文档介绍：非线性波动模型在上海股票市场中的应用
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[摘要] 本文采用非线性GARCH模型研究中国股票市场的波动性。实证结果表明,非线性GARCH模型较传统的线性GARCH模型显著提高了股票市场波动性的描述与预测能力,且非线性GARCH模型的VaR值具有较高的精度,其中以ANSTGARCH模型的效果为最佳。
[关键词] 波动性非线性GARCH类模型风险价值

波动性是金融市场最为重要的特征之一,资本市场的波动率的一个重要特征就是它不能被直接观察,但它往往表现出”高峰厚尾、微弱但持久记忆、波动集群”等现象。针对这些特征,Engle(1982)首先提出了ARCH模型, Bollerslev(1986)将ARCH模型推广成广义ARCH模型,即GARCH模型。随后又有一些经济学家对上述模型进行扩展与完善,提出了一系列的非线性GARCH模型,如GJRGARCH模型、LSTGARCH模型、ESTGARCH模型以及ANSTGARCH模型,最终形成一个所谓的非线性GARCH类模型族。本文的主要目的是应用非线性GARCH类模型来刻画沪市的波动性,通过比较各模型在波动性预测精度上的差异,找出能较好地描述沪市波动性的模型,以期对中国股票市场风险的测量与预测以及投资者在投资决策时有所帮助。
一、GARCH模型族的介绍

GARCH模型是在ARCH模型的基础上拓展的,其条件方
差方程,表示式如下:

GJRGARCH模型是Glosten,Jagannathan和Runkle在1993年提出的,其具有如下形式的条件方差:
型中利好消息对条件方差的影响为,利空消息对条件方差的影响为,可以看出如果,则表明波动存在不对称的杠杆效应。

LSTGARCH模型是由Hagerud(1997)和Gonzalez-Rivera(1998)提出的,其条件方差如下:

动信息的变化在0和1之间变动,实现了残差平方的系数和之间的平滑转换。事实上,当趋于正无穷大时,LSTGARCH模型简化为GJRGARCH模型。

ESTGARCH模型也是Hagerud在1997年提出的,其条件方差的形式与LSTGARCH模型一致,但取。

ANSTGARCH模型是由Anderson,Nam和Vahid在1999年提出的,其条件方差为:

了两个GARCH(1,1)模型之间的平滑体制转换。
二、实证分析

本文采用上证股指的日数据,样本区间为2000年1月~2008年4月,样本数为1990个,股指回报为。通过对收益率序列的检验可以得出上证收益率序列具有一定的负向偏度,具有尖峰厚尾的特性,拒绝正态分布假设,是稳定的序列,并且并不具有自相关性。

对不同模型进行估计,根据结果可知ANSTGARCH-T模型AIC值为-,是所有模型中最小的值,因此ANSTGARCH-T模型的估计效果最佳,此模型实现了两个GARCH(1,1)模型之间的平滑转换,更好