张婧ZHANG Jing

（中国农业银行公司与投行业务部，北京 100005）

（Corporate and Investment Banking Business Department，Agricultural Bank of China，Beijing 100005，China）

0 引言

股票价格频繁的波动是股票市场最明显的特征之一，2014年中国股市能够走出低迷，其前景将是一片光明吗？本文利用ARCH 模型族对中国上海股票市场股价收益率的波动进行实证分析，想发现其中的规律，为股民的投资决策做出指导。

金融市场上收益的风险和价格的不确定性往往是用方差来测试，大量对金融数据的实证研究表明收益率的变化存在波动的聚集性（Volatility clustering）现象，即存在条件异方差性。罗伯特·恩格尔（Robert·Engle，1982）首先提出的自回归条件异方差性模型（ARCH）成功地模拟了随时间变化的方差，随后，Bollerslev，Nelson，Zakoian 等在此基础上提出了GARCH、EGARCH 等模型，构成了ARCH族模型。唐齐鸣和陈健（2000）探讨了ARCH 族模型的特点，利用ARCH 族模型发现中国股市存在较为明显的ARCH 效应。蒋学雷等（2003）利用ARCH 族模型发现我国沪深两市存在一定程度的羊群效应。康萌萌（2006）对上证指数进行了实证分析，发现我国金融资产收益率存在自回归条件异方差，并表现出非正态性。许爱霞（2006）利用基于正态分布和t 分布的GARCH 模型对沪市行业指数的波动性进行比较分析，结果发现基于t 分布的GARCH 模型能更精确的描述股市的波动性。边一斐（2007）采用伪最大似然估计对我国上证综合指数的波动进行建模，确定EGARCH 模型为上证综指长期波动的最优预测模型。

1 模型设定

ARCH 模型的主要思想是：扰动项ut的条件方差依赖于它的前期残差平方的大小。ARCH（P）模型的形式：

这时方差方程的（P+1）个参数α0,α1,α2,…αp要利用极大似然估计法进行估计。……