帶多個跳躍因子GARCH模型對中國股市捕捉能力研究.pdf

1、　　金融風險的主要來源是金融資產價格的波動,即金融資產收益率的不確定性,而有關金融資產的波動性研究則一直是國內外學者研究金融風險問題的重點。近年來,受新一輪國際金融危機的影響,金融風險變得越來越復雜,這便推動國內外學者提出更優(yōu)秀的模型來完美刻畫實際金融市場價格波動的動態(tài)變化趨勢?；诖?文章結合國內外金融時間序列的最新成果,提出一種新型的時間序列模型來捕捉中國股票市場的收益率與波動率變化特征。
　　本文將雙指數跳躍因子引入傳統(tǒng)的

2、GARCH族模型,從而利用雙指數跳躍因子來擬合中國股票市場收益率序列呈現的非對稱性和波動杠桿效應等特征,實證結果顯示,引入雙指數跳躍因子的GARCH模型與一般GARCH-JUMP模型相比,能夠更好的擬合中國股票市場收益率與波動率的動態(tài)變化過程,此外模型的Hong&Li檢驗結果也表明前者的模型設定更準確。但是,Hong&Li檢驗結果表明帶雙指數跳躍因子的GARCH模型仍然沒有通過檢驗,所以我們在新模型的基礎上引入方差跳躍因子,從而提出帶多

3、個跳躍因子GARCH模型。實證結果表明,新模型能夠更好的擬合中國股票市場收益率與波動率變化過程中存在的尖峰厚尾性、波動聚集性、波動的杠桿效應以及非對稱性等特征；模型的Hong&Li檢驗結果也表明帶多個跳躍因子GARCH模型要比帶雙指數跳躍因子GARCH模型更準確,能夠更好的刻畫中國股票市場收益率與波動率的動態(tài)變化趨勢。
　　本文還基于兩類新的模型對中國股市作了VaR風險度量分析,結果顯示帶多個跳躍因子的 GARCH 模型預測的