GARCH模型在我國(guó)股票市場(chǎng)中的應(yīng)用——基于逐步局部影響分析方法.pdf

1、統(tǒng)計(jì)診斷在數(shù)據(jù)分析中占據(jù)重要地位,它的主要用途就是利用診斷統(tǒng)計(jì)量檢測(cè)既定模型擬合觀測(cè)數(shù)據(jù)的合理性。時(shí)間序列數(shù)據(jù)從廣義的層面看就是一列按照時(shí)間順序觀察到的數(shù)據(jù),從概率的角度來(lái)看就是離散型隨機(jī)過(guò)程。隨著對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)研究的不斷擴(kuò)展和深入,在參數(shù)估計(jì)和應(yīng)用預(yù)測(cè)等方面,時(shí)間序列分析己經(jīng)形成了相對(duì)比較成熟的理論,在有相依性誤差項(xiàng)的模型統(tǒng)計(jì)診斷中時(shí)間序列分析也有了一定程度的研究。但是,因?yàn)闀r(shí)間序列模型中的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間可能有一定的相關(guān)結(jié)構(gòu)存在,所以診斷

2、時(shí)間序列模型的異常點(diǎn)和強(qiáng)影響點(diǎn)相對(duì)比較復(fù)雜。股票價(jià)格指數(shù)是一個(gè)典型的時(shí)間序列數(shù)據(jù),股票價(jià)格指數(shù)是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的晴雨表。
　　本文使用逐步局部影響分析法(Shi and Huang,2011)來(lái)檢測(cè)GARCH模型下的異常點(diǎn),以我國(guó)股市代表性指數(shù)為研究對(duì)象,即上證綜合指數(shù)、深證綜合指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)。研究股市波動(dòng)主要是研究其風(fēng)險(xiǎn),收益率比價(jià)格往往更能體現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn),所以我們對(duì)收盤價(jià)取對(duì)數(shù)后作一階差分處理后再研究。首先我們比較

3、了在局部影響分析方法下創(chuàng)新擾動(dòng)模式、可加擾動(dòng)模式和數(shù)據(jù)擾動(dòng)模式的檢測(cè)效果。我們發(fā)現(xiàn)盡管創(chuàng)新擾動(dòng)模式可能會(huì)遇到掩蓋效應(yīng)的影響,但是該方法能給出比另兩個(gè)擾動(dòng)模式更好的結(jié)果。然后我們?cè)趧?chuàng)新擾動(dòng)模式下用逐步局部影響分析法來(lái)檢測(cè)異常點(diǎn)和發(fā)現(xiàn)掩蓋效應(yīng)。我們第一步先擾動(dòng)全部觀測(cè)點(diǎn),識(shí)別出一些強(qiáng)影響點(diǎn),第二步把由第一步識(shí)別出來(lái)的強(qiáng)影響點(diǎn)剔除影響集,再擾動(dòng)余下的數(shù)據(jù)集進(jìn)行局部影響分析。經(jīng)過(guò)這兩步,第一步中被掩蓋的沒(méi)被識(shí)別出的強(qiáng)影響點(diǎn)有些就會(huì)在第二步中被識(shí)

4、別。反復(fù)進(jìn)行這個(gè)過(guò)程一直到?jīng)]有新的強(qiáng)影響點(diǎn)再被發(fā)現(xiàn),則檢測(cè)過(guò)程結(jié)束。研究表明逐步局部影響分析法能夠成功的檢測(cè)出在創(chuàng)新擾動(dòng)模式下所有的異常點(diǎn)。整個(gè)分析基于我國(guó)證券市場(chǎng)三個(gè)代表性指數(shù)數(shù)據(jù),以對(duì)數(shù)收益率為研究對(duì)象,結(jié)果證明在GARCH模型中逐步局部影響分析能在創(chuàng)新擾動(dòng)模式下檢測(cè)出多種異常點(diǎn)和掩蓋效應(yīng)。另外,本文在六組實(shí)驗(yàn)中選取樣本點(diǎn)均值加減兩倍標(biāo)準(zhǔn)差作為初始判斷異常點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn),用該方法粗略判斷出的異常點(diǎn)都被逐步局部影響分析證明確實(shí)是影響點(diǎn),說(shuō)明