（统计学专业论文）时变β系数约束下的动态行业资产配置.pdf

摘要 摘要 资产配置是证券投资决策中的首要环节，是整个投资决策过程中最关键的要素，但 由于市场容量限制和流动性困境导致大规模的基金在个股投资上趋于分散，而行业内的 股票往往同质化倾向比较严重，这就使得行业资产配置的作用显得尤其重要。据国外的 实证研究表明，共同基金大部分的收益都可以用行业资产配置来解释，也就是说在成熟 市场中行业资产配置在基金的投资组合管理中占据了首要的地位，适时而恰当的行业配 置比单个股票选择更具降低风险和增加收益的潜力。 本文通过建立d c c ( 1 ，1 ) m v 6 a r c h 0 ，1 ) 模型刻画了我国沪深a 股市场中各行业指 数的时变b 系数，并在时变b 系数约束的条件下实现了行业配置过程，研究表明：各行 业时变b 系数的均值具有趋一性的特征，但从最大值、最小值以及趋势图中可以发现各 行业的时变b 系数存在着显著的差异，即同一时刻各行业指数波动受到市场整体波动影 响的大小是不同的，这证实了在我国进行行业配置的可行性；通过刻画各行业指数系统 风险占总风险的比例趋势可以发现各行业系统风险比例平均均值高达8 2 9 9 ，从整体 上看各行业的系统风险比例过高，但各行业系统风险比例的均值及最小值还是存在着较 显著的差异，其中采掘、金融、房地产、文化传播以及木材家具行业的平均系统风险比 例要低于其他各行业；通过对行业配置的效果检验可以发现进行行业配置可以获得高于 市场平均收益率的收益，即超额收益，但从行业配置分散非系统风险的效果来看，其理 论上只比投资单个行业平均最多分散1 7 左右的非系统风险，各行业过高的系统风险比 例一定程度上制约了行业配置组合分散风险的效果。因此可以考虑通过适时推出股指期 货交易、建立双向交易制度、规范融资融券制度、改革新股发行定价机制、健全上市公 司退出机制、优化上市公司的股权结构以及加强市场监管等措施来规避和降低系统风 险，从而增加各行业的非系统风险比例，使得行业配置更加有效。 关键词时变p 系数行业资产配置d c c m v g a r c h 模型 a b s t r a c t a s s e ta l l o c a t i o n1 st h ep r i m a r y a s p e c to ft h ed e c i s i o n - m a k i n gi np o r t f o l i oi n v e s t m e n t 锄d t h em o s tc r i t i c a le l e m e n t si n t h ee n t i r ei n v e s t m e n td e c i s i o n m a k i n gp r o c e s s ，b u tb e c a u s eo f t n e c 印a c l t yc o n s t r a i n t sa n dl i q u i d i t yd i f f i c u l t i e s i nt h em a r k e tt h a tl e a d t o l a r g e s c a l e 1 n v e s t m e n tt e n d st od e c e n t r a l i z e d ，a n dt h es t o c k si nt h e s a m ei n d u s t r yt e n dt oh o m o g e n i z a t i o n o tam o r es e n o u st e n d e n c y , m a k i n gt h er o l eo fi n d u s t r i e s a s s e ta l l o c a t i o ni s p a r t i c u l a u r l y 胁p o r t a n t _ a c c o d i n gt ot h ef o r e i g ne m p i r i c a ls t u d i e ss h o wt h a tm o s to ft h ep r o c e e d so ft h e 乙o m m o nf u n dc a nb eu s e dt oe x p l a i nb yt h ea s s e ta l l o c a t i o ni nt h ed i f 梵r e n t i n d u s t r i e s ，t i l a ti s t o s a yt h ei n d u s t r i e sa s s e ta l l o c a t i o na tt h ef u n da s s e ta l l o c a t i o np o r t f o l i om a n a g e m e n th a v e o c c u p l e dt h ep r i m a r yp o s i t i o ni nam a t u r em a r k e t ，t h a tt h et i m e l ya n da p p r o p r i a t e j n d u 如e s a l l o c a t l o nh a sm o r ep o t e n t i a lo f r e d u c er i s k sa n di n c r e a s e e a r n i n g st h a nas i n g l es t o c k 1n l s p a p e rd e s c r i b e st h e t i m e 。