本文選題：GARCH + 轉(zhuǎn)移概率　； 參考：《上海金融》2010年10期

【摘要】：本文采用馬爾可夫轉(zhuǎn)換-自回歸模型分析了上證綜指的周收益率。通過6個模型的比較,本文指出狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型明顯優(yōu)于普通GARCH模型。研究表明中國股市存在多個獨特特征:收益率在不同狀態(tài)之間的變動規(guī)律差異顯著;低波動狀態(tài)的持續(xù)時間最短,出現(xiàn)頻率也最低,而高波動狀態(tài)出現(xiàn)次數(shù)最多,并且同牛市的相關(guān)性顯著;中國股市中,低和中等波動狀態(tài)之間無法直接轉(zhuǎn)換,而是必須通過高波動狀態(tài)作為媒介而相互轉(zhuǎn)換。這些特征都顯著區(qū)別于成熟市場,也提供了中國股市缺乏有效性的直接證據(jù)。本文結(jié)論有助于風險控制、預測等金融實踐操作,對于股市制度設計和創(chuàng)新也能提供一定的方向指導。
[Abstract]:In this paper, the weekly return rate of Shanghai Composite Index is analyzed by Markov transformation-autoregressive model. Through the comparison of the six models, this paper points out that the state transition model is obviously superior to the ordinary GARCH model. The research shows that there are many unique characteristics in Chinese stock market: the rate of return varies significantly among different states, the duration of low volatility is the shortest, the frequency of occurrence is the lowest, and the frequency of high volatility is the most. And the correlation with bull market is significant; in Chinese stock market, the low and medium volatility states can not be transformed directly, but they must be transformed through high volatility state as a medium. These characteristics are significantly different from mature markets and provide direct evidence of the lack of effectiveness of China's stock markets. The conclusion of this paper is helpful to financial practice such as risk control, prediction and so on. It can also provide some direction for the design and innovation of stock market system.
【作者單位】： 復旦大學經(jīng)濟學院;
【分類號】：F224;F832.51

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【共引文獻】

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本文編號：1883396