股市杠杆效应与溢出效应实证分析-GARCH模型之应用
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。
中美股市波动性研究与杠杆效应——基于GARCH模型的实证分析
经济与管理中美股市波动性研究与杠杆效应——基于GARCH模型的实证分析孙梦鸽（华东政法大学商学院，上海200001）【摘要】文章在回顾ARCH/GARCH类模型的基础上，用GARCH模型进行美国股市波动性与中国股市波动性的实证研究，用EGARCH模型进行股市波动的非对称性实证研究。
结果表明，GARCH模型能消除残差的异方差性，股市波动存在强烈冲击，收益有正的风险溢价，股市中坏消息引起的波动比同等大小的好消息引起的波动要大得多，存在明显的杠杆效应，中国的杠杆效应小于美国的杠杆效应。
【关键词】GARCH模型；股市；杠杆一、引言随着经济全球化的发展，世界各国经济被紧紧地联系在一起。
金融市场之间的互动和相互影响表现得尤为突出，金融市场的开放使单个市场波动很容易迅速扩散到另一个市场，进而引起全球金融市场的波动。
Engle通过建立自回归条件异方差模型(ARCH)证明了金融时间序列存在波动聚集现象。
Engle和Ng绘制出了利好消息和利空消息的非对称性信息曲线，证明了资产市场的冲击存在非对称效应，即杠杆效应。
韩非、肖辉研究了2000年到2004年中国股市与美国股市之间的联动性，发现中国股市和美国股市的相关性很弱。
周孝华、黄斌贝对上证综合指数和深证综合指数之间波动的关系进行了研究，结果表明沪深两个市场之间相互引导，信息在两个市场之间能迅速传递，沪深两市存在双向波动溢出效应，并表现出波动的聚集性和非对称性特征。
董秀良、曹凤岐研究了我国股市与美国和日本股市之间的波动溢出效应，结果表明只有香港股市对沪市具有显著的波动溢出效应，美国和日本股市对沪市的波动溢出不显著。
张兵、范致镇和李心丹以上证指数和道琼斯指数为样本研究了中美股市之间的联动性，结果表明在价格和波动溢出方面，中国股市对美国股市的引导作用很弱；在QDII实施滞后，美国股市对中国股市的开盘价和收盘价均有显著的引导作用，美国股市对中国股市的波动溢出呈现不断增强之势。
股指期货与股指现货之间价格发现与波动溢出效应研究--基于沪深300股指期货高频数据的实证分析
股指期货与股指现货之间价格发现与波动溢出效应研究--基于沪深300股指期货高频数据的实证分析杨东晓【摘要】Stock index future is one of the most important financial derivatives in capital market,so it becomes the center of attention among many researchers in this field.In order to study its ability to resolve new information and the risk spill-over effect between stock index and the stock market, using 5-min high frequency data,we test for the co-integration relationship between HS300 stock index future and HS300 stock index,and then we use vector error correction model to test for the Lead-lag relationship between them.The results show that stock index futures have stronger price discover ability.In addition,by using BEKK-GARCH model,it is proved that there are significant volatility spill-over effect between these two markets.%股指期货不仅是当今资本市场上最受关注的金融产品，也是最有活力的风险管理工具之一。
【论文】中美股市杠杆效应与波动溢出效应_基于garch模型的实证分析
金融论坛 17
中美股市杠杆效应与波动溢出效应
基于 GARCH 模型的实证分析
陈 潇1 杨 恩2
[ 内容摘要] 本文基于极 大似然函 数值准则 和赤池信 息准则, 从 众多非对 称 GARCH 模 型中选择最优模型来研究 中美股市 杠杆效应 和波动溢 出效应。结 果表明: 沪 市和深 市 都表现出显著的杠杆效应, 与美国股 市相比沪 市和深市 杠杆效应 较弱; 沪市 和深市 之 间存在显著的双向波动溢 出效应, 且 沪市对深 市的波动 溢出效应 更显著; 美 国股市 与 中国股市之间不存在显著的波动溢出效应。 [ 关键词] 股票市场; GARCH 模型; 杠杆效应; 溢出效应
国股市之间的联动性, 发现中国股市和 美国股市的相 关性很弱。[ 3] ( 117- 129) 周孝
华、黄
斌 贝
( 2008)
对上证综合指数和深证综合指数之间波动的关系进行了研究,
结果表明沪深两个市场之间相互引导, 信息在两个市场之间能迅速传递, 沪深两
市存在双向波动溢出效应, 并表现出波动的聚集性和非对称性特征。[ 4] ( 77- 82) 董秀
金融论坛 19
yt= x t + t
2t = +
2 t-
1
+
2 t-
1dt-
1+
2 t- 1
t= 1, 2, T
( 3)
该式中 dt - 1是一个虚拟变量, 当 t- 1< 0 时, dt- 1= 1; 否则 dt- 1= 0。若 0, 则存在 杠杆效应 。上式中, 条件方差方程中的 t- 1dt- 1代表非对称效应 项。利好消息 ( t- 1> 0) 和利空消息 ( t- 1 < 0) 对条件方差具有不同 的影响: 一个单位 利好 消息会带来 倍的冲击, 而一个单位的 利空 消息则会带来
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。
GARCH模型在金融数据中的应用.doc
实验七（G ）ARCH 模型在金融数据中的应用一、实验目的理解自回归异方差（ARCH ）模型的概念及建立的必要性和适用的场合。
