本文關(guān)鍵詞：基于GARCH模型族的我國新興行業(yè)股票波動(dòng)性分析

  更多相關(guān)文章： ARCH模型 股市波動(dòng)性 金融時(shí)間序列 智能穿戴 4G通信

【摘要】：股票是金融市場(chǎng)的重要組成部分,股票市場(chǎng)的波動(dòng)性一直是統(tǒng)計(jì)學(xué)家研究的熱點(diǎn)問題之一。在國外針對(duì)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性已經(jīng)有了較多研究,而目前我國學(xué)者的研究成果還主要集中在上證和深證指數(shù),對(duì)發(fā)展前景較好的新興行業(yè)的研究則比較少。本文對(duì)新興的智能穿戴、4G通信行業(yè)的波動(dòng)性及其相關(guān)問題進(jìn)行了研究,為投資者的投資行為以及國家政府部門制定決策提供理論參照。本文首先,介紹了較適合用來分析時(shí)間序列波動(dòng)性的ARCH模型理論,以及GAR CH、GARCH-M、TARCH和EGARCH這4個(gè)模型;然后利用這些模型對(duì)我國的智能穿戴、4G通信行業(yè)的股票波動(dòng)性進(jìn)行實(shí)證分析。實(shí)證研究結(jié)果表明:(1)智能穿戴行業(yè)股票收益率序列存在明顯的ARCH效應(yīng);利用GARCH(1,1)-M模型分析收益與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系時(shí),并沒有顯示明顯的正相關(guān)關(guān)系,可能與近兩年智能穿戴行業(yè)發(fā)展迅速,投資者對(duì)于收益的預(yù)期過高,導(dǎo)致對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注度有所降低相關(guān);本行業(yè)具有弱杠桿效應(yīng),表現(xiàn)為“利空消息”的波動(dòng)幅度略大于“利好消息”帶來的波動(dòng)。智能穿戴行業(yè)適合利用GARCH(1,1)和)EGARCH(1,1模型進(jìn)行分析。(2)4G通信行業(yè)股票收益率序列存在明顯的ARCH效應(yīng);利用GARCH(1,1)-M分析收益與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系時(shí),并沒有顯示明顯的正相關(guān)關(guān)系,可能與目前4G通信行業(yè)整體發(fā)展趨勢(shì)較好,國家政策大力支持,行業(yè)好消息比壞消息更多有關(guān);本行業(yè)具有杠桿效應(yīng),表現(xiàn)為“利空消息”的波動(dòng)幅度小于“利好消息”帶來的波動(dòng)。4G通信行業(yè)適合利用GARCH(1,1)模型、EGARCH(1,1)模型、TARCH(1,1)模型來進(jìn)行分析。本文最后,總結(jié)了模型族實(shí)證分析得到的結(jié)果并提出建議。
【關(guān)鍵詞】：ARCH模型 股市波動(dòng)性 金融時(shí)間序列 智能穿戴 4G通信
【學(xué)位授予單位】：長沙理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F832.51;F224
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 選題背景與研究意義9-10
• 1.2 行業(yè)簡介10-11
• 1.3 國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述11-14
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.4 本文研究思路14-15
• 第二章 條件異方差模型15-20
• 2.1 ARCH模型15-16
• 2.2 GARCH模型16-17
• 2.3 GARCH-M模型17
• 2.4 TARCH模型17-18
• 2.5 EGARCH模型18-20
• 第三章 智能穿戴行業(yè)實(shí)證分析20-30
• 3.1 樣本選取20
• 3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理20-21
• 3.3 數(shù)據(jù)分析21-26
• 3.3.1 智能穿戴行業(yè)指數(shù)日收益率的數(shù)據(jù)特征21-22
• 3.3.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)22-23
• 3.3.3 均值方程的確定及ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)23-26
• 3.4 GARCH模型族實(shí)證26-30
• 3.4.1 GARCH(1,1)模型實(shí)證26
• 3.4.2 GARCH(1,1)-M模型實(shí)證26-27
• 3.4.3 TARCH(1,1)模型實(shí)證27-28
• 3.4.4 EGARCH(1,1)模型實(shí)證28-29
• 3.4.5 GARCH(1,1)與EGARCH(1,1)模型的比較分析29-30
• 第四章 4G通信行業(yè)實(shí)證分析30-38
• 4.1 樣本選取30
• 4.2 數(shù)據(jù)分析30-34
• 4.2.1 4G通信行業(yè)指數(shù)日收益率的數(shù)據(jù)特征30-31
• 4.2.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)31
• 4.2.3 均值方程的確定及ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)31-34
• 4.3 GARCH模型族實(shí)證34-38
• 4.3.1 GARCH(1,1)模型實(shí)證34
• 4.3.2 GARCH(1,1)-M模型實(shí)證34-35
• 4.3.3 TARCH(1,1)模型實(shí)證35-36
• 4.3.4 EGARCH(1,1)模型實(shí)證36-37
• 4.3.5 模型比較37-38
• 第五章 結(jié)論與建議38-41
• 參考文獻(xiàn)41-45
• 致謝45-47
• 附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄47

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