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    UID:
    gbv_1050006593
    Format: 电子文献
    Content: 本文的主要目标是对GARCH类模型拟合及预测我国股票市场波动的能力进行评价,并在此基础上进一步研究股票交易量对股票波动影响的非对称性。首先,对多个模型的综合评价有助于更全面地了解我国股市场波动特征。其次,分析交易量对波动的非对称性影响使得我们能更直观地认识“杠杆效应”、用几种基本的GARCH模型对上证综合指数和深圳成分指数的波动特征进行分析,发现它们都存在明显的“波动率聚集”、“杠杆效应”、“尖峰厚尾”等特征。然后对多个综合的模型进行回归并从模型的拟合能力和预测能力对模型进行综合的评价。结果表明EGARCH-N-L.V模型有较好的预测能力,其次是EGARCH-N模型。而EGARCH-T-L.V模型却在拟合数据的能力上表现出明显的优势。不过在正态分布的假定下,EGARCH-N-L.V的拟合能力却要好于其它模型。〈br〉   传统上,交易量信息被用来分析对波动持续性的影响。不过对我国股票市场数据进行分析发现交易量信息对波动的持续性影响并不大。因此,我们将目标转移到波动的另一个特征——“杠杆效应”上来。在对交易量数据进行通常的过滤基础之上,对其进一步分解得到加权的交易量。经过对不同市场数据的分析,结果表明由于不同性质的市场信息导致的交易量变化对波动的影响影响程度不同。这说明交易量信息对波动的影响呈现出非对称性特征。另外本文的研究还发现内地市场之间有明显的信息溢出现象,但是内地市场与港股市场间的信息传递较为模糊。〈br〉  
    Note: 文本型 , 硕士
    Language: Chinese
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