基于GARCH族模型的上证指数波动性实证研究
基于非对称GARCH-MIDAS模型的上证指数波动性分析
基于非对称GARCH-MIDAS模型的上证指数波动性分析基于非对称GARCH-MIDAS模型的上证指数波动性分析摘要：随着中国股市的发展，上证指数作为中国股市的重要指标之一，其波动性的分析对于投资者和决策者有着重要的意义。
本文基于非对称GARCH-MIDAS模型，对上证指数的波动性进行分析。
通过对过去十年的上证指数数据进行建模和预测，我们得出了一些关于上证指数波动性的结论。
引言：随着中国资本市场的快速发展，上证指数已成为国内投资者和决策者关注的焦点之一。
了解和预测上证指数的波动性对于投资者和决策者有着重要的意义。
传统的GARCH模型在研究上证指数波动性时，假设波动性是对称的，忽略了波动性对不同情境的反应可能存在的非对称性。
而MIDAS（Mixed Data Sampling）模型则能够捕捉到不同时间尺度的数据的信息，为对上证指数波动性进行综合分析提供了有效的工具。
1. GARCH模型与MIDAS模型的理论基础1.1 GARCH模型的原理与应用1.2 MIDAS模型的原理与应用2. 数据处理与模型拟合2.1 数据来源与选择2.2 数据处理方法2.3 非对称GARCH-MIDAS模型的拟合3. 模型结果与分析3.1 GARCH模型的参数估计与统计检验3.2 非对称GARCH-MIDAS模型的参数估计与统计检验3.3 模型预测与波动性分析4. 结果讨论与风险管理建议4.1 结果讨论：上证指数的波动性特征4.2 风险管理建议：基于波动性分析的投资策略结论：本文基于非对称GARCH-MIDAS模型对上证指数的波动性进行了综合分析。
通过对过去十年的上证指数数据建模与分析，我们发现上证指数的波动性存在非对称特征，并进行了对比分析和预测。
这一研究为投资者和决策者提供了关于上证指数波动性的重要信息和风险管理建议。
随着金融市场的发展和全球化程度的加深，对于资产价格的波动性研究也变得越来越重要。
波动性是指资产价格在一定时间内的变动幅度，对于投资者和决策者来说，了解和预测资产价格的波动性对于制定合理的投资策略和风险管理非常关键。
基于GARCH模型对上证指数收益率的实证分析
基于GARCH模型对上证指数收益率的实证分析基于GARCH模型对上证指数收益率的实证分析【摘要】本文选取上海综合指数在2021年1月4日至2021年12月19日期间共475个上证综合指数每日收盘价数据，并处理成对数收益率，在此根底上对中国股市收益率波动性特征进行了分析。
利用ARCH类模型对上海股票市场的波动性进行了检验，发现中国股市具有明显的ARCH效应，结合ARCH模型和GARCH模型的特点，最终筛选出适合的GARCH模型对沪市收益率序列的波动做拟合。
本文最后针对中国股市的现存问题，借鉴成熟股市的经验，提出了加快开展中国股市的政策建议。
【关键词】上证综合指数ARCH效应ARCH GARCH模型波动性一、引言作为国际金融市场的一局部，我国股票市场的成长历程还不算漫长。
自从1990年成立以来的20多个年头里，经过几次大起大落已经不断完善和开展。
尤其是近几年来，随着市场规模的大幅度增加，沪深证券市场与国民经济的相关程度也逐步增强。
金融环境动乱的加剧促使人们研究股票价格波动的内在规律。
在中国这样一个尚未开展成熟的股票市场中，我们不仅要定性的把握股票价格的走势，更应该定量的研究其内在规律，这样才能使我们在危机来临之际不至于手足无措。
鉴于此，对股市进行合理分析和预测，对于指导投资者合理投资，维护证券交易市场稳定进而促进经济开展有重大意义。
二、中国股市波动特征中国股市的开展很快，从20世纪80年代中后期一些国有企业自行发行企业职工内部股票，到1990年至1991年标准化的上海、深圳证券交易所的成立，中国股市在过去十多年的开展过程中逐渐自我完善和开展壮大，市价总值从1992年的1048.13亿元上升1999年的26471亿元。
股票市场的建立和开展对解决国有企业筹集资金起到了积极的作用，有利地推动了中国经济体制改革的深入开展。
具体来讲，我国股市波动具有以下特征：股市波动大，股价指数走势难以按牛、熊市划分，时常发生暴涨暴跌行情，熊市中常发生暴涨行情，牛市中常发生暴跌行情。
