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基于GARCH模型族的中国股市波动性预测
引用本文:李亚静,朱宏泉,彭育威.基于GARCH模型族的中国股市波动性预测[J].数学的实践与认识,2003,33(11):65-71.
作者姓名:李亚静  朱宏泉  彭育威
作者单位:1. 西南交通大学经济管理学院,成都,610031;西南民族学院计算机科学与工程系,成都,610041
2. 中国科学院数学与系统科学研究院系统科学研究所,北京,100080
3. 西南民族学院计算机科学与工程系,成都,610041
基金项目:国家自然科学基金 ( 79930 90 0 )
摘    要:收益与风险历来都是投资者与研究者所关注的问题 .本文选取 GA RCH、TGARCH和 EGARCH模型来拟合中国股市的波动性 .实证分析结果表明 ,中国股市的波动具有显著的波动聚类性与持续性 ;由 E-GARCH模型所预测的上证 30指数、上证综合指数和深证成份指数未来一天的波动要明显优于 GARCH和TGARCH模型的对应值 ,而对香港恒生指数 ,三种模型的预测结果无显著的差异 .

关 键 词:GARCH模型簇  股市波动性  误差
修稿时间:2003年8月21日

Forecasting Chinese Stock Markets Volatility Based on GARCH Models
LI Ya-jing ,ZHU Hong-quan,PENG Yu-wei.Forecasting Chinese Stock Markets Volatility Based on GARCH Models[J].Mathematics in Practice and Theory,2003,33(11):65-71.
Authors:LI Ya-jing    ZHU Hong-quan  PENG Yu-wei
Institution:LI Ya-jing 1,2,ZHU Hong-quan3,PENG Yu-wei2
Abstract:Return and risk have long been the key issues considered by investors and researchers. In this paper GARCH, TGARCH and EGARCH models are used to fit the volatility of Chinese Stock Markets. The empirical results show that there are significantly volatility clustering and persistence in Chinese Stock Market. Gains in forecast accuracy associated with EGARCH model compared to a GARCH or TGARCH model are shown to be substantial for Shanghai 30 Index, Shanghai Composite Index and Shenzhen Sub-component Index in many cases.The differences of forecast accuracy for Hang Seng Index are insignificant among the three models.
Keywords:GARCH models  volatility  forecasting error
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