基于异质自回归模型的中国股票市场波动测度研究的任务书.docx

基于异质自回归模型的中国股票市场波动测度研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着中国经济的快速发展和金融市场逐步开放，中国股市的波动日趋复杂和多变，股票市场风险的测度和管理成为了关键问题。传统上，股市波动的测度依据稳定性假设，然而，随着金融市场的异质性增加，传统的测度方法已经不能满足实际需要。异质自回归（HSAR）模型被证明是对金融市场波动的合理建模方法，通过对中国股市的波动进行建模，可以有效的测度风险，提高市场参与者的风险意识和风险防范能力。
二、任务目标
本次研究旨在通过建立异质自回归（HSAR）模型，对中国股票市场波动进行测度，探究中国股票市场的波动特征和规律，提出相应的风险管理措施，保障市场的稳定性和健康发展。
具体任务如下：
1.收集中国股市历史数据，包括A股和H股的日行情数据，构建数据样本。
2.阅读相关文献，学习异质自回归模型的基本方法和应用。
3.基于异质自回归模型，实现中国股市波动的建模与测度。
4.梳理中国股市的波动特征和规律，并提出相应的风险管理措施。
5.编写研究报告，包括异质自回归模型的理论基础、模型的建立与测度结果、中国股票市场波动的特征和规律分析以及相关风险管理建议等。
三、任务方案
1.数据采集和处理
在中国股市历史数据中，包括A股和H股的日行情数据，通过使用Python对数据进行处理和清洗，提取出需要的指标数据，包括股票价格、成交量、市盈率、市净率等，构建数据样本。
2.基础理论学习
在开始研究之前，需要对异质自回归模型的基础理论进行学习和掌握，包括基本概念、模型建立方法、参数估计方法等。
3.异质自回归模型的建立
在数据样本构建完成之后，需要使用异质自回归模型对中国股市波动进行建模和测度，包括参数估计和模型拟合等步骤。
4.分析中国股市的波动特征和规律
通过对模型拟合结果的分析和对中国股市历史行情数据的观察，可以发现股市波动的一些共性和规律，例如行业差异、股票板块、市场前瞻性等因素。
5.提出相应的风险管理措施
通过对中国股市波动特征、规律的分析和对风险因素的识别，可以制定相应的风险管理措施，包括分散投资、风险控制手段、信息披露等措施。
6.研究报告撰写
完成模型建立和数据分析后，需要进行研究报告的撰写和总结，包括模型的建立原理、数据处理过程、模型参数估计和拟合结果、中国股票市场波动规律分析以及相关风险管理建议等内容。
四、研究周期
本次研究周期为两个月，具体时间为2022年1月至2022年2月。
五、预期成果
本次研究的预期成果为：
1.中国股市波动的异质自回归（HSAR）模型建立和测度结果。
2.中国股市波动的特征和规律分析，包括行业差异、板块分类、市场前瞻性等方面。
3.相关风险管理建议，包括分散投资、风险控制手段、信息披露等方面。
4.研究报告，包括异质自回归模型的理论基础、模型的建立与测度结果、中国股票市场波动的特征和规律分析以及相关风险管理建议等内容。