廖欣昱 李喜梅 古雨禾 张天立

摘 要：GARCH族模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法。本文采用Eviews软件，选取2018年1月2日—2019年12月31日的深圳综指数共465个日收盘价，对数据预处理并转化为平稳的对数收益率序列，检验出ARCH效应之后对其定阶，最后基于建立GARCH和TGARCH模型分析其波动的特征，得出深证指数具有较高的波动集群性特征和杠杆效应，存在极端价格的变动情况，即股票市场还不够成熟并根据变动特征提出相应的政策建议，以供参考。

关键词：GARCH;TGARCH;波动集群性;杠杆效应;深证指数

中图分类号：F832.5 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）04（b）--04

股票市场是我国资本市场的重要组成部分，也是我国经济状况的“晴雨表”，对经济的走势和发展有巨大的预示作用和显著的推动作用。一般来说，股票市场价格上扬，交易活跃，是与整体国民经济的向好态势相呼应的。但是与发达国家相比，我国的股票市场尚不成熟，尤其是我国股市经常出现异常波动，这说明我国股市较不稳定，所隐藏的风险也较大。对我国股市来说，在宏观层面，容易受到经济周期的影响;在微观层面，也会受期望和个体行为等因素影响。因此，我们有必要对我国股市的波动情况进行研究。

本文选取深证综指价格指数，运用GARCH族模型对我国股市的波动规律进行分析，从而发现其波动特征，可以为投资者进行买卖决策提供重要的参考价值。

1 模型简介

1.1 ARMA模型

ARMA模型在时间序列的分析中最为常见，由自回归AR模型与滑动平均MA模型两部分混合构成。……