不同分布假设GARCH模型择优及其在股市波动溢出效应中的研究

摘要

股票市场最令人关注的便是其波动性，波动的走势起伏决定着投资的收益高低，而投资者获得收益回报的前提是就是保证股票市场的正常波动，这对规范股票市场及其健康发展有着重要的影响和作用。股价的波动性是股票市场最为显著的特性，如何较好的刻画股价波动起伏以掌握股票市场的规律进行预测，是所有投资者最关心的问题，同样也成为了众多学者讨论的热点问题。我国股票市场还是一个较为年轻的市场，正处于发展和转变阶段有其独特的波动特征，投机性较强，波动较为剧烈，易出现大涨大跌的局面，波动频率高，幅度大，且极易受政策导向的影响。同时，伴随着社会发展的脚步，在全球经济大融合的趋势下，各地区的经济市场合作互联愈加频繁，互联网的发展导致市场间的金融信息传导迅速，股市间的联动性增强，而其波动的溢出效应也引起了利益相关这的关注。我国证券市场也在飞速的发展当中，上海和深圳两个地区的股票市场关联性也日益加强，所以处于当前的经济大背景下研究股价波动特征及其和其他地区的股市溢出效应具有重大的现实意义。
　　为了研究我国股市之间的波动溢出效应，在理论层面上翻阅查询大量前人文献，以此为基础总结概括，详细清晰地描述了股市波动溢出的成因及其机理，为本文对股市波动溢出的深入研究打下了扎实的知识基础。在实证方面，本文对比三种不同分布假设的GARCH模型并选取最优的残差分布对股市进行拟合，并创新的使用GARCH模型拟合后的残差平方和为研究对象，进行Granger因果检验，以此来探讨我国股市波动之间的传导。本文以我国上海和深圳两个地区的股票市场为研究对象，将上证综合指数和深圳成份指数作为深沪股市的代表展开分析探索，选取2013年11月8日至2016年12月31日一段完整的股市周期（牛市期、熊市期、盘整期）的股价数据，对其的对数收益率数据进行统计检验。
　　首先通过描述性统计研究发现我国股票具有尖峰厚尾特征，并具有波动集聚性，并不符合正态分布的假设。且证实上证综合指数和深圳成份指数的收益率经检验都存在条件异方差，适合用GARCH模型建模并进行研究。因此本文利用三种不同残差分布的GARCH模型通过E-views软件对我国深沪两股股票市场的波动进行研究，证实了其波动特征，且结果表明我国股市具有较强的波动持续性和长记忆性。
　　之后本文就运用了AIC准则与预测误差指标作为评判标准，考察三种不同分布假设的GARCH模型对我国股市波动的刻画程度及其波动预测能力。对于模型波动预测能力的比较，文中分别对不同分布GARCH模型分别在样本期内和样本期外考察模型的预测能力。将样本划分为2013年11月8日至2016年10月31日和2016年11月1日至2016年12月31日，前一段数据估计模型进行预测，后一段数据进行检验。样本期外的考察同样也是选取预测两个月的数据，2013年11月8日至2016年12月31日进行预测，2017年1月1日至2017年2月28日的数据进行检验。研究结果发现不论是上证综合指数和深圳成份指数，GARCH-GED模型都是拟合度最优且波动预测能力最好的模型。
　　最后，选取最优的GARCH-GED对两股的对数收益率数据进行建模，提取GARCH-GED模型拟合后的残差数据进行Granger因果检验，对我国的股市波动溢出进行分析探讨。结果表明我国深沪两地区的股市之间，只有上海股市对深圳股市有着显著的波动溢出效应，但是深圳股市对上海股市却没有波动溢出效应。说明股市的波动传导是由上海股票市场单向传导进入深圳股票市场。

目录

声明

摘要

第1章 导论

1．1 研究背景及意义

1．2 文献综述

1．2．1 国外文献综述

1．2．2 国内文献综述

1．2．3 文献述评

1．3 本文研究内容和框架

1．4 本文创新与不足

1．4．1 创新之处

1．4．2 不足之处

第2章 预备知识

2．1 金融市场波动的概念及其特性

2．1．2 金融市场波动的性质

2．2 波动溢出效应的概念及产生原因

2．2．1 波动溢出效应的概念

2．2．2 波动溢出效应的产生原因

2．3 收益率的定义

2．4 金融数据的特征

2．5 常用的拟合金融数据的分布

2．6 本章小结

第3章 不同分布假设GARCH模型择优及其相关理论研究

3．1 ARMA模型

3．2 ARCH效应检验

3．3 ADF检验

3．4 GARCH模型族

3．5 不同分布假设下的GARCH模型

3．5．1 广义误差分布(GED)分布

3．5．2 学生t分布

3．5．3 不同误差分布假设下的GAROH模型

3．6 不同分布假设下的GARGH模型波动预测性评价

3．6．1 AIC准则

3．6．2 模型预测误差评价指标

3．7 Granger因果关系模型

3．7．1 因果关系的费热定义

3．7．2 Granger因果关系

3．7．3 Granger因果关系检验

3．7．4　改进的Granger因果关系检验

3．8 本章小结

第4章 我国股市波动溢出效应实证分析

4．1 数据的选取及处理

4．2 样本数据的描述性统计分析

4．3 GARGH模型建立及不同残差分布比较

4．3．1 上证综合指数GARCH模型建立

4．3．2 深圳成份指数GARCH模型建立

4．3．3 不同分布假设GARCH模型波动预测能力评价

4．4 我国股市波动溢出效应分析

4．4．1 数据样本的选择

4．4．2 平稳性检验

4．4．3 Granger因果检验

4．5 本章小结

第5章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

致谢