基于极差的GARCH模型在中国股市波动率择时上的应用研究的任务书.docx

基于极差的GARCH模型在中国股市波动率择时上的应用研究的任务书
一、课题背景和意义
波动率是投资风险的一个关键因素，尤其在股市投资中，波动率的不断变化使得投资者很难确定正确的买卖时机。因此，对股市波动率的预测和择时成为了投资决策中不可或缺的一个环节。传统的波动率预测模型往往忽略了波动率的非线性特点，因此在预测波动率时受到了很大的限制。针对这个问题，广义自回归条件异方差模型（GARCH）得以发展并吸引了越来越多的关注。同时，基于极差的GARCH模型考虑了投资者对股价变动幅度的敏感程度，因此在波动率预测和择时方面具有更好的应用前景。
当前，中国股市处于快速发展变革的时期，频繁涌现的市场事件造成了股市波动率的长期上扬和波动加剧。虽然一些常规的预测模型已经在股市波动率预测中得到了应用，但它们的结果不稳定且预测效果较差，也未能为投资者提供良好的择时机会。因此，对于股市波动率预测和择时的深入研究和探索具有重要的理论价值和实践意义。
二、课题研究内容和目标
基于极差的GARCH模型在中国股市波动率择时上的应用研究，旨在通过对极差值、波动率和股价的关系进行深入挖掘，构建中国股市极差的GARCH模型，并在此基础上开展波动率择时的应用研究。具体研究内容和目标如下：
1.极差、波动率和股价的关系研究
通过对极差、波动率和股价的关系进行深入剖析，探讨它们之间的内在联系和互动机制，揭示它们的规律性和演化趋势。
2.构建基于极差的GARCH模型
在对极差、波动率和股价关系的全面分析基础上，建立基于极差的GARCH模型，考虑波动率的非线性特点和投资者对股价变动幅度的敏感程度，提高模型的预测准确度和可靠性。
3.实证分析中国股市波动率择时
运用基于极差的GARCH模型对中国股市波动率进行预测，开展波动率择时实证分析，以探讨该模型在中国股市的应用效果和优越性，为投资决策提供科学依据。
三、研究方法和技术路线
1.研究方法
本研究采用实证研究的方式开展研究，具体包括：
（1）文献综述法：对极差、波动率和股价的理论研究和相关文献进行全面评述和总结，为研究提供理论和实证基础。
（2）统计分析法：通过对股价的波动率和极差进行统计分析，提取出相关特征和规律性，为构建模型提供参考。
（3）基于极差的GARCH模型构建方法：综合运用时间序列分析、极差测度方法、广义自回归条件异方差模型等方法构建基于极差的GARCH模型，并进行模型优选和稳健性检验。
（4）模型拟合与波动率预测：通过对历史数据的拟合，得到中国股市波动率的预测值，对波动率择时进行实证分析。
2.技术路线
（1）数据采集与预处理：收集中国上市公司的股票价格、成交量、市值等数据，对数据进行清洗和处理，排除异常值。
（2）实证分析：通过统计分析、回归分析和建立基于极差的GARCH模型，研究极差、波动率和股价的关系，得出预测结果和择时策略。
（3）模型评价：对构建的基于极差的GARCH模型进行评价，考虑模型的稳健性和波动率预测效果。
四、预期成果
本研究的主要预期成果包括：
（1）对极差、波动率和股价关系的深入探究和分析，阐明它们之间的内在联系和机制。
（2）构建基于极差的GARCH模型，提高中国股市波动率预测的准确度和可靠性。
（3）实证分析中国股市波动率择时，并对模型的可靠性进行评价，为投资决策提供科学依据。
（4）相关学术论文或论文集的发表，为中国股市波动率预测和择时的研究提供新思路和新方法。