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        基于GARCH模型的創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率分析

        2015-07-05 18:05:57張紫簫
        2015年27期
        關鍵詞:GARCH模型波動性收益率

        張紫簫

        摘 要:本文選取了從2011年12月2日到2015年6月19日共計859個創(chuàng)業(yè)板指數(shù)日數(shù)據(jù),并利用GARCH模型來檢驗市場有效性和整個股市的波動特征。通過對幾種GARCH模型的比較可知GARCH(1,3)能夠較好的對創(chuàng)業(yè)板指數(shù)進行檢驗和擬合。

        關鍵詞:GARCH模型;創(chuàng)業(yè)板指數(shù);收益率;波動性

        1. 數(shù)據(jù)來源和檢驗分析

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        本文選取創(chuàng)業(yè)板指數(shù)2011年12月2日至2015年6月19日的日收盤價,共859個數(shù)據(jù)為研究對象,本文的所有實證分析均基于Eviews60和Excel軟件完成。

        收益率采用日對數(shù)收益率,即:γt=logptpt-1

        式中,rt為 收益率,pt 為當日收盤價,pt-1 為其前日收盤價。

        由圖1-2可知,創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的收益率序列大體呈左偏分布且拒絕正態(tài)分布,這里峰度(Kurtosis)為6681662明顯大于3,說明收益率序列有尖峰和厚尾的特征。

        1.2 平穩(wěn)性檢驗

        由于t統(tǒng)計量的值均小于不同顯著水平下的臨界值,且p值為0,也存在較高的顯著性,表明創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率序列是顯著平穩(wěn)的。

        1.3 相關性檢驗

        從圖1-3可以看出,收益率序列的自相關和偏自相關系數(shù)均落入兩倍標準差之內(nèi),且Q統(tǒng)計量對應的P值均大于置信度005,表明序列在5%的顯著性水平下不存在顯著相關性。

        2. 模型建立

        由于序列通過了ADF檢驗又不存在顯著的相關性,因此將均值方程設定為白噪聲。

        2.1 異方差性檢驗

        有圖2-1可以看出,p值均小于005,因此序列具有ARCH效應。

        2.2 GARCH模型

        本文通過建立了九種常見的GARCH模型,發(fā)現(xiàn)只有GARCH(1,1),GARCH(1,3),這兩種模型的p值均小于005,也就是只有這兩種模型通過了t檢驗。

        為了確定GARCH模型的系數(shù),要比較不同系數(shù)組合得到的AIC、SC和Log likelihood。根據(jù)最小信息準則可知AIC和SC的越小模型的擬合程度越好,而Log likelihood的值越大這說明階數(shù)擬合效果越好,通過綜合判斷這三個值可知GARCH(1,3)模型的擬合效果最好。

        自相關和偏自相關系數(shù)近似為0,Q統(tǒng)計量對應的p值均大于005,因此,殘差序列不再存在ARCH效應。方差方程式中ARCH與GARCH項系數(shù)之和為0985598小于1,滿足參數(shù)的約束條件。

        3. 結(jié)論

        文章利用GARCH類模型能捕捉金融時間序列數(shù)據(jù)的聚類和異方差現(xiàn)象。因此,對創(chuàng)業(yè)板指數(shù)日數(shù)據(jù)利用GARCH模型對整個股市的波動進行了分析和理論操作。通過對幾種常用GARCH模型的比較可知GARCH(1,3)的擬合效果最佳,文章又通過EGARCH模型對創(chuàng)業(yè)板收益率的非對稱性進行了分析。

        參考文獻:

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        [2] 謝金云.基于GARCH類模型的我國創(chuàng)業(yè)板市場風險實證研究[J].湖南:湖南大學,2012.

        [3] 耿國靖.我國創(chuàng)業(yè)板市場風險測度理論與方法研究[J].遼寧:遼寧大學,2011.

        [4] 郭旭.中國股市主板與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)波動差異性分析[J].四川:西南財經(jīng)學,2014.

        [5] 孔華強.金融市場波動率模型及實證研究[J].北京:首都經(jīng)濟貿(mào)易大學,2006.

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