基于GARCH模型中国股市波动性的实证分析
基于GARCH模型中国股市波动性的实证分析基于GARCH模型中国股市波动性的实证分析摘要：本文应用ARCH,GARCH,TARCH,EGARCH,GARCH-M模型对中国股市收益率进行定性及定量的分析。
考虑到我国股市变动的实际效果，提出EGARCH模型对我国股市是较好的选择。
分析股市的ARCH效应，对我国上证180指数收益率进行实证分析。
关键词：上证180指数,;GARCH模型;ARCH效应;收益率一、模型简介ARCH模型最早是由Engle于1982年提出，是最简单最基础的条件异方差模型(自回归条件异方差模型)，用来描述波动的集群性和持续性。
但是为了获取条件异方差的动态特征需要高阶的ARCH模型。
Bollerslev将ARCH模型的阶数推广到无穷，得到广义的自回归条件异方差模型，即GARCH模型。
该模型大大减少了参数估计的个数，具有良好的处理厚尾的能力。
后来的研究中先后对ARCH模型进行扩展，提出了ARCH-M,TARCH和EGARCH等模型。
现在国内的一些学者对证券市场上股票的价格及收益率进行了研究，指出与西方比较相像，其波动性呈现出明显的尖峰厚尾，异方差，波动的群集性等特征。
目前我国一些学术界的人对我国证券市场的指数进行实证研究，岳朝龙(2002)，万蔚(2007)，曾慧(2005)都对上证综合指数进行了实证研究，同样反映出我国证券市场的指数收益率呈现尖峰厚尾的特性。
但是还没有对上证180指数进行过ARCH效应的实证检验。
二、研究的目的和数据的.选取上证成份指数(SSE CONSTITUENT INDEX，简称上证180指数)是上海证券交易所中选取的股票。
以2008年1月2日为基准日。
本文选取2008年1月2日至2012年12月31日的上证180指数的收盘价进行分析，共有1119个数据(资料来源于海通大智慧)。
本文的分析均用Eviews3、1进行分析。
由于这一指数属于时间序列，容易导致不稳定性，因而用对数指数收益率。
基于GARCH模型的上证综指波动性分析
TimesFinance2014年第3期中旬刊（总第546期）时代金融Times FinanceNO.3，2014（CumulativetyNO.546）基于GARCH 模型的上证综指波动性分析陈冬（青岛大学，山东青岛266071）【摘要】本文针对传统计量方法无法满足对股票收益率波动性大的特点进行分析这一缺陷，提出运用GA R CH 模型，建立异方差收益率假设，并对异方差的表现形式进行直接的线性扩展，对以上证综合指数为代表的上海证券交易所的股票价格的波动性进行了实证分析，并得出上证综指收益率波动呈现“尖峰厚尾”的特性以及非对称的GA R CH 模型能较好地拟合我国股市的股票价格序列波动的结论，从而对投资者的预测和决策起到指导作用。
【关键词】GA R CH 模型A R CH 模型一、绪论一般来说，在描述股票市场收益率时，传统的计量经济学模型通常都假定收益率的方差是不变的，但这一传统的假设并不合理，因为在实证研究中，通过大量的对股票收益率数据的分析表明收益率的方差并不是保持不变的。
大量对股票收益率数据的研究结果表明，股票收益率的波动程度在一段时间段内时而比较大，时而比较小。
这种时间序列具有“尖峰厚尾、微弱但持久记忆、波动集群”的特征，在运用传统经济计量方法时，并不能满足其假设的同方差性的条件，因此在对数据进行建模时，运用传统的回归模型进行推断并不能达到理想的效果，反而会产生严重的偏差。
针对这一问题，Engle 首先提出了ARCH 模型，为解决此类问题提供了新的思路，Bollerslev 在ARCH 模型的基础上对模型进行了改进，形成了应用更加广泛的GARCH 模型。
本文以GARCH 模型作为工具，对以上证综合指数为代表的上海证券交易所的股票价格的波动性先后进行了平稳性检验、自相关性检验，从而进行实证分析。
二、理论分析本文以上海证券综合指数为研究对象，选取2007年1月至2012年6月一千多个交易日的日收盘指数的数据，旨在用GARCH 模型来研究股价指数的收益率波动特征。
