【摘要】上證指數(shù)作為國內(nèi)最早上市，最具權(quán)威的指數(shù)，一直是經(jīng)濟(jì)研究人員和投資者關(guān)注的焦點(diǎn)。通過GARCH（1，1）模型來實(shí)際剖析上證日收盤指數(shù)的運(yùn)動規(guī)律，包括收益率序列存在的波動聚集性和尖峰厚尾等特征，并對收盤指數(shù)進(jìn)行一定預(yù)測，并得到改進(jìn)后適用于我國上證日收盤指數(shù)市場的GARCH（1，1）模型，以此使廣大投資者可以更好的通過上證指數(shù)運(yùn)動規(guī)律判斷股市行情，做出適合自己的判斷。對投資者投資上證日收盤指數(shù)市場做了指導(dǎo)。

【關(guān)鍵詞】上證指數(shù) ?尖峰厚尾 ?GARCH（1，1）模型

隨著我國指數(shù)市場的快速發(fā)展，國外指數(shù)市場的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)和管理辦法也相繼傳入中國國內(nèi)，但是一些國外的經(jīng)驗(yàn)并不能直接套用我國的指數(shù)市場，甚至?xí)a(chǎn)生嚴(yán)重的結(jié)果。在這樣的情況下，中國的學(xué)者需要對我國實(shí)際的指數(shù)市場數(shù)據(jù)做擬合，得出試用我國市場的規(guī)律和結(jié)論，并與國外指數(shù)市場的規(guī)律進(jìn)行比較，以此來指導(dǎo)投資者進(jìn)行合理投資。本文以上證日收盤指數(shù)的數(shù)據(jù)做擬合，用GARCH（1，1）模型探索我國上證日收盤指數(shù)的實(shí)際內(nèi)部規(guī)律，指導(dǎo)投資者投資。

一、理論基礎(chǔ)

自回歸條件異方差模型（ARCH模型）最早由恩格爾提出，并由博勒斯萊文發(fā)展成為GARCH模型即廣義自回歸田間異方差模型，這些模型普遍應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，尤其是在金融時(shí)間序列的分析中。

GARCH模型要求的參數(shù)較少，但其效果與ARCH模型基本一樣，有時(shí)甚至優(yōu)于ARCH模型。大量研究表明，GARCH模型特別適用于估計(jì)或預(yù)測金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的波動性和相關(guān)性等。在GARCH模型中，要考慮兩個(gè)不同的設(shè)定：一個(gè)是條件均值，一個(gè)是條件方差。

標(biāo)準(zhǔn)的GARCH（1，1）模型為：

yt=xtγ+ut t=1，2，......T （1）

σ2t=ω+αu2t-1+βσ2t-1 ?（2）

式中：=（）是解釋變量向量，γ=（）是系數(shù)向量，式（1）給出的均值方程是一個(gè)帶有擾動項(xiàng)的外甥變量的函數(shù)，由于是以前面信息為基礎(chǔ)的一期向前預(yù)測方差，所以被稱作條件方差，式（2）被稱作條件方差方程，并且給出了3個(gè)組成成分：

①常數(shù)項(xiàng)：ω

②用均值方程的擾動項(xiàng)平方的滯后來度量從前期得到的波動項(xiàng)的信息：（ARCH項(xiàng)）

③上一期的預(yù)測方差：（GARCH項(xiàng)）

而普通的ARCH模型只是GARCH模型的一個(gè)特例。

二、實(shí)證分析

所有數(shù)據(jù)均來自RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫，樣本數(shù)據(jù)是2012年7月16日至2016年4月1日上證日收盤指數(shù)的數(shù)據(jù)。

之所以選擇上證日收盤指數(shù)的原因是，上海證券交易所上市的比較早，市值比較高，大多數(shù)人炒股票也是遵照上證指數(shù)的變化規(guī)律來考慮，因?yàn)樗鼘Ω鞣N沖擊的反應(yīng)也比較敏感，因此呢，我們以它為代表性來分析一下。

為了減少攝入的誤差，在估計(jì)時(shí)對SPt進(jìn)行對數(shù)化處理。由于股票指數(shù)常常遵循一種特殊的單位根過程，也就是隨機(jī)游走過程。所以我們首先估計(jì)一下方程。

