EGARCH-M模型在證券時間序列分析中的應用

楊世康，鄧世權，童汝超，龍見遠，吳巧霞

（凱里學院，貴州 凱里 556011）

EGARCH-M模型在證券時間序列分析中的應用

楊世康，鄧世權，童汝超，龍見遠，吳巧霞

（凱里學院，貴州 凱里 556011）

證券綜合指數的對數收益率的折線圖反映收益率的波動呈現出在一段時間內波動比較大，一段時間波動比較小，方差隨著時間的變化而變化。在對時間序列數據進行研究的時候，通常假設隨著時間的變化方差不會發生變化。但是在關注預測的精確程度時，需要了解方差的大小。文章用Eviews軟件對上證綜指日收盤價的對數收益率建立EGARCH-M模型，對收益率序列呈現出的波動聚集性，杠桿效應、風險與收益的關系等特征進行了分析，最終對波動率進行預測，結果表明EGARCH-M模型充分描述了波動性聚類的特點，只用很少的參數就可以把實際數據擬合得很好。該模型形式簡單，容易估計，提高了對方差的預測精度，對收益率波動率建立模型對于宏觀經濟理論和金融理論有重要的意義。

對數收益率；風險；聚類；EGARCH-M；杠桿效應

1986年Bollerslev[1]提出了廣義的ARCH模型（Generalized ARCH Model, GARCH）GARCH模型在實際中有廣泛的應用。金融資產的收益率應當與風險成正比，將收益率的條件方差或者條件方差的其他形式加入到其均值方程中，在GARCH模型的基礎上，出現了均值GARCH模型（GARCH-M）。相關研究表明，金融資產價格的下跌比相同幅度的價格上漲對資產價格波動的沖擊影響更大，即“杠桿效應”，所以人們提出了非對稱ARCH模型,指數GARCH模型（Exponential GARCH,EGARCH）就是其中的一種[2]。本文融合了GARCH-M模型和EGARCH模型，在GARCH-M模型中加入非對稱項，建立EGARCH-M模型對我國上證綜合指數的日對數收益率進行了分析。……