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基于随机波动模型的中国股市波动性实证研究的中期报告
本研究旨在通过基于随机波动模型的方法，对中国股市的波动性进行实证研究。本报告为中期报告，对前半年的研究进展进行汇报。
一、研究背景和意义
中国股市的波动性一直是广受关注的话题。波动性的高低对于股市投资者和政策制定者都有着重要的意义。本研究旨在通过对中国股市波动性的实证研究，为投资者提供更加准确的预测，为政策制定者提供科学的依据。
二、研究方法
本研究采用随机波动模型对中国股市波动性进行实证研究。具体方法如下：
1.数据收集
收集A股市场自2010年至今的日收盘指数数据。
2.模型选择
选择适合中国股市波动性的随机波动模型，经过分析和比较，选择了GARCH模型作为本研究的分析工具。
3.参数估计
利用最大似然估计法对GARCH模型中的系数进行估计，并进行模型检验。
4.波动性预测
利用估计得到的参数，对中国股市未来的波动性进行预测。
三、研究进展和发现
截至目前，本研究已经完成了数据收集和模型选择两个环节，进行了GARCH模型的参数估计和模型检验，并对中国股市未来的波动性进行了预测。
经过分析和比较，我们发现：
1.在中国股市中，存在着波动的异方差现象；
2.GARCH(1,1)模型可以很好地拟合中国股市的波动性；
3.在未来的三个月内，中国股市仍将处于高波动性状态。
四、结论和展望
通过对中国股市波动性的实证研究，我们发现波动性具有一定的不确定性和预测难度。未来，我们将根据数据变化和研究进展，继续完善模型和改进方法，为投资者提供更加准确的预测，为政策制定者提供科学的依据。