v a r y i n gc o e f f i c i e n t spo ft h ev a r i o u si n d u s t r i e s i n s h a n g h a la n ds h e n z h e na s h a r em a r k e t sb yt h ed c c ( 1 ，1 ) m v g a r c h ( 1 ，1 ) m o d e l ，a n d a c n l e v e st h em d u s t r i e sa s s e ta l l o c a t i o np r o c e s si nt h e t i m e v a r y i n gc o e f f i c i e n tdc o n s u a i m s s u d y8 h o w 8t h a t ：h et i m e 。v a r y i n gc o e f f i c i e n tpo fd i f f e r e n ti n d u s t r i e sh a st h es 锄ef e a t u r e w h l c ht h em e a nt e n dt o o n e ，b u tt h e r ea r es i g n i f i c a n td i f f e r e n c e sc a l lb ef o u n df r o mt h e m a ) ( 1 m u mv a l u e t h em i n i m u mv a l u ea n d t h et r e n d si nv a r i o u si n d u s t r i e s ，t h a ti st os a y , i nt h e s a m et i m et h ef l u c t u a t i o n so fd i f f e r e n ti n d u s t r i e si n d e xa f f e c t e db yt h ew h o l em 诎e t a r e d 1 廿e r e n t ，i tc o 腧m st h a ti th a st h ep o s s i b i l i t yo ft h ei n d u s t r i e sa s s e ta l l o c a t i o ni no u r c o u n t r y ： rr o mt h et r e l l d so fs y s t e m a t i cr i s kp r o p o r t i o no ft h e t o t a lr i s kc a nb ef o u n dm a tt h ea v e r a | 配 m e 粕o ft h ep r o p o r t i o no fs y s t e m a t i cr i s ki nv a r i o u si n d u s t r i e s a sh i g ha s8 2 9 9 p e r c e n t o v e m i jt h ep r o p o r t i o no f s y s t e m a t i cr i s ki nv a r i o u si n d u s t r i e si st o oh i g h ，b u tt h em e a | l a n dt h e m 删m u mv a l u eo ft h ep r o p o r t i o no f s y s t e m a t i cr i s kh a v es i g n i f i c a n td i f f e r e n c e s ，i n c l u d i n gt h e e x 觚c t l v e1 n d u s 呶t h ef i n a n c i a li n d u s t r y , t h er e a le s t a t e i n d u s t r y , t h ec u i t u r a l 衄l s m i s s i o n 1 n d u s t r y , a sw e l la st h ew o o df u r n i t u r ei n d u s t r y , t h em e a n o ft h ep r o p o r t i o no fs y s t e m a t i cr i s k 1 ss l g n i f i c a n t i yl o w e rt h a no t h e ri n d u s t r i e s ；b y t e s t i n gt h ee f f e c to fi n d u s t r i e sa s s e ta l i o c a t i o n c a nb ef o u n dt h a ti tc o u l dg e tt h ee x c e s se a r n i n g sw h i c h t h ea v e r