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基于GARCH模型的创业板指数实证研究
基于GARCH模型的创业板指数实证研究
摘要：
本文通过应用GARCH模型对中国创业板指数进行实证研究。首先，我们对创业板指数的收益率序列进行了平稳性检验，结果表明创业板指数呈现出显著的波动性。接着，我们应用GARCH模型对创业板指数收益率序列进行建模，并通过模型的拟合度和残差研究对模型进行评价。最后，我们利用GARCH模型研究了创业板指数的波动性特征和条件异方差效应。研究结果表明，创业板指数存在显著的波动性特征，并且GARCH模型能够较好地拟合创业板指数的收益率序列，揭示了其条件异方差效应。研究结论对于投资者和决策者在创业板指数的投资和风险管理方面具有重要参考价值。
关键词：GARCH模型；创业板指数；收益率序列；波动性特征；条件异方差效应
1.研究背景及意义
创业板指数是中国证券市场中的领先指数之一，它代表了中国创业板市场的整体表现。创业板市场相对于主板市场更具风险和波动性，因此对于投资者和决策者来说，对于创业板指数的波动性研究具有重要意义。波动性研究可以帮助投资者评估创业板指数的风险水平，从而制定相应的投资策略；对于决策者来说，波动性研究可以帮助其制定相应的风险管理政策，从而降低创业板指数带来的风险。
2.研究方法
本文采用GARCH模型对创业板指数的收益率序列进行建模。GARCH模型是一种广泛应用于金融市场的时间序列模型，它可以建模并预测具有波动性特征的金融时间序列。具体来说，GARCH模型包括ARCH模型和GARCH模型两个部分。ARCH模型用于描述收益率序列的非常数波动性特征，GARCH模型则引入了ARCH模型的残差项，对收益率序列的波动性进行更准确的建模。
3.实证研究结果
对创业板指数的收益率序列进行平稳性检验后发现，创业板指数呈现出显著的波动性特征。接着，我们应用GARCH模型对创业板指数的收益率序列进行建模，并通过模型的拟合度和残差研究对模型进行评价。实证结果表明，GARCH模型能够较好地拟合创业板指数的收益率序列，揭示了其条件异方差效应。
4.结论与意义
本文基于GARCH模型对中国创业板指数进行了波动性研究，并得出以下结论：创业板指数存在显著的波动性特征；GARCH模型能够较好地拟合创业板指数的收益率序列，并揭示了其条件异方差效应。这些研究结果对于投资者和决策者在创业板指数的投资和风险管理方面具有重要参考价值。投资者可以根据波动性研究评估创业板指数的风险水平，制定相应的投资策略；决策者可以基于研究结果制定相应的风险管理政策，降低创业板指数带来的风险。
参考文献：
[1]刘志斌.基于GARCH模型的创业板指数波动性研究[D].中国证券市场研究所,2020.
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