基于GARCH模型族的中国股市波动性预测

被引：46

作者：

李亚静

朱宏泉

彭育威

机构：

[1] 西南交通大学经济管理学院

[2] 中国科学院数学与系统科学研究院系统科学研究所

[3] 西南民族学院计算机科学与工程系成都

[4] 西南民族学院计算机科学与工程系

[5] 成都

[6] 北京

来源：

数学的实践与认识 | 2003年 / 11期

关键词：

GARCH模型簇; 股市波动性; 误差;

D O I：

暂无

中图分类号：

F832.5 [金融市场];

学科分类号：

1201 ; 020204 ;

摘要：

收益与风险历来都是投资者与研究者所关注的问题 .本文选取 GA RCH、TGARCH和 EGARCH模型来拟合中国股市的波动性 .实证分析结果表明 ,中国股市的波动具有显著的波动聚类性与持续性 ;由 E-GARCH模型所预测的上证 30指数、上证综合指数和深证成份指数未来一天的波动要明显优于 GARCH和TGARCH模型的对应值 ,而对香港恒生指数 ,三种模型的预测结果无显著的差异 .

引用

页码：65 / 71

页数：7

共 8 条

[1] 沪深股市收益率分布的时变性 [J].

李亚静 ;

朱宏泉 .

数学的实践与认识, 2002, (02) :228-233

[2]

Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of United Kingdom Inflation. Engle R F. Econometrica . 1982

[3]

ARCH Modeling in Finance: A review of the theory and empirical evidence. Bollerslev T,Chou R Y,Kroner K F. Journal of Econometrics . 1992

[4]

Comparing predictive accuracy. Diebold F,Mariano R S. Journal of Business . 1995

[5]

Modeling and pricing long-memory in stock market volatility. Bollerslev T,Kikkelsen H O. Journal of Econometrics . 1996

[6]

An Introduction to Applied Econometrics: A Time Series Approach. Patterson K. . 2000

[7]

Generalized Autoregressive conditional heteroskedasticity. Bollerslev T. Journal of Econometrics . 1986

[8]

Modeling the persistence of conditional variances. Engle R F,Bollerslev T. Econometric Reviews . 1986

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