ARCH类模型拟合我国股市波动的实证分析

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股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一。在国内外长期的金融时间序列实证分析中,人们发现金融时间序列通常带有一些明显的特征:金融时间序列波动的集聚性,即在某些时间内波动十分剧烈,而在另一些时间内波动又相对平静;金融时间序列的收益率分布存在尖峰厚尾性,即收益率分布的峰度比标准正态分布的峰度高等。虽然大量的事实表明,短期金融资产价格及收益率是不可预测的,但研究表明,ARCH类模型可以成功预测金融资产收益率的方差。本文采用ARCH类模型对我国股票价格指数进行拟合,从而得出一些有益的结论和启示。
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