ARCH模型在沪深300指数中的应用

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.

关键词：ARCH效应、尖峰后尾、丛集性、杠杆效应、行为金融

在线出版日期：2020-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：180-181,176