基于GARCH族模型的股价波动性分析
基于GARCH族模型的股价波动性分析作者：陈进晋宗义郑涛来源：《价值工程》2009年第12期摘要: 运用GARCH族模型对上证综指进行建模研究,结果表明:上证股市收益率序列不服从正态分布,有“尖峰厚尾”特征;存在一定的杠杆效应,即利空消息比等量利好消息带来冲击更大;股市受外部影响时间较长,短期内难以消除。
关键词: 股价波动性;GARCH族模型;ARCH效应;杠杆效应中图分类号:O141·4;F830·91 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2009)12-0163-030引言大多数金融时间序列,尤其是股票收益率序列,具有非正态性、尖峰厚尾的特征,且存在波动集群性和持续性特点。
传统的经济计量模型在描述股票收益率时,通常假定收益率的方差保持不变,这样进行统计推断往往会产生较大的偏差。
针对此,Engle于1982年提出了GARCH模型(自回归条件异方差),用来描述波动的集群性和持续性。
Bollerslev又于1986年提出了GARCH 模型(广义自回归条件异方差),该模型大大简化了参数估计的个数,具有良好的处理厚尾的能力。
基于这两个模型发展起来的ARCH族模型已得到很大扩充,以GARCH(1,1)模型为代表的低阶ARCH类模型因参数少且建模效果好,在金融收益率序列的波动性研究中得到广泛应用。
刘晓、李益民(2005)[1]以深圳成指为样本,将GARCH族模型对比分析,发现GARCH(3,1)模型能够相对较好地模拟深圳成指走势。
孙邦勇、李亚琼(2007)[2]借助ARCH族模型研究沪市行业指数收益率的波动性,分析发现行业指数收益率是平稳的,但其条件方差是尖峰厚尾非正态分布且具有明显的ARCH效应,行业指数收益率具有不同程度杠杆效应。
万威、江孝感(2007)[3]利用GARCH族模型对我国沪深股市的波动性进行了研究,结果显示,EGARCH模型能够更有效地拟合股市的波动性。
赵进文、王倩(2008)[4]运用GARCH族模型对上证300指数进行间接实证建模分析,得出上海股市股价波动确实存在显著的GARCH效应和冲击持久效应,并存在较弱杠杆效应。
硕士论文--基于GARCH模型的上海股票市场波动性实证分析
本文以上证综指日收益率作为研究对象，利用Ｅｖｉｅｗｓ６．Ｏ统计软件对样本数
据进行统计特征分析，主要得出以下结论：序列数据具有尖峰厚尾特征；序列数
据具有异方差特征；序列数据波动具有非对称特征。并利用ＧＡＲＣＨ族模型进行
果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均己 在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本 人承担。 特此声明
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ｆｉｒｓｔｌｙ ａｎｄ ＧＡＲＣＨ ｍｏｄｅｌ ｆａｎｌｉｌｙ
ａｒｅ
ｗｅｌ王ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｉｔ ｉＩⅣｅｓｔｉｇａｔｅｓ ｔｌｌｅ
Ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｓｔｏｃｋ Ｍａｒｋｅｔ ｂｙ ｕｓｅ Ｓｈａｎ曲ａｉ ｓｔｏｃｋ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ研ｃｅ ｉｎｄｅｘ．
Ｓｈａｎ曲ａｉ
１．２．１国外波动性研究现状
相对于国内市场来说，国外的股票市场更加成熟，对于国外市场波动性的研
究更加丰富和深刻，研究历史也相对较长，研究成果更加显著。
早期学者们通常通过建立针对均值的模型来分析时间序列，认为异方差在截
面数据中影响比较大，而并非时间序列数据的主要特点。然而，通过数据的实证
分析结果，表明扰动方差稳定性在时间序列模型中比预先假设的影响要大，也因 此导致了很多预测误差的偏差，这也表明异方差受到了前期扰动项的影响。 基于消除异方差的考虑，Ｅｎ酉ｅ（１９８２）１建立了自回归条件异方差模型 （ＡＲｃＨ）来描述波动性，Ｂｏｌｌｅｒｓｌｅｖ（１９８６）更在此基础上扩展了自回归条件异
