基于ARCH模型的股价波动研究的中期报告.docx

基于ARCH模型的股价波动研究的中期报告
一、研究背景和意义：
股票价格波动是常见的金融现象，现代金融理论提出，股票价格波动是由市场供求关系、公司业绩等多方面因素决定的。而股票价格的波动对投资者、企业家和政府等各界人士都有着重要意义。
ARCH模型是常用的金融时间序列模型，能够较好地刻画金融市场中的波动性，因此广泛应用于股票价格波动的研究中。
本研究旨在基于ARCH模型，研究股票价格波动的特征、影响因素以及长期趋势，为投资者提供科学的市场分析和投资决策依据。
二、研究内容：
1、数据收集
通过Wind数据库获取上证综指在2000年1月1日至2021年6月30日期间的日交易数据。
2、数据处理
利用Python对数据进行处理，包括数据清洗、异常值处理、平稳性检验等。
3、建立ARCH模型
根据股票价格的波动特征，选择适当的ARCH模型进行建模，通过对参数估计和残差分析评估模型的拟合效果和预测能力。
4、模型评价
利用拟合优度、残差自相关图和残差分布等指标评价模型的合理性和有效性。
5、结果分析
利用建立的ARCH模型，分析股票价格波动的特征，探讨影响股票价格波动的因素，研究股票价格的长期趋势。
三、预期成果：
本研究预期能够揭示上证综指股票价格的波动特征，了解影响股票价格波动的因素，进一步了解中国股票市场的运行规律和趋势，为投资者提供科学的投资分析和决策支持。
四、研究计划：
1、数据收集与处理（2021年7月-8月）
2、建立ARCH模型（2021年9月-11月）
3、模型评价与分析（2021年12月-2022年1月）
4、撰写论文（2022年1月-3月）