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预测沪深股市市场波动性 总被引：12，自引：1，他引：11
研究目的在于:首先,检验和对比三种GARCH模型对于我国上海、深圳股市波动性的预测能力.其次,使用非对称的预测指标以体现对于预测误差高低的不同个体需求.在对于4个对称型的预测常规指标中,TGARCH对于2个市场波动的预测结果都是最佳的,而EGARCH的预测结果也要好于GARCH(1,1).这表明我国上海与深圳市场受坏消息的负面影响大于同等程度好消息的正面影响,而运用单边非对称的GARCH模型将更利于提高波动性预测的准确性.在非对称预测指标方面,研究认为EGARCH模型对于那些更愿意低估市场波动性的投资者而言较为有利,而GARCH(1,1)模型则相应满足了希望高估市场波动性的投资者的需求.这也表明投资者应根据自己的需要来选择相应的波动性预测模型. 相似文献
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目前对于随时间而变化的波动性预测模型主要有两类:一类是假设波动性的变化是一个确定性过程的GARCH模型,另一类是假设波动性的变化是一个随机性过程的随机波动模型.本文同时将这两类模型(GARCH(1,1)模型及其特例RiskMetrics模型,随机波动模型)应用于上海股市中,通过对样本外区间的预测准确度来衡量这两类模型对我国股市波动性的预测能力.通过4个预测准确度指标,MS模型对于上证指数在样本外区间的预测相对于另外两个模型而言都是显著最佳的.RiskMetrics模型的表现则要优于GARCH(1,1),且RiskMetrics在实际运用中要方便的多. 相似文献
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