论文基于浦发银行股票的逐笔交易数据,利用ARCH族模型对其超高频数据中的波动性进行了研究.论文首先通过对数据的预处理和单位根检验,确保了数据的平稳性,随后应用多种ARCH族模型对波动性进行建模与比较,最终选择TGARCH(2,1,1)模型作为最优模型.该模型不仅能够捕捉数据中的波动集聚效应,还揭示了显著的波动非对称性.研究结果表明,浦发银行的股票收益波动性具有显著的持久性和杠杆效应,负面冲击对波动的影响大于正面冲击.基于这些发现,论文提出了加强高频交易监管、优化投资策略和强化风险管理等政策启示.
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