上证指数收益率的GARCH模型族波动实证研究：尖峰尾效应与杠杆效应

本文主要探讨了基于GARCH模型族对中国上海证券交易所（Shanghai Stock Index, SSE）日收益率波动的实证分析。研究由赵丹华进行，时间范围限定在2005年5月9日至2010年6月30日，这期间的数据被用来检验股票市场的动态特性。 GARCH模型族是一类用于捕捉金融资产收益率中短期波动性变化的统计模型，特别适用于描述收益率的条件异方差性，即过去的市场波动可能对未来波动产生影响。实证结果揭示了上证指数收益率存在显著的"尖峰后尾"特征，这意味着市场在面临极端事件时波动性会显著增加，而事件过后波动性又会逐渐回归常态。这种现象反映了市场的非线性和复杂性。 此外，研究发现上证指数收益率具有较强的条件异方差性，即过去的价格变动会对当前的收益率产生持久的影响。这意味着投资者不能简单地根据历史数据预测未来，必须考虑市场动态和信息的最新变化。 值得注意的是，GARCH模型还揭示了"杠杆效应"的存在。这一效应表明，好消息和坏消息对股市的影响并不均衡，相对于好消息，坏消息往往能造成更大的股价波动。这在一定程度上反映了市场的过度反应和投资者情绪对价格变动的敏感性。 总结来说，赵丹华的研究通过GARCH模型深入剖析了上证指数收益率的波动特性，对于理解股票市场的风险管理和投资策略具有重要的实践价值。对于金融从业人员、经济学家和政策制定者而言，这项研究提供了关于市场行为和投资者行为模式的重要见解，有助于制定更精准的风险管理和市场调控措施。