了解(G)ARCH 模型的各种不同类型，如GARCH-M 模型（GARCH in mean ），EGARCH 模型 (Exponential GARCH ) 和TARCH 模型 (又称GJR)。
掌握对(G)ARCH 模型的识别、估计及如何运用Eviews 软件在实证研究中实现。
二、基本概念p 阶自回归条件异方程ARCH(p )模型，其定义由均值方程（7.1）和条件方程方程（7.2）给出：t t t y x βε=+（7.1）222101122var(|)......t t t t t p t p h a a a a εεεε----=Ω=++++（7.2）其中，1t -Ω 表示t-1时刻所有可得信息的集合，t h 为条件方差。
方程（7.2）表示误差项t ε的方差 t h 由两部分组成：一个常数项和前p 个时刻关于变化量的信息，用前p 个时刻的残差平方表示(ARCH 项)。
广义自回归条件异方差GARCH(p,q )模型可表示为：t t t y x βε=+（7.3）22101111var(|)......t t t t p t p t q t q h a a a h h εεελλ-----=Ω=++++++（7.4）三、实验内容及要求1、实验内容：以上证指数和深证成份指数为研究对象，选取1997年1月2日～2002年12月31日共6年每个交易日上证指数和深证成份指数的收盘价为样本，完成以下实验步骤：（一）沪深股市收益率的波动性研究（二）股市收益波动非对称性的研究（三）沪深股市波动溢出效应的研究2、实验要求：（1）深刻理解本章的概念；（2）对实验步骤中提出的问题进行思考；（3）熟练掌握实验的操作步骤，并得到有关结果。
四、实验指导（一）沪深股市收益率的波动性研究1、描述性统计(1)导入数据，建立工作组打开Eviews 软件，选择“File”菜单中的“New Workfile”选项，在“Workfile f requency”框中选择“undated or irregular ”，在“Start observation”和“End observation”框中分别输入1 和1444，单击“OK ”。
GARCH模型在股票市场指数收益率波动研究中的应用
GARCH模型在股票市场指数收益率波动研究中的应用摘要:股票收益率波动对于风险管理和资产定价有重要意义，大多数金融时间序列具有尖峰厚尾特性和波动集聚性。
对于普遍使用的ARMA模型，由于其自身的线性性质而明显不适用描述此类金融时间序列。
本文应用由Engle提出的ARCH模型和由Bolleslev加以改进产生的GARCH模型对中国市场指数收益率的波动进行了研究。
关键词：GARCH模型；极大似然法；混成检验Abstract: the stock yield fluctuation has important significance for the risk management and asset pricing, most financial time series with rush thick tail and wave agglomeration features. For ARMA model is widely used, because of its linear properties and obviously does not apply to describe this kind of financial time series. This paper applied the ARCH model proposed by Engle and produced by Bolleslev improved GARCH model to the Chinese market index yield fluctuation is studied.Key words: GARCH model; The maximum likelihood method; Composite testing前言传统金融计量模型（如ARMA）假定金融资产价格服从正态分布且价格波动不随时间变化而变化。
虽然这一假定使实际问题大大简化而便于分析，但却未能解释金融时间序列的两个重要特征——尖峰厚尾(Leptokurtosis)和波动集聚性(V olatility Clustering)。
国际贸易论文：基于BEKK-MVGARCH模型的中国汇市与股市波动性溢出效应研究
国际贸易论文：基于BEKK-MVGARCH模型的中国汇市与股市波动性溢出效应研究第1 章绪论1.1 课题研究背景和意义2015 年6 月至8 月，中国股票市场和外汇市场相继发生剧烈的异常波动，金融市场进入“黑色月”。
具体来看，2015 年6 月12 日，上海证券综合指数在九天内经历了将近3000 点的异常暴涨后，达到了最高的5166 点，又在15个交易日内暴跌1659 点，此后，股票市场总体趋势继续下跌，到8 月25 日，已探底至2964 点，跌幅达到43%之高。
我国此次股票市场的异常波动使上市公司市值在两个多月的时间内蒸发掉约20 万亿元，约占2015 年我国全年GDP 总额的35%。
在我国股市异常值频频出现、接连发生剧烈波动的同时，作为金融市场的另一重要组成部分的汇市也发生了大幅震荡。
在同年8 月11 日，央行发布声明指出我国人民币汇率机制要向市场化方向大跨步深度迈进，我国人民币汇率中间价格机制进一步完善。
就在声明发布的当天，人民币兑美元中间价格由此前的 6.116 急速下降1136 个基准点，贬值约至 6.230，创下了历史最大单日降幅。
此后，在8 月12 日和8 月13 日又继续贬值至 6.401，下降了2848 基准点，三天内贬值幅度达4.7%。
直至15 日，央行进行果断干预，将人民币兑美元汇率提高了0.05%，才平息了外汇市场在“黑色八月”里的剧烈波动。
然而人民币连续贬值引发全球金融市场动荡，欧美股票市场持续下挫，美国纳斯达克综合指数当天波动 1.5%，德国DAX30 指数连续两天以3%的速度下跌。
针对2015 年中国股票市场和外汇市场的异动情况，国务院总理李克强已多次表态。
在2016 年第一季度末期，李克强在总理记者会上更是明确指出：“金融问题的表现往往早于经济问题的发生，金融市场有其自身的规律，要防范风险。
”风险可以看作是波动性的本质，风险的传递也势必会通过波动性溢出效应这一渠道进行。