【摘 要】
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本文基于两种非正态分布的GARCH类模型对我国沪深300指数进行实证研究,同时考虑到收益率条件方差的非对称性,采用GARCH模型中典型的非对称模型中的TGARCH模型对普通的GARCH模
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本文基于两种非正态分布的GARCH类模型对我国沪深300指数进行实证研究,同时考虑到收益率条件方差的非对称性,采用GARCH模型中典型的非对称模型中的TGARCH模型对普通的GARCH模型进行改进。研究结果表明,沪深300指数波动有显著的GARCH效应,并且运用GARCH模型进行建模之后,消除了残差序列的异方差,同时运用TGARCH模型的改进也证明了波动存在一定的杠杆效应:即坏消息的出现会带来更大的冲击和波动。
Based on two non-normal GARCH models, this paper conducts an empirical study on China’s CSI300 Index. Taking into account the asymmetry of the yield variance, we use the TGARCH model in the typical asymmetric model of GARCH model to analyze the common GARCH model to improve. The results show that there is a significant GARCH effect on the volatility of the CSI300 Index, and the GARCH model is used for modeling to eliminate the heteroscedasticity of the residual series. The improvement of the TGARCH model also proves that the volatility has some leverage effect: The emergence of bad news will bring greater impact and volatility.
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