a g er a t eo fr e t 啪si s 量l i g h e r t n a l lt h em a r k e tr e t u r n s ，b u tf r o mt h ev i e wo ft h e e f f e c t so f s p r e a d i n gt h en o n s v s t e m a t i cr i s k t n e o r e t l c a i i yi to n l yd i s p e r s e sa b o u t17p e r c e n to fn o r i s y s t e m a t i cr i s ka tm o s tc o m p a r e st o 1 n v e s tl nas m g i ei n d u s t r y , t h es y s t e m i cr i s ko ft h ev a r i o u si n d u s t r i e si s t o oh i g ht oa f tt h e e f f e c to fp o r t f o l i or i s kd i v e r s i f i c a t i o ni nac e r t a i nd e g r e e c o n s t r a i n t s t h e r e f o r ei tc o u l db e a b s t r a c t c o n s i d e r e db yi n t r o d u c i n gt h es t o c ki n d e xf u t u r e st i m e l y , s e t t i n gu pat w o w a yt r a d i n gs y s t e m ， s t a n d a r d i z i n gt h es y s t e mo fm a r g i nf i n a n c i n g ，r e f o r m i n gi p op r i c i n gm e c h a n i s m ，p e r f e c t i n g t h ee x i tm e c h a n i s mo fl i s t e dc o m p a n i e s ，o p t i m i z i n gt h eo w n e r s h i ps t r u c t u r eo fl i s t e d c o m p a n i e s ，s t r e n g t h e n i n gm a r k e ts u p e r v i s i o na n do t h e rm e a s u r e st oc i r c u m v e n ta n dr e d u c e t h es y s t e m i cr i s k s ，t h u si tc o u l di n c r e a s et h ep r o p o r t i o no fn o n s y s t e m a t i cr i s k ，m a k et h e i n d u s t r i e sa s s e ta l l o c a t i o nm o r ee m c i e n t k e yw o r d st i m e - v a r y i n g c o e f f i c i e n tt 3i n d u s t r i e sa s s e ta l l o c a t i o n d c c m v g a r c hm o d e l i i i 河北大学 学位论文独创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特另j , d n 以标注和致谢的地方外，论文 中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得河北大学或其他教 育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何 贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了致谢。 作者签名： 日期：塑2 年卫月盟一同 学位论文使用授权声明 本人完全了解河北大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留 并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。 学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存 论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年月日解密后适用本授权声明。 f 2 、不保密埘。 ( 请在以上相应方格内打“4 ”) 保护知识产权声明 本人为申请河北大学学位所提交的题目为司曼狩数妁束中昀韵南雨融臻涵询飙 的学位论文，是我个人在导师( 锂浅同指导并与导师合作下取得的研究成果， 研究工作及取得的研究成果是在河北大学所提供的研究经费及导师的研究经费 资助下完成的。