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中央财经大学
实 验 报 告
实验项目名称 我国股市和美国股市的周末效应、月效应的对比
所属课程名称 MATLAB
实 验 类 型 上机实验
实 验 日 期 2011年6月25日
班 级 09金融工程1班
学 号 2009310283
姓 名 田睿
成 绩
实验室
实验概述: 【实验目的及要求】
对我国股市和美国股市的周日效应和月份效应进行检验并作比较
【实验原理】
TARCH模型,近年新发展起来的时间序列模型,它反映了随机过程的一种特殊性:即方差随时间变化而变化,且有丛集性、波动性。因此,TARCH模型可以用来估计并预测波动性和相关性。
【实验环境】(使用的软件)
Matlab2009a
实验内容: 【实验方案设计】
运用matlab软件,建立时间序列,通过对我国B股股票指数收盘价和美国道琼斯指数收盘价进行分析建模,使用单变量TGARCH模型参数估计,分析我国股市和美国股市的周末效应以及月效应
【实验过程】(实验步骤、记录、数据、分析)
一、我国股市B股指数周末效应和月效应的检验
1.选取数据
选取2006年1月4日至2011年6月28日B股指数收盘价的数据,并且引入虚拟变量,例如:,按此方式依次建立周一至周五以及1月至12月的虚拟变量。
2.对数据进行平稳性检验
首先先计算出收益率
命令如下:
ra=price2ret(aa)
plot(d,ra)
dfartest(ra)
ans =
1
说明数据是平稳的
3.找出数据的滞后阶数
命令如下:
parcorr(ra,30);title(B股指数偏自相关系数);
autocorr(ra);title(B股指数自相关系数);
可以看出滞后阶数为1,但用滞后18阶来进行检验
4.建立GARCH模型,进行检验
命令如下:
spec=garchset(r,18,m,18,p,1,q,1,display,off)
spec =
Comment: Mean: ARMAX(18,18,?); Variance: GARCH(1,1)
Distribution: Gaussian
R: 18
M: 18
C: []
AR: []
MA: []
VarianceModel: GARCH
P: 1
Q: 1
K: []
GARCH: []
ARCH: []
Display: off
对GARCH模型进行参数估计
命令和结果如下:
周末效应
(置信水平为0.05)
garchfit(spec,ra,zhou(:,1))
Maximum Function Evaluations or Iterations Reached.
Mean: ARMAX(18,18,1); Variance: GARCH(1,1)
Conditional Probability Distribution: Gaussian
Number of Model Parameters Estimated: 41
Standard T
Parameter Value Error Statistic
----------- ----------- ------------ -----------
C 0.0016044 0.0031995 0.5015
AR(1) -1.4387 1.0692 -1.3456
AR(2) -0.12075 2.0884 -0.0578
AR(3)
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