基于GARCH(1,1)模型的中国股市收益率预测研究.docVIP

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基于GARCH(1,1)模型的中国股市收益率预测研究.doc

基于GARCH(1,1)模型的中国股市收益率预测研究   摘 要:文章基于GARCH(1,1)模型估计股票未来收益率范围。首先利用此模型求出个股的年波动率,并结合股票价格正态性估计出某时段的收益率范围,然后以实际数据进行验证,经运用和验证后确定此模型的可适用性;最后以此模型估计未来股票收益率范围,基于国内股市易受国家政策影响的特点提出投资意见。   关键词:股票价格收益率 波动率 GARCH模型   中图分类号:F830.91 文献标识码:A   文章编号:1004-4914(2015)08-097-04   一、引言   波动率是股票收益率不确定性的一种度量,是衡量金融风险的重要指标,被广泛使用于整个金融理论研究与投资实务中,例如资产定价、投资组合优化、风险管理等。研究表明,波动率具有明显的集聚性和持续性,具有很强的自相关特性,因此,对于市场波动率的历史研究能够帮助人们更好地预测它的变化趋势、管控投资风险、提高收益率。现实需求与理论需求,催生了大量的波动率预测模型研究,典型例子如指数加权移动平均(EWMA)模型、自回归条件异方差(ARCH)模型、广义自回归条件异方差(GARCH)模型,等等。就GARCH模型来说,使用最为普遍的当属GARCH(1,1)模型。研究人员使用这些模型对金融市场做了许多研究,包括汇率市场、期货市场、股票市场、金融衍生产品市场等。   中国经济在2010年成为世界第二大经济体,国内投资者投资需求急剧扩大,但受限于国内金融市场的不发达,大量的国内投资者仅限于房地产、国债、基金、股票等少数产品,期货、期权等衍生品投资只是少数人的投资领域。在国内房地产价格持续多年爆发性上涨之后,许多个人投资者把目光投向了股票市场。分析预测股票市场收益率的未来趋势,可以为个人投资者提供一定的参考。本文选取了国内11个板块的代表性个股作为研究对象,使用GARCH(1,1)模型分析各板块收益率的波动率、预测未来股票收益率的范围。   二、数据选取和分析   本文选取沪深300成份股中的代表11个不同板块的11只股票作为研究对象,涵盖2011年首个交易日的收盘价至2014 年最后一个交易日共969个数据。为了方便分析,防止休市日数据空缺,将数据向前推移,形成连续的时间序列。其来源是大智慧软件的历史数据。无论是对投资者还是分析人员来说,收盘价都是很重要的,更能反映上市股票的股份走势,从而具有引导投资者或者分析人员的作用。日市场收益率,是反映日价格波动变化程度的指标,收益率的标准差或方差可以体现市场的波动特征和风险特征,因此选择日市场收益率来研究既是市场需求也是研究惯例。   通过对选取的11只股票股价进行统计分析,通过使用大智慧软件下载,得到各股的日收盘价格,表1列出各股的统计期间的首个收盘价和最后收盘价,以及除去各股停牌日的数据得到总的数据个数。最少为928个,最多为969个,基本在940个左右。   (一)收益率描述性统计   先描述建立模型和统计检验所使用的基本数据,将股票市场日收益率rt定义为股价比值的对数,即股价对数值的一阶差分。   rt=ln=lnst-lnst-1   其中st,st-1表示时刻t,t-1的股票收盘价格。选取对数收益率在统计计算时更容易处理:   lnst-lnst-k=lnss=lnss?ss…ss   =lnss+lnss+…lnss   =rt+rt-1+…rt-k   这样连续复合多期的收益率只需要把它写成单周期的收益率的加总。   下面就国金证券做详细介绍。求出国金证券股票的日收益率,并结合时间变化得到收益率的时间序列图:   通过对国金证券收益序列的线性图可以看出,国金证券股票收益率表现出持续性和波动集聚性,即大的波动后面常常伴随着较大的波动,较小的波动后面的波动也较小。   对于国金证券进行分析,经检验统计得到国金证券对数收益率序列均值(Mean)为0.1056%,标准差(Std.Dev.)为0.030495,偏度(Skewness)为0.350899大于0,说明序列分布有长的右拖尾,即样本期间内收益率大于于平均值的交易日较多。峰度(Kurtosis)为4.625334,高于标准正态分布的峰度3,说明收益率序列具有尖峰的特征。Jarque-Bera统计量为38.80067远大于标准正态分布的临界值9.21,说明存在“厚尾”的特征,P值为0.00000,拒绝该对数收益率序列服从正态分布的假设。   对于其它10只股票的统计描述重复以上操作。得到收益率时间序列与图1类似,所以就不一一绘出,都具有相似特征。而其它10只股票的描述性统计量经过整理与国金证券的数据整合后得到表2,从表2中可以了解到国金证券的平均收益率最高,北大荒的最低。偏度都不为0,峰度

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