ARCH模型體系及對深圳股市波動性的分析.pdf

1、隨著對金融市場研究的發(fā)展，研究人員發(fā)現大多數時間序列諸如股票價格、通貨膨脹率、利率、外匯匯率等的誤差序列無自相關，但誤差的平方序列存在自相關，即誤差的方差或波動隨時間變化。這就對經典的最小二乘法回歸所假定的誤差序列無自相關、誤差的方差為一常數提出了質疑。最小二乘法不再適用于對此類經濟數據的建模和估計。美國圣迪亞哥大學經濟學家恩格爾(EngleR.F)教授于1982年提出的自回歸條件異方差(AutoRegressiveConditiona

2、lHeteroskedasticityARCH)模型恰恰捕捉到了經濟類時間序列數據的這個特點。 ARCH模型是一種動態(tài)非線性的時間序列模型，它反映了經濟變量之間的特殊的不確定形式：方差隨時間變化而變化。在金融經驗分析中，ARCH模型被專門用于波動性的建模和預測。作為一種全新的理論，ARCH模型在近二十幾年里取得了極為迅速的發(fā)展，已被廣泛地用于驗證金融理論中的規(guī)律描述以及金融市場的預測和決策。 ARCH模型族在國內金融市場

3、的研究中已經得到廣泛地應用，但對ARCH模型族的理論介紹散落在諸多文獻中，沒有對其進行詳盡地總結和介紹。本文的目的在于對單變量ARCH模型進行比較詳細的總結，文章第一部分完成了此項工作，筆者將但變量ARCH模型的發(fā)展分為三個階段，即早期的ARCH模型族、GARCH模型的提出及發(fā)展和長記憶與ARCH模型的結合，使之成為一個體系，對其中一些較重要的模型也作了較詳盡的介紹，并有針對性地指出一些模型的缺陷，及其改進途徑。第二部分是對ARCH模型