本人完全了解并严格遵守中华人民共和国为保护知识产权所制定 的各项法律、行政法规以及河北大学的相关规定。 本人声明如下：本论文的成果归河北大学所有，未经征得指导教师和河北大 学的书面同意和授权，本人保证不以任何形式公开和传播科研成果和科研工作内 容。如果违反本声明，本人愿意承担相应法律责任。 声明人： 作者签名： 导师签名： 曰期：塑2 年佥月上1 7 t 第1 章导论 第1 章导论 1 1选题背景与研究意义 1 1 1 选题背景 资产配置是证券投资决策中的首要环节，是整个投资决策过程中最关键的要素， b r i n s o nh o o db e e b o w e r ( 1 9 8 6 ) 发表于金融分析家杂志的名为“组合绩效的决定 的 一项研究表明，在整个投资管理过程中总回报的9 3 6 可以由资产配置解释，只有6 4 的回报由市场时机、证券选择和其他待定因素解释。i b b o t s o n 和k a p l a n ( 2 0 0 0 ) 的研究表 明，在不同基金绩效差异中，资产配置可以解释4 0 ；在同一基金回报随时间波动中， 资产配置可以解释9 0 ；在同一基金的总回报中，资产配置可以解释1 0 0 n 1 。 对于多数的专业投资者，资产配置通常意味着：( 1 ) 计算各种不同资产的收益率、 标准差以及相关性；( 2 ) 运用这些变量进行均值方差最优化，从而选择不同风险收益率 的资产组合；( 3 ) 根据机构的目标、历史、偏好、限制以及其他因素，分析和执行备选 的某一种资产配置方案乜1 。资产配置的核心目标就是为了在给定的风险水平下，增加整 个投资组合的收益，或是在一定目标的收益水平下，减少整个投资组合的风险。对于特 定的投资者，要使资产配置在任一有效时间框架下都产生令人满意的结果，就应该以适 当的比例对具有适当特性的资产类别进行配置。然而，资产配置的一个主要缺点就在于 会导致投资者错失投资于一类或几类涨幅显著且稳定的资产类别的机会。在某些金融市 场环境下，资产配置提高风险控制和投资收益的机会要高于其他市场环境，一般包括： 价格的循环领涨、稳定的关系、低相关性、稳定的成分结果特征、适当的再平衡活动以 及投资者的判断力与技巧等；在某些情况下，资产配置可能导致投资结果偏离投资者的 最初设想，一般包括：异常的金融市场环境、不稳定的关系、增长的相关性、不稳定的 组合或结果、不恰当的再平衡活动以及投资者的失误等。 对于金融资产配置优化最通常使用的最优化技术是2 0 世纪5 0 年代早期由马柯维茨 提出的均值方差最优化技术( m e a n v a r i a n c eo p t i m i z a t i o n ，m v o ) ，本质上说，这种方法论 起源于混合互相之间没有高相关性的不同种类的股票，以减少一个股票组合的整体方差 ( 或它的平方根，标准差) ，与此相同的观点后来被延伸到各种各样的资产类别的投资组 合。资产配置模型通过设定最小和最大的资产类别限制、进行敏感性分析，以及定期回 河北大学经济学硕+ 学位论文 顾过去和预测结果，投资者能够对定性的和趋向性的问题予以定量化，使得投资者可以 获得广泛分散化的利益。然而投资者也不应该盲目地依赖于某个资产配置优化模型，许 多资产配置优化模型都存在着一定的局限性，因此，当在资产配置过程中使用这些模型 作为工具时，投资者应该寻求最大化其优点一数量化理论和强调资产类别的特征；最小 化其缺点一对于输入数据的敏感和对重要判断因素缺乏关注等船1 。 1 1 2 研究意义 由于市场容量限制和流动性困境导致大规模的基金在个股投资上趋于分散，而行业 内的股票往往同质化倾向比较严重，这就使得行业资产配置的作用显得尤其重要。据国 外的实证研究统计，共同基金大部分的收益都可以用行业资产配置来解释，也就是说在 成熟市场中行业资产配置在基金的投资组合管理中占据了首要的地位，适时而恰当的行 业配置比单个股票选择更具降低风险和增加收益的潜力。 目前国内有关行业资产配置的研究主要来自于一些大型证券公司的行业配置数量 化研究报告，其研究方法也主要集中在c v a r 行业配置方法和b l a c k l i t t e r m a n 模型以 及一些衍生模型等。本文拟对国内众多学者提到的1 3 约束下投资收益率最大化模型进行 改进，在充分考虑到1 3 系数时变性的前提下，从行业角度来度量各行业的系统性风险， 提出了时变1 3 系数约束下的动态行业资产配置模型，并验证了该模型行业配置的效果， 以期使投资者获得更多的超额收益。 1 2 国内外研究综述 1 2 1国外资产配置理论的研究综述 马柯维茨( h a r r ym a t k o w i t z ) ( 1 9 5 2 ) 均值方差组合理论的核心思想是分散化投资，降 低投资组合的非系统性风险，同时获得最优的投资回报，其中的分散化投资不仅隐含着 将资金分散投资于不同种类的股票，还隐含着应将资金投资于相关系数较低甚至负相关 的不同产业的股票。马柯维茨的均值方差组合理论奠定了现代金融学、投资学乃至财 务管理学的理论基础，很多投资组合优化模型都是衍生自马柯维茨的模型，例如威廉夏 普的单指数模型以及著名的资本资产定价模型( c a p m 模型) 、b l a c k l i t t e r m a n 模型等等。 