基于GARCH族模型的股市收益率波动性研究
金融研究 山东财政学院学报(双月刊) 2009年第1期(总第99期)基于GARCH 族模型的股市收益率波动性研究安起光 郭喜兵(山东财政学院,山东济南 250014)[摘 要]通过运用GARCH 类模型对我国沪市的日收益进行分阶段分析,得出了对于不同的阶段,利空和利好消息对我国股市的影响是不同的,在熊市,利空消息产生的波动要大于利好消息产生的波动;而在牛市,利好消息产生的波动要大于利空消息产生的波动,而且在不同的阶段,投资者对风险所要求的收益也有较大差异。
[关键词]GARCH 模型;收益率;风险[中图分类号]F830.9 [文献标识码]A [文章编号]1008-2670(2009)01-0047-04[收稿日期]2008-12-24[作者简介]安起光,男,山东莱阳人,山东财政学院金融学院教授、硕士生导师,研究方向:金融工程;郭喜兵,男,山东聊城人,山东财政学院金融学院硕士研究生,研究方向:金融工程。
一、问题的提出近来,金融学家和计量学家对发达国家成熟资本市场的波动性进行了广泛的研究,得出金融时间序列一些共同特点。
首先,股票收益的经验分布显著不同于独立正态分布,表现出明显的尖峰厚尾性;第二,股票价格或指数的运动服从随机游走过程,而且一般是非平稳序列,但是收益序列通常呈现出平稳的特性;第三,收益序列本身几乎不呈现出相关性,而收益的平方序列却表现出比较明显的相关性。
基于以上特点,专家们提出了时变假设,并尝试通过特定的技术来预测金融时间序列的收益波动性。
1982年,Engle 提出了自回归条件异方差模型,即ARC H (Autoregressive Conditional Heteroskedastic)模型。
1986年,Bollerslev 又提出了广义ARC H (GARC H )模型。
国外许多学者也通过大量的实证分析证明了模型对于股票指数研究的适用性,而且也从中不断的对其进行完善与补充,又相继提出了EGARCH 模型、TGARC H 模型等GARC H 模型的延伸模型,我们称之为GARC H 族模型。
基于GARCH模型的沪深300指数收益率波动性
基于GARCH模型的沪深300指数收益率波动性分析姓名：专业班级：指导老师：摘要股票价格的波动性在理论界和实务界都是一个热点问题。
本文借鉴发达市场的研究文献，运用GARCH模型作为工具,检验了沪深300指数日收益率的波动性的变化。
研究结果表明：沪深300指数日收益率波动从时间上呈现出明显的可变性和集簇性,序列分布呈现尖峰厚尾等特点,并且存在明显的GARCH效应，表明过去的波动对未来的影响是逐渐衰减的；模型还存在明显的GARCH-M效应，说明收益有正的风险溢价；通过建立TARCH模型和EARCH模型，发现沪深300指数收益率存在明显的杠杆效应，这反映出在我国股指期货市场上坏消息引起的波动要大于好消息引起的波动。
关键词：股指波动性ARCH模型GARCH模型CSI 300 Index Volatility Based on GARCH ModelAnalysisAbstract:Stock price fluctuations is a hot spot in both theoretical circles and community of practice. Basing on the literature search of developed markets, this article tries to use GARCH model as tools, to test the daily return volatility changes of CSI 300 index. And the results indicate that CSI 300 index daily return volatility show variability from the time and a clear set of clusters of the