ARCH模型在金融时间序列中的应用

第一章 绪论 1 第一章 绪论

1.1 论文的研究背景及意义

随着经济的发展,金融市场已逐渐成为经济发展的重要部分,金融理论的基 础是风险与收益的关系,而资产价格的波动一定程度反映了资产的风险特性。对

价格波动如何随时间变化的理解是投资者在决策过程中面临的主要问题之一,市

场投资者可以利用对波动性的预测来进行风险管理、衍生证券的定价与对冲、市

场时机的把握和投资组合的选择。如:市场波动性预测与市场风险溢价有关,对确

定有条件的资产定价模型的风险溢价有很大影响;波动性预测对期权定价也有重

要意义,因为股票市场波动是决定期权价格的主要因素。因此,如何更深刻理解

股票市场波动性特征并从中探寻其规律性,对金融理论而且对金融实践均具有重

要意义。波动性是股票市场的最主要的特征之一,对股市的波动性研究始终

是学

者们关注的热点。

对于波动性探究,首先想到的技术是经典成熟的 B-J 范式,即 ARMA类时间 序列模型。但大量的实证研究表明,金融数据中存在着波动性聚集性和尖峰厚尾

的特性,因此,用一般的时间序列模型来拟合金融数的波动性就显得不太合适。

1982年 Engle 开创性的提出了自回归条件异方差模型,即 ARCH模型,将时变方

差建立为过去波动的函数,能更好的描述资产收益率的尖峰厚尾的特征。 1986年,

Bollerslev提出了广义 ARCH 模型,即 GARCH模型,GARCH 模型克服了 ARCH

模型的一些缺点,受到了人们的欢迎。将 GARCH模型运用于金融时间序列的分

析能够更有效的捕捉条件方差的动态特征,从而简化了高阶的 ARCH模型。 ARCH

族模型是标准金融领域里最重要的模型之一,不仅在于它是一项极有理论价值的

理论创新,更在其对于现实世界的刻画与解释能力。由于 ARCH族模型展示了时

间序列变量之间一系列重要的特殊的不确定形式,它已被广泛运用到检验金

融模

型与定理,验证市场有效性,测算市场系统性风险以及寻求最优动态无风险策略

等众多领域。ARCH 族模型目前还在继续拓展其解释能力和运用领域,在超高 频数据分析,多维模型等金融计量方法和市场微观结构理念的分析工具方面将引

领金融经济学未来发展的前沿。 2ARCH模型在金融时间序列分析中的应用 我国股票市场从成立至今仅有十几年的时间,但其发展速度非常迅猛,目前 已成为刺激投资,推动我国经济发展的一个必不可少的部分。然而,正是由于时

间过短,仍然存在着很多不完善之处,比如法制建设不健全,市场监管不力等;

同时实证工作的开展更是远远落后于股市的发展。这些都造成了我国股票市场不

同于西方发达国家的一个鲜明特征?投机色彩非常浓厚。同时其波动幅度和风险

大大高于国外成熟的市场,尤其是异常和超常波动更是频繁出现,股票市场波动

特征及其影响因素研究是学者们和投资者所关注的焦点问题,也是政策制定者和

监管当局衡量、监管和规避市场风险必不可少的参考。中国股市一向被称为:政

策市,资金市,消息市。所以政策,资金和消息对中国股市的波动会产生重大的

影响。现有研究中国股市波动性特征基本上认为中国股票市场的波动性比发达国

家成熟股市波动程度大。近年来研究中国股市波动性正方兴未艾,而且主要研究

的是沪深股市指数收益波动性。

因而用 ARCH 理论对我国股票市场进行实证研究主要有以下几个目的:第 一,吸收西方国家先进的金融计量经济学理论,力争为推动我国股票市场实证研

究工作的向前迈进做出一点贡献,以使其更趋规范,更趋严谨,同时对实践也能

起到更好的引导作用;第二,通过模型的实证结果力争揭示我国股票市场的总体

特征,并为其规范和完善提出一些合理化的建议。 1.2 国内外研究概况 1.2.1 国外研究现状

金融时间序列分析研究是资产价值随时问演变的理论与实践,它是一个带有 高度经验性的学科,但是也像其他科学领域一样,理论是形成分析推断的基础。

然而,金融时间序列分析有一个区别于其他时间序列分析的主要特点:金融理论