非參數(shù)異方差模型在滬深股市中的應(yīng)用研究.pdf

1、非參數(shù)模型在描述數(shù)據(jù)的非線性特征方面具有良好的性質(zhì)；GARCH模型從其出現(xiàn)以來(lái)就在股票市場(chǎng)的計(jì)量研究中發(fā)揮著很重要的作用。本文主要研究了基于多項(xiàng)式樣條估計(jì)的NARCH模型以及GARCH類(lèi)模型在滬深300指數(shù)波動(dòng)率分析中的應(yīng)用,同時(shí)探討了將小波多分辨分析理論與NARCH模型結(jié)合后在滬深300指數(shù)波動(dòng)率分析中的應(yīng)用。主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　(1)利用AR、GARCH、EGARCH等模型對(duì)滬深300指數(shù)收益率進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)擬合分析,研究結(jié)果

2、表明：這些模型在擬合股票收益率方面能收到良好的效果,相對(duì)而言AR (2)-GARCH (1,1)模型的擬合效果比AR (2)-EGARCH (1,1)模型的擬合效果要好；同時(shí),通過(guò)這些模型的擬合研究得到：滬深300指數(shù)收益率具有尖峰厚尾性和異方差性等重要統(tǒng)計(jì)特征,特別在利用EGARCH模型的研究中得出滬深股市具有杠桿效應(yīng)。
　　(2)將基于多項(xiàng)式樣條估計(jì)的NARCH模型應(yīng)用到滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究之中,先進(jìn)行擬合分析,然后進(jìn)

3、行了預(yù)測(cè)研究,研究結(jié)果表明：該模型的擬合與預(yù)測(cè)效果較好,是有效估計(jì),能夠較好的應(yīng)用到股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析之中。
　　(3)首先對(duì)滬深300指數(shù)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解與單支重構(gòu),然后,對(duì)單支重構(gòu)后的數(shù)據(jù)建立了基于多項(xiàng)式樣條估計(jì)的NARCH模型,并進(jìn)行了擬合、預(yù)測(cè),最后,將該擬合、預(yù)測(cè)結(jié)果與基于多項(xiàng)式樣條估計(jì)的NARCH模型的擬合、預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明：結(jié)合小波分解與單支重構(gòu)的基于多項(xiàng)式樣條估計(jì)的NARCH模型的擬合與預(yù)測(cè)精度有所