ARCH模型體系及對深圳股市波動性的分析.pdf

1、隨著對金融市場研究的發(fā)展，研究人員發(fā)現(xiàn)大多數(shù)時間序列諸如股票價格、通貨膨脹率、利率、外匯匯率等的誤差序列無自相關(guān)，但誤差的平方序列存在自相關(guān)，即誤差的方差或波動隨時間變化。這就對經(jīng)典的最小二乘法回歸所假定的誤差序列無自相關(guān)、誤差的方差為一常數(shù)提出了質(zhì)疑。最小二乘法不再適用于對此類經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的建模和估計。美國圣迪亞哥大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)家恩格爾(EngleR.F)教授于1982年提出的自回歸條件異方差(AutoRegressiveConditiona

2、lHeteroskedasticityARCH)模型恰恰捕捉到了經(jīng)濟(jì)類時間序列數(shù)據(jù)的這個特點。 ARCH模型是一種動態(tài)非線性的時間序列模型，它反映了經(jīng)濟(jì)變量之間的特殊的不確定形式：方差隨時間變化而變化。在金融經(jīng)驗分析中，ARCH模型被專門用于波動性的建模和預(yù)測。作為一種全新的理論，ARCH模型在近二十幾年里取得了極為迅速的發(fā)展，已被廣泛地用于驗證金融理論中的規(guī)律描述以及金融市場的預(yù)測和決策。 ARCH模型族在國內(nèi)金融市場

3、的研究中已經(jīng)得到廣泛地應(yīng)用，但對ARCH模型族的理論介紹散落在諸多文獻(xiàn)中，沒有對其進(jìn)行詳盡地總結(jié)和介紹。本文的目的在于對單變量ARCH模型進(jìn)行比較詳細(xì)的總結(jié)，文章第一部分完成了此項工作，筆者將但變量ARCH模型的發(fā)展分為三個階段，即早期的ARCH模型族、GARCH模型的提出及發(fā)展和長記憶與ARCH模型的結(jié)合，使之成為一個體系，對其中一些較重要的模型也作了較詳盡的介紹，并有針對性地指出一些模型的缺陷，及其改進(jìn)途徑。第二部分是對ARCH模型