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证券其它相关论文-沪市股指收益率及波动性研究.doc

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证券其它相关论文-沪市股指收益率及波动性研究.doc

证券其它相关论文-沪市股指收益率及波动性研究摘要:应用自回归条件异方差(ARCH)模型对上海股市在2007年4月27日至2008年4月28日股指日对数收益率进行建模分析:结果反映沪市股指收益率具有明显的波动聚集性和尖峰厚尾的特征;均值模型适合ARMA过程,且不符合股市弱有效的特征,回归模型具备预测能力;无条件期望收益率不受到当期风险的影响;条件方差具有明显的非对称性和杠杆效应。关键词:条件异方差;股市弱有效;非对称性;波动率1引言股票市场价格的波动性主要体现在未来价格偏离期望值的可能性,其中对期望价格的偏离有价格上涨的上偏离和价格下跌的负偏离。股票的波动性代表了其未来价格的不确定性,这种不确定性一般用收益率的方差或标准差来刻画。股票波动率的一个特殊性是它不能被直接观测,尽管如此,波动率的一些特征往往是在资产收益率序列中能看到。首先,存在波动率聚类。第二,波动率以连续方式随时间变化,即波动率跳跃是很少见的。第三,实证结果呈现收益的经验分布显著不同于独立正态同分布,表现为尖峰厚尾特征。第四,波动率不发散到无穷,即波动率是在固定的范围内变化。从统计角度说,这意味着波动率往往是平稳的。第五,波动率对价格的大幅上升和价格大幅下降的反应不同,称为“杠杆效应”。2数据描述构造收益率序列的方法是对股票市场价格取对数,然后做一次差分。2.1收益率{Rt}的正态分布检验{Rt}序列的261个观察值的均值为0.000253,样本方差为0.024452。收益率序列的偏度为-0.5015——呈现负偏态,有一个较长的左尾,即出现极端正收益率的概率要大于出现极端负收益率的可能性。峰度大于3——呈现尖峰厚尾,表明收益率出现异常值的概率要大于正态分布时的概率。JB统计量的先验概率为0%,拒绝原假设:序列满足正态分布。不满足正态分布、呈现尖峰厚尾,初步表明:序列可能存在异常值成群出现的现象。2.2收益率{Rt}的平稳性检验序列{Rt}在水平值下进行单位根检验,ADF值为-15.67,而在1%的水平下临界值为-3.46,所以在1%的显著性水平下拒绝原假设:存在单位根,即{Rt}序列是平稳的。2.3收益率{Rt}的序列相关性、独立性检验计算分析知,自相关系数滞后3阶时,显著不为0,Q(3)、Q(4)在5%显著性水平下显著异于0,拒绝1=2=3=0的原假设,认为其中至少有一个显著为0,显示前后收益率存在相关

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