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基于ARCH模型的中国股票市场实证研究的中期报告
本实证研究旨在利用ARCH模型，对中国股票市场的股票收益率进行预测和建模，以探究市场的波动特性和市场风险。
数据来源于中国上证综指和深证成指的日级别收益率数据，样本期间为2010年1月1日至2018年12月31日。首先，我们对数据进行了基本的描述性统计和图示分析。
通过观察数据分布情况和ACF图，我们发现了股价时间序列的显著波动性和异方差性。因此，我们使用了ARCH模型来建模和预测股票的波动性和风险。
我们分别估计了每个股票的GARCH(1,1)和EGARCH(1,1)模型，以确定最佳拟合模型。结果显示，GARCH(1,1)在大多数股票中拟合效果较好，但在少数股票中EGARCH(1,1)模型效果更好。这表明，大多数股票的波动性和风险被时间一致地估计，但存在一些异质性的股票需要更复杂的模型来捕捉其中的波动特征。
进一步分析显示，大盘股的波动性高于小盘股，且波动性呈现出时间和季节性变化。此外，大盘股的波动性和风险与国际股市的波动性和风险存在显著的正相关关系。
综上所述，我们得出结论，ARCH模型是一种有效的建模方法，可以很好地对中国股票市场中股价的波动性进行预测和建模。同时，我们也发现市场中股价波动的特性和规律，这对投资者制定风险策略和投资决策具有重要意义。