sequence showed a fat tail distribution characteristics, and there exists significant GARCH effect, which indicates that the volatility of the past influence the future gradually decay. What’s more, there also exists obvious GARCH-M effect, which shows that the risk premium income does exist. Through the establishment of the model EARCH and TARCH, we found CSI 300 index significant leverage effect exists,which reflects the volatility of the stock index futures market in China caused by bad news easier than good news.Key words: Stock index futures volatility; ARCH model; GARCH model目录第1章前言 (1)1.1选题的背景和研究意义 (1)1.2研究对象 (1)1.3本文框架结构 (2)第2章相关理论文献综述 (3)2.1国外研究成果 (3)2.2国内研究成果 (4)第3章研究思路与实证分析 (6)3．1研究思路和方法 (6)3.1.1 ARCH模型 (6)3.1.2 GARCH模型 (7)3.2实证分析 (8)3.2.1 数据说明及统计性描述 (8)3.2.2 沪深300指数收益率序列的平稳性检验 (10)3.2.3 ARCH效应检验 (11)3.2.4 GARCH类模型建模 (13)第4章结论与分析 (17)致谢 (18)参考文献 (19)附录 (20)第1章前言1.1选题的背景和研究意义在2010年4月16日推出以沪深300指数为标的的股指期货合约之前，我国的股票市场还是一个单边做多的市场，投资者参与股市的方式只有一个，先买入，再卖出，并以此实现赢利。
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本 文所 收集 的 数据 为 ２ ０ ０ ８ 年１ 月２ 日至２ ０ １ ４ 年２ 月２ ８ 日上证 综 合
１ ２ ， Ｃ Ｓ ＭＡ Ｒ数 据 对上海股 市的波动性进行了实证分析 ， 结 果 表 明 指 数 平 滑 模 型 对 指数 每 日的 收盘 价 。数 据 来源 于 国泰 安数 据 服务 中一 ｙ ｔ ｝ 。在 建立 模型 之 前 ， 需 要 上 海股 市周波 动性 的预测 效果优 于其 他模型 ， 而 相 对 比 较 复 杂 库 。记上证 综 合指数 每 日收盘 价序 列为 ｛ 考 恿到 序列 可能 存在 异方 差 ， 此时 ＧＡ ＲＣ Ｈ（ １ ， １ ） 模 型对 上海 股市 周 波动性 的 预测 效果 并 不佳 。刘 晓 、 对 上证指 数 序列进 行 平稳性 检 验 ， 李益 民（ ２ ｏ ｏ ｓ ） 将Ｇ ＡＲＣ Ｈ族各 类模 型对 比分析 ， 并 将其 应用 在深 圳成 用 Ａ Ｄ Ｆ 方 法检 验平 稳性 的 效果 不佳 ， 因此 本文 选用 Ｐ Ｐ 检验 。检验 结 ２ ＝５ 的 印象 。如 果 能 引 起其 他 感 官 ， 像 是 味觉 、触 觉 、 嗅觉 ， 更 能 各 个领 域和 视野 。
关键词 ： 上证 综 合 指 数 ； Ｇ Ａ ｇ Ｃ Ｈ ； Ｅ Ｇ Ａ Ｅ Ｃ Ｈ ； Ｔ Ｇ Ａ ￣ Ｃ Ｈ ； Ｇ Ａ ｇ Ｃ Ｈ － Ｍ
一
、
引言
分指 数 波动性 的研 究 ， 分析 了深圳 股市 的一 些 形 式特征 ， 最 后 发现 模
