300209股票基于ARMA—EGARCH模型的股市波动性实证分析600166_股票市场吧|今天股票行情 ...

2021年4月13日发(创作者：300209股票基于ARMA—EGARCH模型的股市波动性实证分析600166_股票市场吧|今天股票行情|股票时间确信提升9.6直通15*ST安信(600816))
龙源期刊网 http:
根据ARMA—EGARCH模型的股市波动性
实证分析

创作者：张世君

来源于：《科学与财富》2016年第30期

引言：文中根据沪深300指数值数据信息，从ARMA模型和EGARCH模型下手，并开发利用
ARMA-EGARCH模型剖析沪深300指数值起伏特点，以体现沪深指数两市总体起伏。根据系统化分
析，ARMA（2，2）-EGARCH（2，2）模型线性拟合实际效果不错。由剖析結果得知，我国A股市场
的起伏具备显著的规律性、集聚性和杠杆作用等特点，说明在我国股市依然不健全，存有大
量投资人的非理性行为等难题。
关键字：波动性；ARMA模型；EGARCH模型；
一、前言
波动性自身做为一种关键的风险因素，被普遍应用到金融的风险的衡量之中。世界各国现有不
少专家学者对股市波动性的开展了科学研究。海外在这些方面的科学研究非常多，早已产生一定管理体系，但中国
科学研究则发展比较晚，并且具体方法单一，大多数是立即参考国外模型来科学研究我国股市情况。因为
ARMA模型在叙述、预测分析收益率编码序列层面具备关键的指导意义，EGARCH模型能合理处理收
益率编码序列顶峰厚尾、偏性等难题，因而在文中中，大家综合性选用AR-MA-EGARCH模型来考
察沪深300指数值的起伏状况，以科学研究在我国股市的总体趋势。
二、数据信息选择和剖析梳理
（一）数据信息的选择
文中选择的数据信息为沪深300指数值日收市等级编码300209股票基于ARMA—EGARCH模型的股市波动性实证分析600166_股票市场吧|今天股票行情|股票时间序列，不断期是2014年1月2日到2014年12
月31日，总共243个数据信息，数据信息来自国泰安CS-MAR数据库查询。记沪深300指数值的收益率为
r
t
，即：
在其中y
t
为当天收市等级。
（二）收益率平稳性检验
应用ARMA模型的前提条件是收益率编码序列稳定，运用ADF检验法对收益率rt开展单位根检
验。检测数据显示，ADF统计量为-8.788343，另外1%、5%和10%的ADF统计量各自为-
3.457630、-2.873440和-2.573187。得知t值低于各水准下的临界点，故回绝收益率编码序列rt存有
单位根的原假定，说明rt是稳定的。
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根据ARMA—EGARCH模型的股市波动性
实证分析

创作者：张世君

来源于：《科学与财富》2016年第30期

引言：文中根据沪深300指数值数据信息，从ARMA模型和EGARCH模型下手，并开发利用
ARMA-EGARCH模型剖析沪深300指数值起伏特点，以体现沪深指数两市总体起伏。根据系统化分
析，ARMA（2，2）-EGARCH（2，2）模型线性拟合实际效果不错。由剖析結果得知，我国A股市场
的起伏具备显著的规律性、集聚性和杠杆作用等特点，说明在我国股市依然不健全，存有大
量投资人的非理性行为等难题。
关键字：波动性；ARMA模型；EGARCH模型；
一、前言
波动性自身做为一种关键的风险因素，被普遍应用到金融的风险的衡量之中。世界各国现有不
少专家学者对股市波动性的开展了科学研究。海外在这些方面的科学研究非常多，早已产生一定管理体系，但中国
科学研究则发展比较晚，并且具体方法单一，大多数是立即参考国外模型来科学研究我国股市情况。因为
ARMA模型在叙述、预测分析收益率编码序列层面具备关键的指导意义，EGARCH模型能合理处理收
益率编码序列顶峰厚尾、偏性等难题，因而在文中中，大家综合性选用AR-MA-EGARCH模型来考
察沪深300指数值的起伏状况，以科学研究在我国股市的总体趋势。
二、数据信息选择和剖析梳理
（一）数据信息的选择
文中选择的数据信息为沪深300指数值日收市等级编码序列，不断期是2014年1月2日到2014年12
月31日，总共243个数据信息，数据信息来自国泰安CS-MAR数据库查询。记沪深300指数值的收益率为
r
t
，即：
在其中y
t
为当天收市等级。
（二）收益率平稳性检验
应用ARMA模型的前提条件是收益率编码序列稳定，运用ADF检验法对收益率rt开展单位根检
验。检测数据显示，ADF统计量为-8.788343，另外1%、5%和10%的ADF统计量各自为-
3.457630、-2.873440和-2.573187。得知t值低于各水准下的临界点，故回绝收益率编码序列rt存有
单位根的原假定，说明rt是稳定的。