲击更容易增加我国玉米期货价格的变化。EGARCH模型中，a的估计值为0.178332,非对称项c的估计值为-0.038782o当❷et-l>0,该信息冲击对条件方差的对数有一个a+c=0.14倍的冲击；而当❷etT