基于ARMA-EGARCH模型的中国A股市场风险特征研究.pdf
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1、Operations Research and Fuzziology 运筹与模糊学运筹与模糊学,2024,14(1),140-148 Published Online February 2024 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/orf https:/doi.org/10.12677/orf.2024.141013 文章引用文章引用:何琰琰.基于 ARMA-EGARCH 模型的中国 A 股市场风险特征研究J.运筹与模糊学,2024,14(1):140-148.DOI:10.12677/orf.2024.141013 基于基于ARMA-EGARCH模型
2、的模型的中国中国A股市股市场场 风险特征研究风险特征研究 何琰琰何琰琰 贵州大学经济学院,贵州 贵阳 收稿日期:2023年11月10日;录用日期:2023年12月1日;发布日期:2024年2月18日 摘摘 要要 了解股市了解股市的波动情况与风险特点,对帮助投资者和政府制定更有效的投资策略和政策措施都具有重要意的波动情况与风险特点,对帮助投资者和政府制定更有效的投资策略和政策措施都具有重要意义。自义。自2010年以来中国股市经历了许多变化,文章基于三大宽基指数的收益率序列,采用非对称模型进年以来中国股市经历了许多变化,文章基于三大宽基指数的收益率序列,采用非对称模型进行拟合,进而分析中国行拟合,
3、进而分析中国A股市场的波动率特征和风险情况。研究结论显示:股市场的波动率特征和风险情况。研究结论显示:(1)非对称模型在服从非对称模型在服从t分布分布和和GED分布时拟合效果要优于正态分布;分布时拟合效果要优于正态分布;(2)我国我国A股市场的收益率序列具有明显的杠杆效应;股市场的收益率序列具有明显的杠杆效应;(3)在我在我国国A股市场中,中小盘股所面临的风险损失会更大。这些结论为政府在监管机制、投资者教育与保护、股市场中,中小盘股所面临的风险损失会更大。这些结论为政府在监管机制、投资者教育与保护、市场体系、风险管理、长期投资等方面提供了启示。市场体系、风险管理、长期投资等方面提供了启示。关键
4、词关键词 波动率聚集波动率聚集,风险测度风险测度,非对称模型非对称模型,杠杆效应杠杆效应 Research on China A-Share Market Risk Feature Based on ARMA-EGARCH Model Yanyan He School of Economics,Guizhou University,Guiyang Guizhou Received:Nov.10th,2023;accepted:Dec.1st,2023;published:Feb.18th,2024 Abstract Chinas stock market has undergone a lot
5、 of changes since 2010.Understanding the volatility and risk characteristics of the stock market is of great significance to help investors and the govern-ment to formulate more effective investment strategies and policy measures.Based on the return series of three broad base indices,this paper uses
6、 asymmetric model to fit,and then analyzes the volatility characteristics and risk of China A-share market.The results show that:(1)The fitting 何琰琰 DOI:10.12677/orf.2024.141013 141 运筹与模糊学 effect of asymmetric model is better than that of normal distribution when it follows t distribution and GED dis
7、tribution;(2)The yield series of Chinas A-share market has obvious leverage effect;(3)In Chinas A-share market,small and medium cap stocks will face greater risk losses.These conclusions provide implications for the government in the aspects of supervision mechanism,investor education and protection
8、,market system,risk management,long-term investment and so on.Keywords Volatility Aggregation,Risk Measurement,Asymmetric Model,Leverage Effect Copyright 2024 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License(CC BY 4.0).http:/creat
9、ivecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 中国的股票市场与西方发达国家相比存在较大差异。因为在西方发达国家,股市的发展遵循股票市场发展的自然规律,而中国股市是在中国经济转型的过程中逐渐形成的,是考虑中国国情、遵循中国经济发展自然规律的有中国特色的股票市场。中国的股票市场发展历程虽短,却也经历了跌宕起伏的过程,尤其是近几年在遭受疫情冲击的情况下,我国股市的波动变化呈现出之前未有的特征。从长期发展来看,对我国的股市风险情况进行研究很有必要,尤其是极具代表性的 A 股市场。2010 年之后,随着互联网的兴起,成长型和创新型的企业不断崛起,我国的股市也呈现出高增长迅猛
10、发展的态势,股价的剧烈波动所带来的影响不容忽视。但现有研究多数仅集中于我国的上海证券市场,往往忽略掉中小企业聚集的深圳证券市场。作为 A 股市场的一部分,深圳证券市场的波动状况与 A 股市场整体的风险联系密切。作为中国最重要的股票市场之一,深圳证券市场在 A 股市场中占据着重要地位,深圳证券交易所上市的许多公司代表了新兴产业和高科技领域,市场活力较强。将其纳入可以综合考虑到 A 股市场中新兴产业的发展态势、市场情绪和热点轮动等市场动态,有助于预测整个 A 股市场的走势。其波动情况对整个 A 股市场具有重要的影响和示范作用。对两个市场进行综合分析有助于更全面地了解 A 股市场的整体趋势,而不是局
11、限于某一个地区或交易所的情况。基于此,文章在数据选取时,选取的是能够综合反映两大证券市场情况的宽基指数。为了更好地考虑市值大、中、小型企业表现,最终选择沪深 300 指数、中证 500 指数以及中证 1000 指数作为不同市值和规模的样本代表。文章基于各指数的日收益率序列建立不同分布下的非对称 EGARCH 模型,通过对比选出拟合效果最佳的模型,并对模型结果所反映出的风险特征加以分析,进而提出相应的政策启示。以此更好地促进健康和可持续的股市发展,推动金融服务于实体经济,稳定金融市场。本文的结构安排如下:第一部分主要介绍了我国股票证券市场的发展背景及现状;第二部分是基于已有研究成果提出本文的创新
12、点;第三部分主要介绍了模型的理论;第四部分为本篇文章的实证过程与结果整理;第五部分是研究结论与对策启示。2.文献综述文献综述 伴随着金融市场的不断发展和全球化,市场参与者面临着越来越多的风险来源和影响因素1。与此同时,大数据技术的提升也使得监管体系不断完善,监管机构对风险的认识和管理也提出了更高的要求Open AccessOpen Access何琰琰 DOI:10.12677/orf.2024.141013 142 运筹与模糊学 2。在全球经济遭受疫情冲击的背景下,股票市场呈现出极为动荡的态势,且各市场股价波动关联程度大幅提升3。为了保障金融市场的稳定性和投资者的权益,近年来关于研究股票市场风
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