基于随机波动模型的中国股市波动性实证研究

摘要

异方差是金融收益时间序列的常见问题,它是证券组合理论、资本资产定价模型(CAPM)、套利定价模型(APT)及期权定价公式的核心变量,风险管理中计算VaR(Value at Risk)值的时候,也必须要进行波动率的估计和预测,因此波动率的模拟在金融研究中占有重要地位。
　　 本文首先提出研究的目的和意义,回顾了这一课题相关的理论和研究成果:广义自回归条件异方差(GARCH)模型和随机波动(SV)模型,接下来分析中国股市波动性的统计特征,比较GARCH模型和SV模型在拟合上证综指和深证成指数据的优劣,得出了SV模型更加适合来模拟中国股市的波动性。进而分析SV-N模型和SV-T模型在刻画中国股市波动性上的能力,结果显示SV-T更加适合于拟合中国股市的波动性。
　　 最后本文利用得出的SV-T模型研究了股权分置改革和即将推出的股指期货对中国股市的波动性影响,把这一模型应用到中国股市的实际问题研究中,并提出这一课题的进一步研究展望。