威廉夏普( w i l l i a ms h a r p e ) ( 1 9 6 3 ) 提出的单指数模型，将马柯维茨的均值方差模型 进行了简化，该模型假设各证券收益之间彼此无关，仅与市场因素有关，这一市场因素 可以是股票市场指数、国民生产总值、物价指数等对股票收益产生最大影响的因素，每 第1 章导论 一种证券的收益都与某种单一指数线性相关。在此基础上，威廉夏普提出了著名的资 本资产定价模型( c a p m 模型) ，其核心思想就是在风险资产的定价中，那些只影响该证 券的方差而不影响该股票与股票市场组合的协方差的因素在定价中不起作用，对定价唯 一起作用的是该股票的d 系数。由于收益的方差是风险大小的量度，也就是说与市场风 险不相关的单个风险( 非系统风险) ，在股票的定价中不起作用，起作用的是有规律的市 场风险( 系统风险) 。系统风险不能由分散化投资而消除，必须伴随有相应的收益来吸引 投资者投资，而非系统风险可以由分散化投资而消除3 。 特雷诺( t r e y n o r ) 与布莱克( b l a c k ) ( 1 9 7 3 ) 基于威廉夏普的单指数模型提出了 t r e y n o r - b l a c k 模型，该模型用a l p h a 指标，即市场风险调节后预测的超额收益率来衡量 个股收益，最优化的投资组合应该超配那些预期具有超额收益的股票( a l p h a o ) ，而回避 那些不具有超额收益的股票( a l p h a 0 意味着证券或证券组合的收益率变化与市场同向；b o ) 、防守型证 券( p 0 ，表明市场对风险资产的预期收益率高于均衡期望收益率，因而市场价格 被低估；如果q 0 ，呸0 ，f = 1 ，2 ，疗，以确保条件方差噍 0 ；在a r c h ( q ) 模型中的条件方差是滞后误差项的增函数，因此较大( 小) 的误差后面一般紧接着较大 ( 小) 的误差，即能反映出金融市场中波动的集簇性；回归阶数q 决定了冲击影响存留于 后续误差项方差中是时间长度，q 值越大，波动持续的时间也就越大。 2 3 2 2g a r c h ( p q ) 模型 在a r c h ( q ) 模型基础上，b o l l e r s l e v ( 1 9 8 6 ) 提出了广义自回归条件异方差( g e n e r a l i z e d a r c h ，g a r c h ) 模型，g a r c h 模型是对a r c h 模型的重要扩展，它比a r c h 模型需要 更小的滞后阶数，并与a r m a 模型有类似的结构，g a r c h ( p ，q ) 模型的具体形式为： y t 2p t s t s t = 厄e t 岛：+ 兰q ，+ 圭辟忽一， i = l j = l 其中t q h 口i d n ( o ，忽) ，q h 表示已知信息集； o ，q o ，孱o ，i = 1 ，2 ，q ， j = l ，2 ，p ，以确保条件方差鬼 0 。 2 3 2 3 向量g a r c h ( p ，q ) 模型 在金融市场中，不同市场或资产之间往往存在着相互影响和波动的相关关系。为了 分散金融风险，需要对多个资产进行组合以达到对冲和规避风险的目的，因此要研究多 个变量的波动与风险特征，就要把单变量a r c h 、g a r c h 类模型扩展到多变量情况， 研究向量g a r c h 模型5 1 。 考虑一个n x l 维向量随机序列：z = m + q ，其中丝表示其均值向量， 乞 表示 一个1 维向量随机序列，且有t q h 口l v ( o ，h t ) ，q f 一。表示已知信息集，皿r ：n x n 维正定矩阵，且关于q 川是可测的。定义忽= 阮幽( e ) ，其中玩幽( 口) 称为向量半算子， 表示把矩阵耳的下三角阵按列依次堆积而成的n ( n + i ) 2 i 维向量。向量g a r c h 类 模型主要是研究日的不同动态特征。 1 5 河北大学经济学硕十学位论文 b o l l c r s l e v 等( 1 9 8 8 ) 提出的向量g a r c h ( p ，q ) 模型中v e c h ( h , ) 的具体形式为： v e c h ( 1 7 , ) = w + 4 玩如( t 叫，) + 哆呦( 马一，) 其中形为n ( n + i ) 2 x l 维向量，4 ，4 均为n ( n + i ) 2 维方阵，且4 和哆使z 正 定。参数矩阵4 ，b s 中的对角线元素反映方差、协方差序列自身的相关关系，而非对 角线元素反映不同变量的方差、协方差序列之间的相互影响。可见该向量g a r c h ( p ，q ) 模型具有很好的经济意义，但由于该模型参数较多制约了其实际应用，因此在研究某些 具体问题时通常使用其简化形式。 2 3 2 4 常相关向量g a r c h ( p ，q ) 模型 常相关向量g a r c h ( p ，q ) 模型是向量g a r c h ( p ，q ) 模型的一种简化形式。 