基于日歷效應(yīng)和厚尾分布的收益率波動(dòng)性分析.pdf

1、股票收益率波動(dòng)性對(duì)于VaR(Value-at-Risk)的預(yù)測(cè)和股市投資者的投資等有重要的意義，因此引起了眾多學(xué)者的關(guān)注。當(dāng)今刻畫股票收益率波動(dòng)性的模型總體上來(lái)說(shuō)有兩大類：一類是ARCH（自回歸條件異方差）模型簇，一類是SV（隨機(jī)波動(dòng)）模型，本文采用其中的ARCH模型簇（包括GARCH,TARCH,EGARCH,PARCH幾個(gè)模型）進(jìn)行建模分析。
　　 本文在充分考慮到日歷效應(yīng)對(duì)均值方程的影響和不同殘差分布假設(shè)對(duì)方差方程的影響后

2、，用ARCH模型簇對(duì)最能反映中國(guó)股市波動(dòng)情況的上證綜指對(duì)數(shù)收益率的波動(dòng)進(jìn)行建模。經(jīng)過(guò)實(shí)證分析，收益率不服從正態(tài)分布，從統(tǒng)計(jì)特征圖和QQ圖可以看出收益率的分布較正態(tài)分布有更厚的尾；通過(guò)在均值方程中加入星期虛擬變量可以看出中國(guó)的股票市場(chǎng)存在日歷效應(yīng)，星期一和星期三的收益率要高于星期二、星期四和星期五的收益率；
　　 在充分考慮到影響均值方程的日歷效應(yīng)后，基于殘差正態(tài)分布假定的方差方程存在杠桿效應(yīng)，而基于殘差t分布的方差方程不存在明顯