【摘要】： 非參數(shù)模型在描述數(shù)據(jù)的非線性特征方面具有良好的性質(zhì)；GARCH模型從其出現(xiàn)以來就在股票市場(chǎng)的計(jì)量研究中發(fā)揮著很重要的作用。本文主要研究了基于多項(xiàng)式樣條估計(jì)的NARCH模型以及GARCH類模型在滬深300指數(shù)波動(dòng)率分析中的應(yīng)用,同時(shí)探討了將小波多分辨分析理論與NARCH模型結(jié)合后在滬深300指數(shù)波動(dòng)率分析中的應(yīng)用。主要研究?jī)?nèi)容如下： (1)利用AR、GARCH、EGARCH等模型對(duì)滬深300指數(shù)收益率進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)擬合分析,研究結(jié)果表明：這些模型在擬合股票收益率方面能收到良好的效果,相對(duì)而言AR (2)-GARCH (1,1)模型的擬合效果比AR (2)-EGARCH (1,1)模型的擬合效果要好；同時(shí),通過這些模型的擬合研究得到：滬深300指數(shù)收益率具有尖峰厚尾性和異方差性等重要統(tǒng)計(jì)特征,特別在利用EGARCH模型的研究中得出滬深股市具有杠桿效應(yīng)。 (2)將基于多項(xiàng)式樣條估計(jì)的NARCH模型應(yīng)用到滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究之中,先進(jìn)行擬合分析,然后進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究,研究結(jié)果表明：該模型的擬合與預(yù)測(cè)效果較好,是有效估計(jì),能夠較好的應(yīng)用到股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析之中。 (3)首先對(duì)滬深300指數(shù)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解與單支重構(gòu),然后,對(duì)單支重構(gòu)后的數(shù)據(jù)建立了基于多項(xiàng)式樣條估計(jì)的NARCH模型,并進(jìn)行了擬合、預(yù)測(cè),最后,將該擬合、預(yù)測(cè)結(jié)果與基于多項(xiàng)式樣條估計(jì)的NARCH模型的擬合、預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明：結(jié)合小波分解與單支重構(gòu)的基于多項(xiàng)式樣條估計(jì)的NARCH模型的擬合與預(yù)測(cè)精度有所提高。
【圖文】：

.2實(shí)證研究選取滬深300指數(shù)從2005年8月9日至2008年3月1日的日收盤指數(shù)作為觀數(shù)據(jù)來自雅虎財(cái)經(jīng)網(wǎng)，原始數(shù)據(jù)見附錄)，共有989個(gè)數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)的圖形如

性水平0.05一凡檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為:}一30.7555】>L%，所以，原始數(shù)據(jù)是不平穩(wěn)的。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一階對(duì)數(shù)差分，一階對(duì)數(shù)差分后的數(shù)據(jù)就是收益率序列，，因?yàn)橐话闱闆r下收益率的數(shù)值較小，為了提高計(jì)算精度，在對(duì)數(shù)差分的基礎(chǔ)上乘以100。圖3一2是滬深300指數(shù)收益率序列的圖形。02撅耙淚鄰鋅呂m蜓思 01002003004005006007008009001000時(shí)間/日?qǐng)D3一2滬深300指數(shù)收益率序列圖 F19.3一 2YieldratesequeneefigureofshanghaiandSllenzhen300Index對(duì)收益率序列尺進(jìn)行游程檢驗(yàn)，得到{:卜，.%(z一 0.0442)，所以，差分后序列是平穩(wěn)的。也可以用單位根檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)。經(jīng)計(jì)算，ADF值為一30.75629，比顯著性水平為1%的臨界值小，說明滬深300指數(shù)收益率是平穩(wěn)的。表3一l滬深300指數(shù)收益率序列平穩(wěn)性的AOF單位根檢驗(yàn)Table3一 1ADFUnitRootTestofyieldrateseqt一 eneeofshanghaiandShenzhen300Index AtlgmentedDiekey一 Fullerteststatistie Testeritica!valuesl%leve!5%!eve!10%leve
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F832.51;F224

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本文編號(hào)：2709654