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2024年4月15日发(作者：鸟哥的linux私房菜在线阅读)

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

1. 引言

1.1 研究背景

在我国股票市场中，由于市场结构、参与主体、宏观经济环境等

因素的特殊性，股票市场的波动性往往表现出一定的规律和特点。对

GARCH模型在我国股票市场中的应用进行实证研究，不仅可以帮助深

入了解我国股票市场的波动性特点，还可以为投资者和监管部门提供

重要的参考和决策依据。通过对我国股票市场中GARCH模型的实证研

究，可以更好地把握市场风险和机会，提高投资决策的准确性和有效

性。

1.2 研究意义

研究意义具体体现在以下几个方面：

通过对GARCH模型在我国股票市场中的应用，可以帮助投资者更

好地理解市场波动性的特点和规律，提高投资决策的准确性和效率。

研究GARCH模型在我国股票市场中的实证表现，有助于完善市场

风险管理体系，降低投资者的风险暴露，提高资产配置的效果。

通过研究GARCH模型与我国股票市场的关联性，可以为监管部门

提供有益的参考，促进市场监管政策的制定和调整。

本文的研究将对我国股票市场的稳定性和健康发展具有重要的理

论和实践意义，可为投资者、监管部门和学术界提供有益的参考和借

鉴。

1.3 研究目的

研究目的是探究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，旨在分析GARCH模型在我国股票市场中的应用及

作用，深入了解GARCH模型与我国股票市场的关联性，为股票市场投

资者和监管机构提供有关市场波动性预测的参考依据。通过本研究，

可以为我国股票市场风险管理提供更准确的预测工具，帮助投资者更

好地制定投资策略，降低投资风险。也可以为学界提供关于GARCH模

型在我国股票市场中的研究成果，为相关学科领域的进一步研究提供

参考。通过对实证研究的讨论与分析，期望能够为我国股票市场的发

展和稳定做出贡献，推动我国资本市场的进一步健康发展。

2. 正文

2.1 广义自回归条件异方差模型(GARCH)简介

广义自回归条件异方差模型(GARCH)是一种用于描述时间序列波

动性的统计模型，由英国经济学家罗伯特·恩格尔于1982年提出。该模

型能够较好地捕捉时间序列数据中存在的波动聚集现象，即波动在时

间上出现聚集性的特点。

GARCH模型包括一个均值方程和一个方差方程。均值方程用来描

述时间序列的均值变化，而方差方程则用来描述数据的波动性变化。


本文标签： 股票市场 模型 市场

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