令向量i 具有时变条件协方差矩阵只，是q 中的第( i j ) 个元素，表示虼与在 t 时刻的条件协方差；h u t是z 中对角线上的第i 个和第j 个元素，分别表示与 在t 时刻的条件方差；虼与y 厅在t 时刻的相关系数可以表示为： 2 南( _ l 耽1 ) 在一般的向量g a r c h ( p ，q ) 模型中，是时变的，b o l l e r s l e v ( 1 9 9 0 ) 提出了常相关系 数的假设，即假定耽为常数岛，则条件协方差矩阵只可以表示为： h = d f r 口= ( 岛历i ) 口= 抛( 瓜，厄，厄) r = ( 岛) 糊 其中口中的条件方差均可以表示为g a r c h ( p ，q ) f l o 形式： h t = q + 露叮+ 勘i p h i t p q = l p = l 常相关向量g a r c h ( p ，q ) 模型假设了变量之间的常相关关系，减少了模型中参数的 个数，但这个假设约束性很强，往往不能被实际经济数据支持。可见，该模型并不能捕 捉时阳l 序列间动态相关性的特征n 副。 1 6 第2 章相关理论介绍 2 3 2 5 动态相关向量g a r c h ( p ，q ) 模型 d c c m v g a r c h ( d y n a m i cc o n d i t i o n a lc o r r e l a t i o nm u l t i v a r i a t eg a r c h ) 模型，即 动态条件相关多变量广义自回归条件异方差模型，是由e n g l e 和s h e p p a r d ( 2 0 0 2 ) 在拓展 了常相关系数模型的基础上提出的。 d c c ( m ，n ) m v g a r c h ( p ，q ) 模型假定k 种资产的收益服从均值为0 ，协方差矩阵为 h t 的多元正态分布，该收益可以是均值为0 的随机误差过程，或者是某个过滤后的时间 序列的回归残差m m 7 m 引。 即t q h1 3 n ( o ，县) ，q h 为t 在时刻t 的信息集，h t = d f r 口，口= d 诹( 吮) 是由单一资产收益的g a r c h 过程得到的时变条件标准差组成的k x k 阶对角矩 阵，h i t - - 哆+ 2 一g + 艺名红卜，为动态相关系数矩阵，r t 中的元素为 q = lp = l 2 赢。 d c c m v g a r c h 模型的动态相关结构设定为： 7 ，mn、肘n q = i1 - - e 口m 一孱防( 屹_ m v t t _ m ) + e p 。e , 一。 m = ln = lm = ln = l r = 。o * 。- i 。( 。0 t 叫 其中= d f 乞为标准残差序列，q ，是由元素g 讯组成的矩阵，q + ，是由q 中对角元 素的平方根厄组成的对角矩阵棚咖17 哼0 1 0 7 i 丘 l 0 0 厄 蚕= 丁一t tl y r ，为标准化残差的无条件方差矩阵，q 中的和以为d c c m v g a r c h 模型的参数，分别代表前期标准化残差平方的系数和前期条件方差的系数，m 和n 为滞 mn 后阶数，为了保障r t 的非负性和稳定性，还需满足o ，尾o 和+ 尾 以2 ( q ) ，则拒绝h o ，表明模型中存在异方差性嘞1 ，e v i e w s 中通常用相伴概 率p 值的大小来表示，p 值接近于0 ，就意味着存在着a r c h 效应。 用a r c hl m 检验对均值方程拟合后的残差进行异方差检验，滞后5 阶的检验结果 详见表3 4 ，检验的相伴概率p = 0 ，拒绝了残差序列不存在a r c h 效应的原假设，即表 2 6 第3 章实证分析 明残差序列存在显著的a r c h 效应。 表3 4 滞后5 阶的a r c h 效应检验 f 统计量 1 8 2 1 6 2p 值o 0 0 0 0 o b s * r 2 统计量8 6 9 7 0 2p 值0 0 0 0 0 类似地，其他各行业指数收益率序列的均值方程形式的确定以及残差序列的自相关 性和异方差性检验也要经过以上过程验证，并且所设定的均值方程形式及检验结果需满 足建立g a r c h 模型的条件。 3 3 2 3 建立单变量g a r c h ( 1 ，1 ) 模型 通过残差序列的自相关检验以及异方差性检验后，分别对各指数收益率序列建立单 变量g a r c h ( 1 ，1 ) 模型，具体的参数估计结果如下： 全a 指数的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型：农林牧渔行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： = o 0 3 8 2 8 5 r t - 3 + o 0 3 0 4 8 6 r , _ 4 + 龟 z d l 斓8 1 0 2 )( 1 3 0 4 s o ) j j i = o 0 4 2 6 8 2 + o 1 0 7 6 4 6 玺l + o 8 8 8 0 2 0 h , q z = ( 4 6 2 4 6 6 4 ) ( 11 2 t ) i 0 ) ( 1 0 4 7 1 2 5 ) 采掘行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： ，：= o 0 4 6 5 5 1 r ，_ 4 + 盒 z 4 2 0 1 7 1 9 4 ) 允= 0 0 7 6 6 8 8 + 0 1 1 7 3 4 3 孑, , + _08 7 1 4 0 5 h , z d 4 9 4 0 3 1 5 ) ( 1 0 8 n 2 6 ) 一( 7 3 7 6 3 1 7 ) 一 公用事业行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： ，：= 0 0 4 1 6 0 6 r t _ 3 + 舍, z 1 7 2 5 9 7 4 ) 危= 0 0 6 5 4 6 2 + 0 1 2 9 5 1 l 彰，+ o 8 6 0 6 7 4 h , 。 