ARCH模型的理论基础及其对于中国股票市场的实证研究 毕业论文.doc

论文摘要 ARCH模型是一种动态非线性的时间序列模型，它反映了经济变量之间的特殊的不确定形式：方差随时间变化而变化。作为一种全新的理论，ARCH模型在近十几年里取得了极为迅速的发展，已被广泛地用于验证金融理论中的规律描述以及金融市场的预测和决策。本文从ARCH模型的发展历史出发，简要介绍了其主要形式和特点，然后将ARCH模型应用于我国股票市场的实证研究,从实证结果中总结出中国股市的总体特征,并为其进一步发展完善提出了一些建设性的意见和建议。 【关键词】ARCH，GARCH，条件异方差，股票市场，日收益率  Basic Theory of ARCH Model and the Empirical Study on China’s Stock Market with this Model ABSTRACT ARCH model is a kind of dynamic non-linear time series model. It reflects a special feature of economic variables( time-varying variances. As a new theory, ARCH model has caused extensive interests of economists and has been developed very fast since it came into being. Now it is being widely used in economic and financial fields. China’s securities market is new and developing. It needs to be improved in many aspects. This paper aims to using advanced theory for reference, giving empirical study on China’s stock market, trying to find main characteristics, and putting forward some rationalization proposals. Key words：ARCH, GARCH, conditional heteroskedasticity, stock market, daily rate of return  ARCH模型的理论基础 及其对于中国股票市场的实证研究① 研究背景 股票定价理论是一种以不确定性条件下股票资产定价及股票市场均衡为主要研究对象的理论，因其在现实生活中具有广阔的应用领域，已成为近几十年来经济学中最为活跃的一个分支，吸引了许多专家学者致力于这方面的研究。 根据资产定价理论，股票风险是股票价格的重要因素。在现代金融理论中，广泛地以波动来代表风险，并可由收益的方差进行测度。传统的计量经济学模型往往假定样本的方差恒定不变，但随着金融理论的深入发展，这一假设已逐渐呈现出其不合理的方面。大量的有关金融数据（包括债券市场的利率、股票市场的价格以及外汇市场的汇率等）的实证研究表明用来表示不确定性和风险的方差是随时间而变化的。曼德布洛特（Mandelbrot）对大量资料进行研究后指出：“一个描述金融价格的随机变量可能具有趋于无穷的方差。”他观察到许多金融随机变量的分布具有厚尾巴的特性，其方差也在不断变化之中。此外，他还发现在方差的变化过程中，幅度较大的变化会相对集中在某些时段里，幅度较小的变化则会集中在另一些时段里。贝拉（Bera）用美元与英镑的每周汇率、美国联邦政府三个月短期债券利率以及纽约股票交易所月综合指数的增长率进一步验证了曼德布洛特的结论。由此可以看出，传统的计量经济学模型关于独立同方差的假定已不适于描述金融市场价格的变化规律。于是许多金融学家和计量经济学家开始尝试用不同的模型和方法来解决这一问题。其中具有代表性的是恩格尔（Engle）提出的“条件异方差自回归模型（AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity）”，简称ARCH模型。经过近二十年的发展，目前该模型已被认为是最集中地反映了方差的变化特点，从而广泛地应用于经济领域的时间序列分析。后来，波勒斯勒夫（Bollerslev），恩格尔（Engle）、利立安（Lilien）和罗宾斯（Robbins）等人又先后对ARCH模型进行改进，提出了GARCH、ARCH-M以及NARCH等一系列推广模型。同原有的ARCH模型一道，这些模型构成了一套比较完整的条件异方差自回归理论，在经济和金融领域引起了高度的重视并获得了广泛的应用。 ARC