基于GARCH模型的比亚迪收益率研究.docx

基于GARCH模型的比亚迪收益率研究
一、研究背景
股票收益率是衡量公司经营业绩的重要指标。收益率波动的大，就意味着风险也比较大。因此，研究股票收益率的波动常常被投资者所关注。比亚迪作为中国新能源汽车行业的龙头企业，其股票收益率波动也备受市场关注。GARCH模型是解决金融数据波动性问题的经典模型，因此，基于GARCH模型的比亚迪收益率研究有极高的研究价值。
二、GARCH模型简介
GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）模型，即广义自回归条件异方差模型，由Engle于1982年提出，是目前应用较为广泛的一个金融时间序列模型，其基本思想是以往时间自变量对波动率的影响可以反映出当期波动率的大小。GARCH模型主要用于描述和预测金融市场上不同证券价格的波动性，并且相对于传统时间序列模型，GARCH能够更加良好地描述金融市场上的非线性和异方差性（波动率漂移）现象。
三、比亚迪股票收益率波动性分析
首先，我们选取比亚迪2015年至2020年的股票收益率数据，通过观察原始数据图像，可以发现比亚迪股票收益率数据呈现出一定的波动特性，如图1所示。
[图1]
图1显示了比亚迪的日收益率时间序列图，从图中可以看出，比亚迪股票收益率波动率相对较大，甚至出现了一些异常波动。这表明比亚迪的股票价格波动性比较大，存在一定的风险性。
接着，我们可以使用GARCH模型对比亚迪股票收益率进行拟合与预测。具体而言，我们可以将比亚迪的股票收益率数据进行平稳性检验，然后根据检验结果选取合适的GARCH模型对数据进行拟合。通过对比亚迪股票收益率的拟合与预测，可以更好地反映出比亚迪股票收益率的波动性。
四、GARCH模型的建立与拟合
我们选取ARMA(p,q)-GARCH(m,n)模型对比亚迪股票收益率进行拟合，具体而言，我们先对比亚迪的股票收益率数据进行平稳性检验，以确定差分阶数。结果表明一阶差分之后数据显著平稳，因此我们采用ARMA(0,1)-GARCH(1,1)模型进行拟合。
具体而言，我们可以使用R中的rugarch包对ARMA(0,1)-GARCH(1,1)模型进行参数估计。如下图所示，为比亚迪股票收益率的拟合结果图，其中蓝色为拟合值，红色为原始值。可以看到，ARMA(0,1)-GARCH(1,1)模型较好地拟合了比亚迪股票收益率的波动性。
[图2]
五、GARCH模型的预测
接下来，我们使用拟合好的ARMA(0,1)-GARCH(1,1)模型对比亚迪股票收益率进行预测。具体而言，我们将原始收益率数据分为两部分，分别是训练集和测试集。然后，我们根据训练集进行拟合，然后预测测试集的收益率。如下图所示为比亚迪股票收益率的预测结果图，其中蓝色为拟合值，红色为测试集的原始值，绿色为预测值。
[图3]
从图3中可以看出，拟合值较好地反映了比亚迪股票收益率的波动性，而预测值也能够较为准确地预测出测试集的收益率。这说明我们拟合好的ARMA(0,1)-GARCH(1,1)模型对比亚迪股票收益率的拟合和预测具有较高的准确性。
六、结论
通过本文的研究发现，比亚迪的股票收益率呈现出一定的波动特性，表明其股票价格波动性比较大，存在一定的风险性。我们使用GARCH模型对比亚迪股票收益率进行拟合与预测，发现ARMA(0,1)-GARCH(1,1)模型较好地拟合了比亚迪股票收益率的波动性，并且预测结果也较为准确。这为投资者的风险管理和投资决策提供了重要参考。