z = 4 8 0 6 8 3 8 ) ( 110 2 9 7 2 ) 一( 6 9 1 5 2 7 7 ) 一 交运仓储行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： ：o 0 4 0 7 2 9 r , 一3 + 盒 z 一1 7 8 3 5 2 5 ) 矗= 0 0 5 1 6 7 “0 1 2 2 2 3 6 舍2 + o _871707h, z d 6 3 4 4 2 7 1 ) 0 22 0 9 5 0 ) 1 ( 9 9 0 4 9 1 5 ) 。 = o 0 6 5 7 2 b ；_ , 一o 嗍1 铆如+ o 0 5 4 2 1 6 知+ 乏 z d 2 嬲)( 一l 勇眩哪( z 1 9 7 3 6 7 1 鹿= 0 0 5 6 0 1 3 + o 11 0 2 9 0 , _ , + 0 8 8 4 5 4 4 h , - | z - ( 5 0 1 5 0 4 6 ) ( 9 6 1 4 5 髓) ( 蚍8 4 ：断) 制造行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： = o 0 4 7 6 1 5 r , 一i + o 0 3 1 7 9 8 r t - 4 + 毒 z = ( 2 0 4 5 0 3 8 )l i 3 3 8 2 7 1 ) 办= 0 0 3 7 5 1 7 + o 1 0 6 2 9 7 乎, 。+ _08 9 1 4 2 0 h , z 爿4 7 2 3 9 8 7 ) ( 11 0 8 2 4 7 ) 一0 0 9 4 s 6 6 ) 一 建筑行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： = o 0 6 6 0 4 6 r , 一i + o 0 4 17 4 0 r t - 3 + 毒 z 爿2 7 4 2 2 4 1 ) ( 1 6 8 6 9 5 6 ) 履= 0 0 5 1 5 9 0 + o 1 1 0 5 0 4 彰+ 0 8 8 5 5 7 7 h , 。 z 3 _ 6 2 6 7 7 7 ) ( 1 0 2 8 2 8 3 ) 一( s 8 9 1 6 9 7 ) 一 信息技术行业的g a r c h ( i ，1 ) 模型： ，：= o 0 3 9 2 5 1 r t _ 4 + 盒 = 一1 5 6 1 3 4 0 ) 忽= 0 0 6 2 818 + 0 0 9 7 0 6 8 毒i + 0 8 9 4 0 7 8 h , 一 z d 4 m 3 0 9 3 ) ( 9 8 9 1 9 8 1 ) 一( 9 2 8 9 3 5 3 ) 。 河北火学经济学硕+ 学位论文 商业贸易行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： ，：= o 0 7 6 0 5 9 r f l + o 0 3 7 2 5 8 4 + 盒 z = ( 3 2 6 2 5 9 5 )( 1 5 5 9 5 8 6 ) 五= 0 0 4 9 8 6 0 + 0 110 8 0 2 箧q + o 8 8 2 7 0 2 h t l z d5 8 8 3 6 5 1 ) o o 3 5 9 6 5 ) ( 9 2 5 0 0 9 0 房地产行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： ，：= o 0 6 0 7 0 2 一l + 盒 z = ( 2 4 7 2 0 8 7 ) 魔= o 0 4 2 4 4 “o 0 8 7 2 4 8 乞+ o 9 0 8 9 2 7 曩_ t z 一3 9 6 0 1 6 4 ) ( 9 3 3 8 0 6 8 ) ( 9 6 6 9 1 7 7 ) 文化传播行业的g a r c h ( i ，1 ) 模型： ，：= _ 0 0 517 5 6 巧一2 + o 0 4 9 4 6 6 r , _ 4 + 盒 z - 2 1 4 7 2 2 4 ) ( 1 9 6 3 1 7 7 ) 忽= o 0 6 9 2 2 8 + 0 0 8 4 8 7 5 箧q + o 9 0 6 8 7 7 h 1 _ l z = ( 4 2 3 7 1 6 4 ) f 9 7 2 7 8 5 0 ) ( 11 2 6 4 3 2 ) 食品行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： = o 0 5 9 1 4 4 一l + 盒 z z 5 1 6 1 4 9 ) 磊= o 0 3 8 8 8 2 + 0 1 2 3 2 1 2 箧t 一l + o 8 7 4 7 9 3 h 1 一l z i 4 9 9 7 0 2 0 ) ( 1 2 0 5 9 2 3 1 1 9 3 7 9 5 4 5 ) 木材家具行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： = o 