用最小二乘法估計(jì)的結(jié)果，lnspt（-1）前的值是1.000045，t檢驗(yàn)量也是通過了檢驗(yàn)，擬合優(yōu)度達(dá)到了0.995455非常高，DW值也近似接近于2，較為顯著。說明沒有序列相關(guān)性。但是我們接著看它的如下殘差圖就會發(fā)現(xiàn)一些問題。

明顯的看到出現(xiàn)了點(diǎn)的波動的成群現(xiàn)象。波動在2012至2014年中期非常小，在2014中期之后波動又非常大。說明誤差項(xiàng)可能具有某種條件的異方差性。因此需要對我們上面的回歸式進(jìn)行條件異方差性的檢驗(yàn)。

我們用ARCH-LM檢驗(yàn)，滯后階數(shù)設(shè)定為3，結(jié)果如下：

可以看到F統(tǒng)計(jì)量和LM統(tǒng)計(jì)量都非常大，相伴概率非常小。因此拒絕原假設(shè)，說明剛才做的回歸式的殘差序列是存在著條件異方差的。也就是說存在著ARCH效應(yīng)。除了這個(gè)檢驗(yàn)，我們也可以做一下殘差序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)的檢驗(yàn)，滯后10階。

可以看出從第一期開始都是拒絕原假設(shè)的，顯著都不為0，Q統(tǒng)計(jì)量都是非常顯著的，得出結(jié)論是殘差序列存在著顯著的ARCH效應(yīng)。因此利用GARCH（1，1）可以重新估計(jì)一下我們剛才做的模型。

第一部分是均值方程的結(jié)果，第二部分是方差方程的結(jié)果，擬合效果是接近于1，非常高的。DW值也是基本接近2，Z統(tǒng)計(jì)量也通過了0.01的顯著性水平檢驗(yàn)，AIC和SC均變小了，說明GARCH（1，1）可以更好的擬合數(shù)據(jù)。同時(shí)我們發(fā)現(xiàn)方差方程中ARCH項(xiàng)的系數(shù)0.063531與GARCH項(xiàng)的系數(shù)0.931979之和基本等于1，說明條件方差的沖擊是持久的，沖擊對未來的預(yù)測具有重要作用。進(jìn)一步說明GARCH（1，1）模型擬合的結(jié)果非常顯著。

做好這個(gè)模型之后，我們在對它進(jìn)行ARCH LM檢驗(yàn)，滯后階數(shù)3階，如下：

在63%的情況下接受原假設(shè)，認(rèn)為存在同方差性。這樣GARCH（1，1）也就糾正了殘差序列的異方差性。也就是不存在ARCH效應(yīng)了。

根據(jù)GARCH（1，1）模型擬合數(shù)據(jù)得出關(guān)系式=1.97E-06+ 0.063531*+0.931979*，證明了的條件方差依賴于很多時(shí)刻之前的變化量。擬合的GARCH（1，1）方程可以根據(jù)過去一期的數(shù)據(jù)預(yù)測下期的方差，以此判斷投資風(fēng)險(xiǎn)，我們可以看到上一期的預(yù)測方差占得比例較大，所以在上證日收盤指數(shù)里，投資者要特別關(guān)注上一期的方差，以此推斷下一期的方差并且決定自己的投資風(fēng)險(xiǎn)是可以接受的。

三、結(jié)論

GARCH（1，1）模型可以對上證日收盤指數(shù)進(jìn)行很好的擬合，并用此模型做出了關(guān)于ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的關(guān)系式，即得出了整個(gè)時(shí)間序列規(guī)律性的變化，并說明了條件方差的沖擊是持久的，并且會延遲到之后的時(shí)間。在上證日收盤指數(shù)市場，的下一期的條件方差很大程度取決于本期的條件方差，投資者需要注意到這一點(diǎn)，在不知道其他條件時(shí)，以此判斷下期投資風(fēng)險(xiǎn)。投資者也可以根據(jù)擬合出的GARCH（1，1）方程關(guān)系式來更準(zhǔn)確的預(yù)測下期的條件方差，從而判斷自己的投資風(fēng)險(xiǎn)，來決定自己的投資的情況。

參考文獻(xiàn)

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[2]任甄，吳雷.GARCH（1，1）模型波動率預(yù)測的實(shí)證研究[J]. 市場周刊（理論研究），2010，11：60-61.

資助項(xiàng)目：本文章屬于雒佳文主持的貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)2016年度在校學(xué)生科研資助項(xiàng)目。

作者簡介：雒佳文（1991-），男，漢族，陜西西安人，貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士研究生，專業(yè)：金融學(xué)。