基于GARCH族模型的股市收益率波动性研究

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1、金融研究山东财政学院学报(双月刊)20O9年第1期(总第99期基于GARCH族模型的股市收益率波动性研究安起光郭喜兵(山东财政学院，山东济南250014)[摘要]通过运用GARCH类模型对我国沪市的日收益进行分阶段分析，得出了对于不同的阶段，利空和利好消息对我国股市的影响是不同的，在熊市，利空消息产生的波动要大于利好消息产生的波动；而在牛市，利好消息产生的波动要大于利空消息产生的波动，而且在不同的阶段，投资者对风险所要求的收益也有较大差异。[关键词】GARCH模型；收益率；风险[中图分类号】30．9[文献

2、标识码】A[文章编号]1008—2670(2009101—0047—04较晚，目前正处于上升发展阶段，因此我国股票市场一、问题的提出较发达国家的股票市场来说其影响因素要复杂的近来，金融学家和计量学家对发达国家成熟资多。近年来，运用GARCH模型对我国股票市场进行本市场的波动性进行了广泛的研究，得出金融时间研究是一种比较新的思路与方法，相关研究也大量序列一些共同特点。首先，股票收益的经验分布显涌现，本文则希望通过分析能够为我国股票市场的著不同于独立正态分布，表现出明显的尖峰厚尾性；研究发展提供一些参考。第二

3、，股票价格或指数的运动服从随机游走过程，而且一般是非平稳序列，但是收益序列通常呈现出平二、相关文献综述稳的特性；第三，收益序列本身几乎不呈现出相关目前，采用GARCH模型方法对我国股市进行的性，而收益的平方序列却表现出比较明显的相关性。研究，主要集中于对沪、深两市的收益率进行拟合以基于以上特点，专家们提出了时变假设，并尝试通过检验股市的波动性，主要有吴长凤(1999)利用二特定的技术来预测金融时间序列的收益波动性。元非对称ARCH(1)模型初步探讨了我国深沪股市中1982年，Ee提出了自回归条件异方差模型

4、，即非对称信息的互相传播作用；唐齐鸣、陈健(2001)]ARCH(AutoregressiveConditionalHemmskedastic)模型。利用ARCH类模型对我国股票市场的波动性进行检1986年，Bollerslev又提出了广义ARCH(GARCH)模验，发现我国股市具有明显的ARCH效应；陈千里型。国外许多学者也通过大量的实证分析证明了模(2o03)_3J运用GARCH模型对上证综合指数进行分型对于股票指数研究的适用性，而且也从中不断的对其进行完善与补充，又相继提出了EGARCH模型、析，结

5、果显示我国股市存在显著的星期一高波动性TGARCH模型等GARCH模型的延伸模型，我们称之现象；胡永宏、陆忠华(2005)l4运用EGARCH模型对为GARCH族模型。沪深股市的杠杆效应进行实证分析，结果表明，日收我国的股票市场始于20世纪90年代初，起步益率存在着明显的杠杆效应，收益对波动强度的影[收稿日期]20O8—12—24[作者简介]安起光，男，山东莱阳人，山东财政学院金融学院教授、硕士生导师，研究方向：金融工程；郭喜兵，男，山东聊城人，山东财政学院金融学院硕士研究生，研究方向：金融工程。47响具

6、有非对称性；刘晓、李益民(2005)将GARCH=c+rf_i+eI族各类模型对比分析，并将其应用在深圳成分指数波动性的研究，分析了深圳股市的一些形式特征，最￡=~／h‘后发现，模型EGARCH(3，1)能够相对较好地进行模hz=d。+盏：一拟；陈朝旭、许骏(2005)利用四种GARCH模型实式中ao>0，O／iI>0，i=1，2⋯．P，以确保h>0，证分析了上海股票市场的波动性，结果表明上海股同时}独立同分布，E()=0，D()=1。上式中市具有较为明显的ARCH效应，波动持续时间长，波的第一个式子称为

7、均值方程，第三个式子称为方差动存在显著的非对称性和杠杆效应；姚燕云方程，h称为条件方差。[1](2o06)ET]运用GARCH—M模型对沪深收益序列进行由上式可以看出ARCH模型实质是使用e的P检验，结果表明沪深两市的风险都具有时变、正偏、阶移动平均拟合当期异方差函数值，由于移动平均模高峰、波动聚集性和长记忆性等特点，负面消息会加型具有自相关系数P阶截尾性，因此ARCH模型实际剧市场的波动；李双成、邢志安(2006)运用GARCH上只适用于异方差函数短期自相关过程，但在实践模型的一种新形式来验证中国股票市

8、场是否符合量中，有些残差序列函数具有长期自相关性，若使用价关系的主流理论一混合分布假说理论；边一斐ARCH函数将会产生很高的移动平均阶数，增加参数(20O7)通过基于正态分布和t分布的GARCH模型估计的难度，并最终影响ARCH模型的拟合精度。对上证指数的波动性进行分析，实证结果表明基于t1986年，Bollerslev提出的广义ARCH模型，即分布的GARCH模型更能精确的描述股市的波动性；GARCH模型，克服了ARCH模型