GARCH 模型对上海股市的一个实证研究（金融领域的应用）

资 源 简 介

GARCH 模型对上海股市的一个实证研究（金融领域的应用）

详 情 说 明

GARCH（广义自回归条件异方差）模型是金融时间序列分析中用于刻画波动率聚类现象的重要工具。以上海股市为研究对象，通过GARCH模型可以深入分析市场波动特征及其背后的金融逻辑。

在实证研究中，首先需要收集上海股市指数（如上证综指）的历史收益率数据。金融时间序列常表现出尖峰厚尾和波动聚集性，传统线性模型难以捕捉这些特征，而GARCH族模型能通过条件方差方程动态描述波动率的时变特性。

研究可聚焦于以下几个层面：一是通过ARCH效应检验确认收益率序列是否存在波动聚类；二是建立GARCH(1,1)或EGARCH等扩展模型，比较不同模型对波动率的拟合效果；三是结合参数估计结果，分析上海股市对利好/利空消息的非对称反应（如使用TGARCH模型）。

此类实证的金融意义在于：为投资者提供波动率预测工具以优化资产配置，帮助监管机构识别市场风险积聚状态，同时验证新兴市场是否符合有效市场假说。研究过程中需注意残差分布假设（正态分布或学生t分布）对结果的影响，以及样本外预测能力的稳健性检验。