基于GARCH模型对股票市场进行分析预测
The Analysis and Forecast of Stock Market Based on GARCH Model
摘要:
本文研究了上海证券综合指数和深圳成分股指数,发现两者趋势十分相似,波动特征几乎相同。为了更好的预测股票发展,我们对两者对数收益率进行统计分析,建立GARCH模型。结果表明,我国股票对数收益率波动具有较高持续性,投机因素较强,具有一定的风险。
Abstract:
This paper studies Shanghai Composite Index and Shenzhen Component Index, and finds that they have similar trends and almost identical fluctuation characteristics. In order to better predict the stock development, we make statistical analysis on the logarithmic returns of the two, and establish GARCH model. The results show that the fluctuation of logarithmic return rate of Chinese stock has high persistence, strong speculative factors and certain risks.
参考文献
|
[1]
|
刘梦佳. 不同分布假设GARCH模型择优及其在股市波动溢出效应中的研究[D]: [硕士学位论文]. 南昌: 江西财经大学, 2017.
|
|
[2]
|
刘湖, 王莹. 股票市场波动性研究——基于ARMA-TGARCH-M模型的实分析[J]. 北京航空航天大学学报(社会科学版), 2017, 30(4): 56-66.
|
|
[3]
|
杨帷. 基于ARIMA_GARCH模型的上证综指实证分析[D]: [硕士学位论文]. 湘潭: 湘潭大学, 2017.
|
|
[4]
|
杨格. 统计金融模型及金融市场波动持续时间序列的研究[D]: [博士学位论文]. 北京: 北京交通大学, 2017.
|
|
[5]
|
侍成. 几种不同类型金融时间序列模型预测的比较研究[D]: [硕士学位论文]. 北京: 中国矿业大学, 2017.
|
|
[6]
|
郝博乾. 基于时间序列分析的股票预测模型研究[D]: [硕士学位论文]. 成都: 电子科技大学, 2011.
|
|
[7]
|
姜乐. 基于时间序列的股票价格分析研究与应用[D]: [硕士学位论文]. 大连: 大连理工大学, 2015.
|
|
[8]
|
张贵生. 数据驱动的金融时间序列预测模型研究[D]: [博士学位论文]. 太原: 山西大学, 2016.
|