中国股市波动性定量研究
毕业论文关键词：ARMA模型；ARCH模型；股票市场；波动性
Quantitative study on volatility of Chinese stock market
Abstract: The research about stock market volatility is a significant project in the study of modern finance. The volatility in Chinese stock market is one of the great drastic fluctuations in the world, so on the research about volatility in Chinese stock market is particularly important. Paper first on stock market of fluctuations sex theory for overview, then introduced has ARMA class model and ARCH class model, then on China of stock market fluctuations sex for analysis, last using ARIMA model and GARCH model on China stock market fluctuations sex for empirical analysis and forecast research.
Key words: ARMA model; ARCH model; stock market; volatility
目 录
摘要. 1
引言 2
1．股票市场波动性概述 2
1．1股票市场波动性的定义 2
1．2股市波动性的原理 3
1．3股市波动性的基本特征 3
2．简述中国股市波动性 3
2.1中国股市价格波动的轨迹 3
2．2中国股票市场波动的总体特征 5
3．ARMA类模型及ARCH类模型 5
3.1 ARMA模型及ARIMA模型 5
3.2 ARCH模型及GARCH模型 6
4．基于ARIMA模型及GARCH模型的实证分析 7
4.1 ARIMA模型的实证分析 7
4.2 GARCH模型的实证分析 11
5.总结 14
参考文献 16
致谢 17
中国股市波动性定量研究引言
证券市场有着极大的不确定性，各种变动都会改变资产的价格，使其波动.波动不仅是股市的一个特征，还是其存在的意义和投资的价值.有尺度的价格波动能使市场更加活跃,使市场流动性得到提高.但超出尺度的波动就会是证劵市场的信息反应机制变得扭曲,使证劵市场的资产配置功能弱化,更有可能引起金融风险和经济危机,进一步的会使整个经济的均衡和发展受到影响[1].因此，有适度波动性的股市才是一个稳定的股市.
股市的波动分析最早是来源于国外的市场, 60年代的时候,Mand1ebrot(1963)发现了股市的波动有着群集的现象,即是指大的波动后面跟随着大的波动,而小的波动后面跟随着小的波动[2].Eng1e(1982)提出了ARCH((Autoregressive conditional heteroskedasticity )模型和它的扩展模型,ARCH类模型能较好的模拟出随着时间变化而变化的方差的特性,并捕捉到时间序列中的丛集的现象,因为ARCH类模型有着这种优势，所以它们被广泛应用到股票、货币等市场的研究之中,用以描述金融时间序列之中的波动特征[3].而ARMA模型的引用在国内也有很多的例子，尤其是近些年来，大多数讨论股市波动的论文于文献中都运用了ARMA模型.
本文首先对股票市场的波动性进行初步介绍，通过选取数据对中国股市的波动性进行分析，最后对历年上证指数的数据进行分析，建立ARMA模型以及ARCH模型，并利用模型预测出近年来上证指数的波动情况，并对此进行分析.
1．股票市场波动性概述
1．1股票市场波动性的定义
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