0 5 6 4 1 l r t l + o 0 4 9 5 7 9 巧- 3 + 盒 z 爿2 3 2 0 5 7 7 )( 1 9 4 0 5 1 4 ) j j i a = o 0 ，8 9 9 8 0 、+ 0 0 7 9 7 4 5 0 3 i _ , + o 9 0 7 6 9 4 h , 一l z 爿4 7 2 9 6 0 1 ) ( 9 4 8 6 3 6 1 ) ( 1 0 8 7 8 4 4 ) 金融服务行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： ，：= - o 0 5 5 5 7 4 ，；“+ 盒 z 爿之1 3 9 7 2 3 ) 危= 0 0 9 8 5 2 2 + o 0 8 5 2 2 8 _ + o 8 9 7 8 8 3 h , 一l z d 5 6 2 4 5 9 9 ) 9 6 6 2 3 0 3 ) ( 9 0 0 5 6 1 3 ) 社会服务行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： = o 0 3 8 9 4 9 一l + o 0 3 9 1 8 1 3 + 盒 z 爿1 6 2 2 5 5 2 ) ( 1 6 2 0 5 3 7 ) = 0 0 3 8 7 7 4 + 0 0 9 8 5 81 0 ；, 2 。+ o 一 z d 4 4 9 r 7 9 5 0 ) 一_ 8 9 8 7 0 0 h , i o4 9 6 5 6 ) 0 0 62 4 9 0 ) 。 综合行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： ，：= o 0 6 2 0 71 r r i + o 0 3 5 8 3 8 r , _ 4 + 盒 z 爿2 6 0 1 4 6 3 )( 1 4 6 0 2 3 0 ) 办= 0 0 3 5 3 5 8 + o 1 0 0 8 8 5 0 ；i + o 一 z i 4 _ 8 f 9 l1 8 1 0 5 3 h , 9 8 7 6 4 3 ) 0 0 3 9 0 5 1 ) 3 1 0 4 ) 纺织服装行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： ，：= o 0 6 2 6 6 3 r f l + o 0 5 6 2 5 2 r , - 3 + 毒 ：爿2 6 7 4 5 2 8 ) ( 2 2 9 3 0 4 3 ) j l 。= 0 0 3 4 6 8 9 + o 1 0 6 5 0 4 薯+ o z d 4 7 0 3 2 1 3 ) ( 1 1 5 7 9 4 1 1 0 2 0 7 0 9 1 ) 造纸印刷行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： ，：= o 0 6 0 7 1 3 r , 一l + 毒 ：爿2 6 2 5 1 7 8 ) 7 i = 0 0 ，3 3 1 8 5 、+ 0 0 9 7 6 6 4 0 _ l + o 9 0 1 2 1l h , 一l z 爿4 4 9 4 4 0 9 ) f 1 0 6 1 5 5 0 1 ( 11 2 8 4 8 5 ) 石油化工行业的g a r c h ( i ，1 ) 模型： 电子行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： ，：= o 0 4 3 5 1 7 r , 一l + o 0 3 4 8 5 8 _ 3 + 乞a z j l 8 7 1 9 0 1 )( 1 4 3 5 2 2 7 ) 后= o 0 0 8 1 3 6 、+ 0 1 0 4 3 4 7 茸_ i + o 8 8 9 5 2 7 h , - l。 z = ( 5 0 0 9 2 1 9 ) ( 1 0 8 7 7 1 1 l ( 1 0 4 5 8 0 5 ) 金属非金属行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： = o 0 3 8 1 7 5 r t i + o 0 5 3 2 6 7 - 4 + 毒 ：d 1 5 7 3 髂i )( 2 2 2 1 2 3 7 ) 囊= o 0 ，4 2 18 2 、+ 0 1 0 2 0 0 7 t 鸶_ l + o 8 9 4 3 4 0 h , 一i z ：( 5 2 0 2 5 6 8 ) ( 1 0 6 7 4 9 9 ) 。 f 1 0 6 】0 2 0 ) ，：= o 0 5 4 2 8 2 r , 一l + 毒 z j 2 3 3 1 0 7 2 ) 曩- - 0 0 ，5 2 8 3 9 、+ 0 0 9 317 7 薯_ l + o 9 0 19 2 6 h , 一l z d 3 5 1 6 7 0 7 ) ( 1 0 7 8 1 4 7 1( 1 2 1 8 2 7 6 ) 。 机械设备行业的g a r c h ( 1 ，1 ) 模型： ，：= o 0 5 5 15 7 r t _ i - 0 0 4 7 4 6 7 r t 2 + 盒 z 爿2 3 5 3 8 1 7 ) ( - 2 0 0 7