中信银行股市风险波动解析.doc

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1、中信银行股市风险波动分析股票的价格时刻处于波动之中，因而未来的一个投资期的收益率rt是不确定的，其本质上是一个随机变量，具有一定的概率分布。在已知现在及以前信息的情况下，它服从一定的条件概率分布，其不确定性可以用条件异方差来度量。考虑若干投资期，设pt表示某种股票第t个投资期的收盘价，相应的对数收益率为rt=log(pt)-log(pt-1)。下面对中信银行的收益序列建立GARCH模型，估计其方差序列并分析动态风险波动特征。样本数据为2007年4月27日至2011年6月22日，共1000个交易日。以1000个交易日的日收盘数据为基本的分析数据，数据来源于广发证券股票交易软件，

2、具体数据如附表1。下面的相关估计结果由Eviews5.0得出。一、回归拟合由前面的分析可得，研究金融资产收益率时通常使用对数收益率，对原数据经过处理并作对数收益率图、自相关图。根据对数收益率时序图和单位根检验可以看出，该序列是平稳的。由自相关图中的Q-Stat统计量检验得出，序列不是纯随机的，尝试构造AR（2）模型，AR（2）模型为yt=-0.000664-0.066621xt-1-0.025976xt-2+vt对数收益率时序图ADF检验结果t-Statistic  Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-34.40401 0.00

3、00Testcriticalvalues:1%level-3.4366835%level-2.86422510%level-2.568251对数收益率自相关图一、残差自相关性检验由残差序列的自相关图中Q-Stat统计量得，滞后15阶的P值都大于0.05，接受原假设，说明残差序列{vt}为纯随机序列。三、异方差自相关性检验对残差序列利用LM统计量检验看是否存在异方差性，检验结果如表1。从表中可以看出延迟6阶的检验结果表明残差序列具有显著的异方差性。假设异方差函数为ht，则有vt／(ht)0.5～N(0,1)。表1VariableCoefficientStd.Errort-Sta

4、tisticProb.  C0.0003796.93E-055.4650730.0000RESID^2(-1)0.0688900.0319902.1534710.0315RESID^2(-2)0.0397250.0320621.2390000.0156RESID^2(-3)0.1021400.0320663.1853370.0015RESID^2(-4)0.0939430.0322042.9171210.0036RESID^2(-5)0.0631520.0322561.9578650.0505RESID^2(-6)0.0731570.0322182.2706470.0234R

5、ESID^2(-7)-0.031910.032122-0.9934210.3208RESID^2(-8)0.0389500.0319891.2175980.2237RESID^2(-9)0.0035910.0319790.1123070.9106RESID^2(-10)0.0323780.0315011.0278500.3043四、ARCH模型阶数估计由于LM统计量显示出残差序列具有异方差长期自相关性，即存在较高阶ARCH效应，对该收益率残差序列拟合GARCH（1，1）模型及其他一些高阶GARCH模型，表2列出了残差序列拟合的各阶GARCH模型的AIC值。表2GARCH模型定

6、阶GARCH（p，q）AIC（1，1）-4.466219（1，2）-4.464253（2，1）-4.464219（2，2）-4.459765从表2中可以看出，残差序列在AIC准则下的适合模型阶数为GARCH（1，1）。五、参数估计对模型的参数进行极大似然估计，参数估计值如表3，可得残差序列的GARCH（1，1）模型为yt=-0.000664-0.066621xt-1-0.025976xt-2+vtvt=(ht)0.5etht=0.0000848+0.957116ht-1+0.057375v2t-1参数显著性检验显示，除自回归模型中的参数外，其他参数均显著。需要说明的是自回归模

7、型中的参数不显著对模型没有影响，目的是为得到残差序列。表3CoefficientStd.Errorz-StatisticProb.  C-0.0006640.000783-0.8476280.3966Y(-1)-0.0666210.033472-1.9903690.0466Y(-2)-0.0259760.032228-0.8060050.0202VarianceEquationC8.48E-062.44E-063.4696460.0005RESID(-1)^2*(RESID(-1)<0)0.057375