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广义自回归条件异方差模型(GARCH)在我国股票市场中的实证研究
标题：广义自回归条件异方差模型（GARCH）在中国股票市场中的实证研究
摘要：
本文旨在研究广义自回归条件异方差模型（GARCH）在中国股票市场中的实证研究。GARCH模型是一种将自回归模型和条件异方差模型相结合的方法，可以有效地描述金融市场的波动性。通过对中国股票市场的数据进行实证研究，我们发现GARCH模型在中国股票市场中具有一定的应用价值。
关键词：广义自回归条件异方差模型，GARCH，中国股票市场，波动性
第一章：引言
1.1研究背景和意义
1.2研究目的与框架
第二章：文献综述
2.1GARCH模型的理论基础
2.2GARCH模型在其他国家的实证研究
2.3GARCH模型在中国股票市场的研究现状
第三章：数据与方法
3.1数据来源与处理方法
3.2GARCH模型及其参数估计方法
3.3模型检验方法
第四章：实证结果分析
4.1数据描述统计分析
4.2GARCH模型参数估计结果
4.3模型检验结果
第五章：结论与启示
5.1结论总结
5.2研究启示
5.3研究局限与展望
参考文献
以下是论文的主要内容和结构安排：
第一章引言部分将介绍研究背景和意义，说明研究目的与框架。我们将解释为什么选择研究GARCH模型在中国股票市场中的实证研究，并明确研究的目标和研究方法。
第二章文献综述将回顾GARCH模型的理论基础，包括GARCH模型的建立原理和核心概念。我们还将回顾GARCH模型在其他国家的实证研究，并梳理GARCH模型在中国股票市场的研究现状。
第三章数据与方法部分将介绍研究所采用的数据来源和处理方法，包括数据的选择、数据处理和数据预处理等。我们还将详细介绍GARCH模型的理论和参数估计方法，并介绍模型检验方法。
第四章实证结果分析将介绍中国股票市场的实证研究结果。我们将首先进行数据的描述性统计分析，然后使用GARCH模型进行参数估计，并分析参数的解释和统计显著性。最后，我们将使用模型检验方法对模型的有效性进行测试。
第五章结论与启示部分将总结研究的主要结论，并提出研究的启示和局限性。我们还将展望未来的研究方向，指出可能的研究扩展和改进之处。
本文的主要贡献在于对广义自回归条件异方差模型（GARCH）在中国股票市场中的应用进行了一次全面的实证研究。通过对中国股票市场数据的分析，我们发现GARCH模型在中国股票市场中具有一定的应用价值，并对中国股票市场的波动性进行了深入研究，为投资者和决策者提供了有益的参考信息。
总之，本文旨在通过对广义自回归条件异方差模型（GARCH）在中国股票市场中的实证研究，为中国股票市场的投资者和决策者提供一种新的分析方法，帮助他们更好地理解和应对中国股票市场的波动性。