DOC《99》

99 广东外语外贸大学南国商学院 本科实验报告 课程名称: 金融计量学 课程编号: ZXB07005 学生姓名: 刘绵华 学号:

1440326328 系别: 国际经济与金融学院 专业: 金融学 班级14金融学(证券投资) 指导教师: 完颜素娟 教师单位: 国际经济与金融学院 开课时间:

2016 ~

2017 学年度第

1 学期 教务处

2016 年09 月01 南国商学院本科实验报告专用纸 课程名称 金融计量学 成绩评定

98 指导教师 完颜素娟 实验地点 实验楼207 学生姓名 刘绵华 学号

1440326328 系别国际经济与金融学院 专业 金融学 实验时间 2016-2017 学年 第1学期 (注:填写本实验项目的实验目的、要求、内容等) 实验三(G)ARCH模型在金融数据中的应用

一、实验目的 理解自回归异方差(ARCH)模型的概念及建立的必要性和适用的场合.

了解(G)ARCH 模型的各种不同类型,如GARCH-M 模型(GARCH in mean ),EGARCH模型 (Exponential GARCH ) 和TARCH模型 (又称GJR).掌握对(G)ARCH 模型的识别、估计及如何运用Eviews软件在实证研究中实现. 基本概念 ARCH是自回归条件异方差Autoregressive Conditional Heteroskedasticity的缩写.ARCH模型主要用来描述金融数据,如股票指数、汇率、期货指数等的波动性(方差变化)问题,或者从经济学角度来说是考察风险问题. 该模型将当前一切可利用的信息作为条件,并采用某种自回归形式来刻画方差的变异,对于一个时间序列而言,在不同时刻可利用的信息不同,而相应的条件方差也不同,利用ARCH模型,,

可以刻画出随时间而变异的条件方差. p阶自回归条件异方程ARCH(p)模型,其定义由均值方程(3.1)和条件方程方程(3.2)给出: (3.1) (3.2) 其中,表示t-1时刻所有可得信息的集合,为条件方差.方程(3.2)表示误差项的方差由两部分组成:一个常数项和前p个时刻关于变化量的信息,用前p个时刻的残差平方表示(ARCH项). 广义自回归条件异方差GARCH(p,q)模型可表示为: (3.3) (3.4)

三、实验内容及要求

1、实验内容: 以上证指数和深证成份指数为研究对象,选取2003年1月2日~2016年12月01日共13年每个交易日上证指数和深证成份指数的收盘价为样本,完成以下实验步骤: (1)沪深股市收益率的波动性研究 (2)股市收益波动非对称性的研究 (3)沪深股市波动溢出效应的研究

2、实验要求: (1)深刻理解本章的概念;

(2)对实验步骤中提出的问题进行思考;

(3)熟练掌握实验的操作步骤,并得到有关结果. 南国商学院本科实验报告专用纸(附页)

(一)沪深股市收益率的波动性研究

1、描述性统计 (1)沪市收益率rh的描述性统计量如下图所示: 观察上图可发现:样本期内沪市收益率均值为0.0268%,标准差为1.68%,偏度为-0.492,左偏峰度为7.00,远高于正态分布的峰度值3,说明收益率r t具有尖峰和厚尾特征.JB正态性检验也证实了这点,统计量为2390,说明在极小水平下,收益率r t显著异于正态分布;

(2)深市收益率rz的描述性统计量如下图所示: 观察上图同样可发现:样本期内深市收益率均值为0.0418%,标准差为1.89%,偏度为-0.452,左偏峰度为5.89,高于正态分布的峰度值3,说明收益率r t同样具有尖峰和厚尾特征.深市收益率的标准差大于沪市,说明深圳股市的波动更大.

2、平稳性检验 通过对rh序列进行ADF检验发现,在滞后期从1-4期的调整情况下,检验结果都是平稳序列. 其得到的结果如下图所示: 同样对rz进行ADF检验后,得到的结果如下图所示: 在1%的显著水平下,两市的收益率r t都拒绝随机游走的假设,说明是平稳的时间序列数据.这个结果与国外学者对发达成熟市场波动性的研究一致:Pagan(1996)和Bollerslev(1994)指出:金融资产的价格一般是非平稳的,经常有一个单位根(随机游走),而收益率序列通常是平稳的.