Ｇ ＡＲＣ Ｈ（ ３ ， １ ） 能够 相对 较 好地 进 行模 拟 。杨 湘 豫 、周屏 （ ２ ０ ０ ６ ） 在金 融市场 中 ， 金 融资产 的收 益和 风险通 常存在 着较 大的 不确定 型Ｅ 利 用 ＧＡＲＣ Ｈ模 型对 我 国 开 放 式 基 金 市 场 进 行 研 究 ， 结 果 发 现 用 性 。经 济学 家Ｅ ｎ ｇ ｌ ｅ 在１ ９ ８ ２ 年提 出Ａ ＲＣ Ｈ模 型 ， 较 好地 描述 了股票市 ＡＲＣ Ｈ（ １ ， １ ） 模 型 和Ｅ Ｇ ＡＲＣ Ｈ（ ２ ， ２ ） 模 型 均能 较好 的拟合 该 时 间序 场 中收 益与 风 险的特 征 。随后 大量 学者 对ＡＲＣ Ｈ类模 型进 行 深入研 Ｇ 列 ， 其 中Ｅ ＧＡ ＲＣ Ｈ（ ２ ， ２ ） 模 型 更优 。张慧 莲（ ２ ０ ０ ９ ） 使 用经 过调 整 后的 讨， ＡＲ Ｃ Ｈ类 模 型不 断 的扩展 和 完善 。其 中， Ｇ Ａ ＲＣ Ｈ模 型 及其 衍 生 Ａ ＲＣ Ｈ模 型 ， 对 股权 分置 改革 前后 我 国股 票 市场 的波动 性进 行 了检 模 型 的影 响最 为广 泛 。本 文将 运 用Ｇ ＡＲＣ Ｈ类模 型 对上 海 股 票市 场 Ｔ 的特 征进 行研 究探讨 。 验， 检 验 的结果 发 现股 权分 置改 革之 后 ， 无论 是 上升 阶段 还 是下 降 阶 段， 我 国Ａ 股 市场 的整体 波动性 明显 加剧 。
二 、文献综述
国 内 已有 众 多学 者运 用 Ｇ Ａ ＲＣ Ｈ类模 型对 上 海和 深 圳股 票市 场 进 行 了研究 ， 研究 主要集 中于沪 深两市 股票 收益 率波动性 方 面 。
张永东 、毕秋 香（ ２ ０ ０ ３ ） 利 用 上 证 综 合 指 数 每 日收 盘 价 数 据
三、实证分析
五 、提 高 品牌市 场 占有率 的核 心— — 品牌 文化
提高 整体 的 印象 。 营 销 人 必 须 全方 位 经 营 品 牌 ， 并 提 出全 方 位 卖 点 的 品牌 观 ， 即 要 更善 用 消 费者 感 官力 来 经营 品牌 。从 消 费者 行 为学 的 角度 上 看 ， 就 是 使 消 费者 在 消 费 的 全 流程 中得 到 视 觉 、 知觉 、 听觉 的 全 方 位 满 足 。从 体验 经 济 观 点 来看 ， 企 业 是一 个 体 验 策 划者 ， 它 不 再 仅 仅 提 供 商 品或 服 务 ， 而是 提供 最 终 的 体验 ， 充满 了感 性 的力 量 ， 可 以给 顾 客 留下难 忘 的愉 悦记 忆 。
表明上 海证券 市场存 在着显著 的Ｇ Ａ Ｒ ｃ Ｈ 效应 ， 并且 存在 非对称 的情况 。在非对 称模 型的研 究 中发现 ， Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ —Ｍ 模 型 并 不适合模拟 我 国上海证 券市 场股价 的波 动情况 。在模 型的选择 上 ， 从 信 息准则 角度 ￣Ｔ Ｇ Ａ ｇ Ｃ Ｈ （ １ ， １ ） 最佳， ／ ４ － 模 型 的预 测结果看Ｇ Ａ ｇ Ｃ Ｈ （ １ ， １ ） 最佳。
总之， 在 品牌 与 品牌 的竞 争 中企 业所 服 务 的人 越 多 那说 明他 的
使 命越 重 ，
而 品牌 真 正 给 与 的便 是在 企 业 的使 命 中所 应 拥 有 的值 得 信 赖 ， 值 得 客 户 终 生 享受 的感 觉 。品牌 管 理 规 划 是 从 组 织 机 构 与管 理 机 制 上 为 品牌 建设 保 驾 护航 ， 在 上 述 规划 的 基础 上 为 品牌 的发 展设 立 远景 ， 并 明确 品牌 发 展各 阶段 的 目标 与衡 量 指 标 。企 业做 大 做 强 靠 战略 ，“ 人 无远 虑 ， 必 有 近忧 ” ， 解 决 好 战略 问题是 品牌 发展 的 基 本
Ｆ ｂ ｎ ａ ｎ ｏａ ｔ Ｖｉ ｅ ｗ １金 视 线
基于Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 族模型 的上证指数波动性 实证研 究
李 妍 中 南财 经 政本 文利 用 ２ ｏ ｏ ８ － ￣１ 月２日至２ ０ １ ４ 年２ 月２ ８日的上 证 综 合 指 数 每 日收 盘价 数 据 对 其 进 行 了Ａ Ｒ ｃ Ｈ 效 应 的检 验 ， 结 果