非線性隨機模型在股改類上市公司風險評價中的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、金融事件本身有其不確定性、多因素性，因此常規(guī)的線性模型一般不能真實反映金融事件的本質(zhì)，而非線性隨機模型會更貼近金融事件的真實情況。在國內(nèi)外眾多的非線性隨機模型中,GARCH類模型是一類非常重要的模型，許多學者將GARCH類模型應用于經(jīng)濟金融方面的研究。本文也應用GARCH類模型來研究股改類上市公司。
　　本文在股改事件窗下選取了幾個最具代表性的股改類上市公司作為樣本，尤其詳細處理了西山煤電和民生銀行兩個樣本,建立了股改事件窗中的非

2、線性隨機模型GARCH類模型方法(含ARCH,GARCH,IGARCH,EGARCH等類模型),并對股改類上市公司進行風險評估。通過實證研究，發(fā)現(xiàn)在股改前后的上市公司的風險和績效水平服從不同的GARCH模型。應用股改類上市公司風險與績效評價理論與非線性方法，并借助于統(tǒng)計分析與事件分析等研究方法，對目前在我國滬深證券交易所上市的股改樣本公司進行了實證研究。實證結果，一方面驗證了非線性隨機模型GARCH類模型應用于股改事件窗中的上市公司風險

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