ARCH模型在沪深300指数中的应用

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中文摘要：金融时间序列一直是专家学者研究和关注的焦点.ARCH模型和GARCH模型都可以很好地拟合金融时间序列的特征,例如尖峰后尾,波动聚集,杠杆效应等特点.本文以沪深300指数近5年的日收盘价为研究目标,运用GRACH模型证明指数中存在ARCH效应;高风险并不具有高回报的特点;利用TARCH和EGARCH模型说明沪深300指数收益率存在信息不对称性,近5年“利空消息”的冲击并没有“利好消息”冲击大的特征;最后,我们用模型结果去解释行为金融中的相关的理论,结合消费者心理因素,给出一定的建议去规范和完善我国金融市场.

作者：

葛志闯

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作者单位：

华东交通大学江西南昌330013

关键词：

ARCH效应尖峰后尾丛集性杠杆效应行为金融

出版年：

2020

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ISSN：

年,卷(期)：2020.(2)

参考文献量5