基于GARCH族模型的我国创业板指数的波动特征的实证研究VIP免费

基于GARCH族模型的我国创业板指数波动特征的实证研究作者姓名：XXX指导教师：XXX单位名称：XXXXXX专业名称：金融学XX大学2015年6月EmpiricalresearchonthevolatilityofthegemindexbasedontheGARCHmodelsByXXXSupervisor:XXXXXXXUniversityJune2015毕业设计（论文）任务书毕业设计（论文）题目：基于GARCH族模型的我国创业板指数波动特征的实证研究设计(论文)的基本内容：论文将以研究创业板指数波动特点为出发点，根据国内外经典的文献，结合我国创业板市场的情况，然后筛选出相关指标样本和模型进行实证研究，通过研究，希望能够得出创业板指数的波动特点，并提出相关建议。毕业设计（论文）专题部分：题目：设计或论文专题的基本内容：学生接受毕业设计（论文）题目日期第3周指导教师签字：年月日基于GARCH族模型的我国创业板指数波动特征的实证研究摘要近些年来，我国经济发展极为迅速，为适应多层次资本市场的需要，创业板市场在2009年10月正式成立，由于近一年来我国市场扩容，IPO发行速度加快，而创业板市场的上市要求明显低于主板以及中小板，公司自身存在很大风险，造成许多公司在上市后不久出现迅速的变化，导致股价产生剧烈波动，加大了广大投资者的风险，因而对创业板市场研究的迫切性就显现出来。研究股票市场的波动性有利于更好的制定相关政策，对创业板进行管理，有利于投资者更好的分析其市场规律、定价及金融风险控制。本文重点研究创业板指数的波动特征，选取截止至2015年4月30日前的创业板指数为样本，运用Eviews软件对样本进行了描述性分析，然后对序列进行ADF平稳性检验、自相关检验和ARCH效应检验，然后用GARCH和TGARCH模型对序列进行拟合分析，得出结果。本文的实证结果表明:我国创业板指数收益率序列符合金融序列的特征，具有明显的波动聚集性、长记忆性以及尖峰后尾的特征，该序列存在ARCH效应，即波动与自身历史波动有相关性。GARCH、TGARCH模型都能对该序列进行拟合，并得出波动存在非对称性和杠杆效应的结论，冲击持久性由α+β来决定，而本文中数据为0.98，十分接近于1，说明创业板依然存在很大风险。关键字：波动特征，GARCH族模型，创业板EmpiricalresearchonthevolatilityofthegemindexbasedontheGARCHmodelsAbstractInrecentyears,China'seconomicdevelopmentisveryrapid,inordertoadapttotheneedsofmulti-levelcapitalmarket,thegrowthenterprisemarketwasformallyestablishedinOctober2009,becauseofourcountrymarketexpansioninnearlyayear,IPOissuancespeedisaccelerated,andthegrowthenterprisemarketlistingrequirementssignificantlylowerthanthemainboardandsmallandmedium-sizedboard,thecompanyownexistenceverybigrisk,causedmanycompaniestolistinappearedshortlyaftertherapidchange,causethestockpricevolatility,increasedtheriskofinvestors,thustheurgencyoftheresearchonthegrowthenterprisemarketwillemerge.Studythevolatilityofthestockmarketisconducivetobetterdeveloppolicies,tomanagethegem,ishelpfulforinvestorstobetteranalyzethemarketrules,pricingandfinancialriskcontrol.Thisarticlefocusesonthegemindexfluctuationcharacteristics,selectedasofApril302015,theindexofthegemassample,useEviewssoftwaretothedescriptiveanalysisofsamples,andthenthesequenceofADFtest,autocorrelationtestandtesttheARCHeffect,andthenuseGARCHandTGARCHmodelfittingforsequenceanalysis,theresultsareobtained.Inthispaper,theempiricalresultsshowthattheourcountrythegemindexyieldsequencefitsthecharacteristicsoffinancialsequence,hasobviousvolatilityclustering,longmemoryandrushyixiangcharacteristics,thesequenceistheARCHeffect,namelythefluctuationsareassociatedwiththeirhistoricalvolatility.GARCH,TGARCHmodelcanbetofitthesequence,andwaveexistsasymmetryandleverageeffectofconclusion,impactpersistencedeterminedbyalpha+beta,andthedatainthisarticle0.98,verycloseto1,showsthattherearestillman...