【摘要】：股票市場(chǎng)最令人關(guān)注的便是其波動(dòng)性,波動(dòng)的走勢(shì)起伏決定著投資的收益高低,而投資者獲得收益回報(bào)的前提是就是保證股票市場(chǎng)的正常波動(dòng),這對(duì)規(guī)范股票市場(chǎng)及其健康發(fā)展有著重要的影響和作用。股價(jià)的波動(dòng)性是股票市場(chǎng)最為顯著的特性,如何較好的刻畫股價(jià)波動(dòng)起伏以掌握股票市場(chǎng)的規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè),是所有投資者最關(guān)心的問題,同樣也成為了眾多學(xué)者討論的熱點(diǎn)問題。我國(guó)股票市場(chǎng)還是一個(gè)較為年輕的市場(chǎng),正處于發(fā)展和轉(zhuǎn)變階段有其獨(dú)特的波動(dòng)特征,投機(jī)性較強(qiáng),波動(dòng)較為劇烈,易出現(xiàn)大漲大跌的局面,波動(dòng)頻率高,幅度大,且極易受政策導(dǎo)向的影響。同時(shí),伴隨著社會(huì)發(fā)展的腳步,在全球經(jīng)濟(jì)大融合的趨勢(shì)下,各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)合作互聯(lián)愈加頻繁,互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展導(dǎo)致市場(chǎng)間的金融信息傳導(dǎo)迅速,股市間的聯(lián)動(dòng)性增強(qiáng),而其波動(dòng)的溢出效應(yīng)也引起了利益相關(guān)這的關(guān)注。我國(guó)證券市場(chǎng)也在飛速的發(fā)展當(dāng)中,上海和深圳兩個(gè)地區(qū)的股票市場(chǎng)關(guān)聯(lián)性也日益加強(qiáng),所以處于當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)大背景下研究股價(jià)波動(dòng)特征及其和其他地區(qū)的股市溢出效應(yīng)具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。為了研究我國(guó)股市之間的波動(dòng)溢出效應(yīng),在理論層面上翻閱查詢大量前人文獻(xiàn),以此為基礎(chǔ)總結(jié)概括,詳細(xì)清晰地描述了股市波動(dòng)溢出的成因及其機(jī)理,為本文對(duì)股市波動(dòng)溢出的深入研究打下了扎實(shí)的知識(shí)基礎(chǔ)。在實(shí)證方面,本文對(duì)比三種不同分布假設(shè)的GARCH模型并選取最優(yōu)的殘差分布對(duì)股市進(jìn)行擬合,并創(chuàng)新的使用GARCH模型擬合后的殘差平方和為研究對(duì)象,進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn),以此來(lái)探討我國(guó)股市波動(dòng)之間的傳導(dǎo)。本文以我國(guó)上海和深圳兩個(gè)地區(qū)的股票市場(chǎng)為研究對(duì)象,將上證綜合指數(shù)和深圳成份指數(shù)作為深滬股市的代表展開分析探索,選取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、盤整期)的股價(jià)數(shù)據(jù),對(duì)其的對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。首先通過描述性統(tǒng)計(jì)研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)股票具有尖峰厚尾特征,并具有波動(dòng)集聚性,并不符合正態(tài)分布的假設(shè)。且證實(shí)上證綜合指數(shù)和深圳成份指數(shù)的收益率經(jīng)檢驗(yàn)都存在條件異方差,適合用GARCH模型建模并進(jìn)行研究。因此本文利用三種不同殘差分布的GARCH模型通過E-views軟件對(duì)我國(guó)深滬兩股股票市場(chǎng)的波動(dòng)進(jìn)行研究,證實(shí)了其波動(dòng)特征,且結(jié)果表明我國(guó)股市具有較強(qiáng)的波動(dòng)持續(xù)性和長(zhǎng)記憶性。之后本文就運(yùn)用了AIC準(zhǔn)則與預(yù)測(cè)誤差指標(biāo)作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),考察三種不同分布假設(shè)的GARCH模型對(duì)我國(guó)股市波動(dòng)的刻畫程度及其波動(dòng)預(yù)測(cè)能力。對(duì)于模型波動(dòng)預(yù)測(cè)能力的比較,文中分別對(duì)不同分布GARCH模型分別在樣本期內(nèi)和樣本期外考察模型的預(yù)測(cè)能力。將樣本劃分為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,前一段數(shù)據(jù)估計(jì)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),后一段數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。樣本期外的考察同樣也是選取預(yù)測(cè)兩個(gè)月的數(shù)據(jù),2013年11月8日至2016年12月31日進(jìn)行預(yù)測(cè),2017年1月1日至2017年2月28日的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)不論是上證綜合指數(shù)和深圳成份指數(shù),GARCH-GED模型都是擬合度最優(yōu)且波動(dòng)預(yù)測(cè)能力最好的模型。最后,選取最優(yōu)的GARCH-GED對(duì)兩股的對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,提取GARCH-GED模型擬合后的殘差數(shù)據(jù)進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn),對(duì)我國(guó)的股市波動(dòng)溢出進(jìn)行分析探討。結(jié)果表明我國(guó)深滬兩地區(qū)的股市之間,只有上海股市對(duì)深圳股市有著顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng),但是深圳股市對(duì)上海股市卻沒有波動(dòng)溢出效應(yīng)。說明股市的波動(dòng)傳導(dǎo)是由上海股票市場(chǎng)單向傳導(dǎo)進(jìn)入深圳股票市場(chǎng)。
【學(xué)位授予單位】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F832.51

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本文編號(hào)：2778671