中国股市波动率研究——基于garch与mrs-garch类模型

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2、使用此学位论文，并向主管部门或其指定机构送交学位论文(包括纸质版和电子版)，允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于：()1．经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，于年月日解密，解密后适用上述授权。(√)2．不保密，适用上述授权。(请在以上相应括号内打“√"或填上相应内容。保密学位论文应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密委员会审定的学位论文均

3、为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均适用上述授权。)声明人(签名)：％玖妒l1年M6日摘要本文对上海证券交易所1994年9月1日至2011年7月12日的上证指数收益率的波动率进行了实证分析与模型外推。文章除了考虑GARCH、EGARCH、GJR模型外，还考虑到具有机制转移特性的MankovRegimeSwitchingGARCH(MRS—GARCH)模型。文章考察了正态、t以及GED分布三种情况。参数估计显示单一机制跟马尔科夫机制模型都具有较好的解释能力。采用7种模型评价标准对样本内效果进行评价，发现没有绝对占优的模型。在样本外

4、预测效果上，1日预测效果要明显好于5日预测效果。MRS．GARCH类模型由于考虑了机制转移性，对高波动区域的预测较为精确。同时，MRS—GARCH类模型估计了高波动、低波动转移概率以及平滑概率，较好地把握了波动率的动态变化结构。通过MRS．GARCH类模型，发现上证指数收益率具有明显的波动区域转移特性。关键词：波动率，GARCH，MRS．GARCH，中国股市原书空白页不缺内容AbstractInthispaper,weuseGARCH、EGARCH、GJRclassmodelstOcapturethedvn砌cvolatilityprocessfo

5、rdailyreturnsoftheShanghaiCompositeIndexdata．ToCOn．sidertheMarkovregimeswitchingcharacter,thepaperalsoapplytheMarkovregimeswitchingGARCHclassmodels．Ourempiricalstudyhasfourmajorfindings．First，theestimationresultsindicatethattheparametersestimationarereasonablewitht11emodelspec

6、ificationandwefindthereexistsleverageeffect．Second，accordingtosevenmodelevaluationapproaches，theresultsshowthattheredoesnotexistonemodelCanoccupytheothermodelsforinsampleestimationandoutofsampleforecasting．Third，theperformanceforonedayoutofsampleforecastsisbetterthatthe5daysou

7、tofsam．pleforecasts．TheMRS-GARCHmodelshavebetterfittingabilityforhighvolatilitvareathroughthefigures．Fourth，thevolatilityprocessshowsstrongregimeswitchingcharacterbyanyzingthetransitionandsmoothprobabilities．KeyWords：Volatility,GARCH，MRS．GARCH，ChineseStockMarketⅡI原书空白页不缺内容目录摘要

8、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．IAbstract．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．