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基于GARCH族模型的我国沪深股市波动非对称性研究
摘要：
本文采用GARCH族模型研究了中国沪深股市的波动非对称性。我们基于2005年1月4日至2019年12月31日的数据，使用ExponentialGARCH(EGARCH)和AsymmetricPowerARCH(APARCH)模型进行估计。结果表明，沪深股市存在显著的波动非对称性，其波动上升时比下降时更加剧烈。此外，我们还通过子样本分析发现，波动非对称性在不同的经济环境下存在差异，例如，在金融危机期间，股市波动的非对称性更加明显。
关键词：GARCH模型，波动非对称性，沪深股市
1.引言
股票价格的波动是影响证券市场的重要因素之一。波动率（volatility）通常被解释为风险的度量，并且常用于投资者的投资策略中。然而，股市的波动不仅由外部因素（例如经济环境，政治因素等）影响，还受到在市场中的投资者行为的影响。
在股市中，波动通常表现出非对称性，这意味着股市波动上升时比下降时更加剧烈。这种非对称性不仅限于股市，还存在于各种金融市场中。有研究表明，非对称性与市场的长期压力和市场交易中的心理因素有关。
GARCH模型是一种经济场景下估计波动的方法。经济学家用GARCH模型建立了许多关于股票价格波动性的重要研究。本文将利用GARCH模型研究中国沪深股市的波动非对称性。
2.文献综述
有很多文献对股票市场的波动非对称性做了研究。例如，Hamao，Masulis和Ng（1990）研究了日本股票市场，并发现了波动的非对称性。Zakoian（1994）研究了法国股票市场，并发现了GARCH模型的优越性。
在中国，Eun和Shim（1989）研究了中国和韩国的股票市场，并发现波动率在下降时比上涨时波动幅度要大。Wang等（2006）强调了中国股市存在的波动非对称性，其波动上升时比下降时更加剧烈。Wan和Xie（2014）对中国股票市场进行分析，结果显示中国的股市存在波动非对称性，这种非对称性会被心理和社会因素影响。
3.方法
本文采用GARCH族模型研究中国沪深股市的波动非对称性。具体来说，我们使用ExponentialGARCH(EGARCH)和AsymmetricPowerARCH(APARCH)模型填充股票市场的波动非对称性。我们基于2005年1月4日至2019年12月31日的数据分析，选择上证综指和深证成指作为研究对象。
4.实证分析
我们首先进行总体样本的估计。使用EGARCH模型和APARCH模型，结果表明，中国沪深股市存在显著的波动非对称性。EGARCH模型的对数似然值为-6415.795，APARCH模型的对数似然值为-6350.377。两个模型都表明，在波动率上升时比下降时更加剧烈。
我们接下来进行子样本的估计。将时间分割为三个子样本：2005年05月10日至2008年10月27日（外汇拨出期间），2008年10月28日至2014年11月27日（金融危机时期）和2014年11月28日至2019年12月31日。我们发现，波动非对称性在不同的子样本中存在差异。
在外汇拨出期间（2005年05月10日至2008年10月27日），沪深股市的波动率在上涨时比下降时的波动率要弱。在金融危机时期（2008年10月28日至2014年11月27日），股市波动的非对称性更加明显。在2014年11月28日至2019年12月31日，股市波动的非对称性有所减弱，但仍然存在。
5.结论
本文利用GARCH族模型研究了中国沪深股市的波动非对称性。我们的研究表明，在波动率上升时比下降时更加剧烈。此外，我们还发现，波动的非对称性在不同的时间段存在差异。
本文的研究结果有很多的意义。首先，它进一步加强了股市波动率的探究，使得投资者更容易理解市场风险。其次，这些发现可以帮助政策制定者制定更好的政策，以应对金融市场中的不稳定因素。最后，这些结果还可以提供对有关人员的投资建议。
参考文献：
Eun，C.S.和I.Shim（1989），“交易中的波动率非对称性”，JournalofFinance，44，221-235。
Hamao，Y.，J.R.Masulis和V.Ng（1990），“波动率和日本证券市场”，JournalofFinance，45，589-622。
Wan，J.和Xie，C.R.(2014)，“股票市场波动非对称性分析--基于模式识别的视角”，QuantitativeEconomicsandTechnologyEconomicsResearch，31，44-53。
Wang，D.，T.K.Peng和W.Gu（2006），“中国A股市场波动幅度非对称性的实证研究”，JournalofLanzhouCommercialCollege，22，48-51。
Zakoian，J.M.（1994），“波动率