中国证券市场波动性预测研究——基于极差的自回归波动率模型

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波动性是股票市场最基本的特性。如果价格恒定不变,则将不会有买卖价差,最终会没有交易。但是,由于股票市场的稳定性和有效性决定了投资者效用最大化的实现,过高的波动性势必将对股票市场的健康运行产生不利影响。但是大量的国内波动性研究中,我们发现运用收益率来衡量波动性的研究数不胜数,但却缺少了运用极差衡量证券市场波动性的研究,且现有的模型拟合市场波动性预测的准确性也不尽人意,并有待提高,尤其是国内极少使用AV模型来衡量市场波动性。国外的一些研究表明了,运用AV模型来描述波动性较已有的一些模型更为准确,目前国内有关这方面的研究较少。  本文采用GARCH模型和基于极差的自回归波动率模型衡量市场波动性预测的准确性,并探究我国证券市场非对称性波动的情况。首先通过收益率和极差两个数据进行统计分析,分析我国上证市场的波动特征和现状。其次,分别运用GARCH模型和AV模型对收益率和极差两组数据进行建模拟合,分析中国上证市场波动性预测,得到适合中国上证市场波动性预测的指标和模型。最后,分别EGARCH模型和AV-α模型对收益率和极差两组数据进行建模拟合,分析中国上证市场的非对称性,验证中国上证市场是否存在非对称性。同时得出适合分析中国上证市场非对称性的波动率指标和模型。并得到以下结论:上证市场股票价格存在着明显的尖峰厚尾性,且是有偏的;极差对于衡量中国证券市场的波动性较传统的收益率指标更为准确;GARCH模型并没有AV类模型对于中国证券市场波动性预测的准确,这也同时验证了AV模型在中国证券市场的运用。并且,两个模型都验证了中国证券市场存在着较弱的波动预测性,即中国证券市场并非有效的,是弱势有效的。中国证券市场存在着不对称性,同时得到了负面消息(利空消息)比正面消息(利好消息)对中国证券市场冲击要大。
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