上海金融
上海金融
상해금융
Shanghai Finance
2010年
10期
50~54
,共null页
GARCH 转移概率 马尔可夫状态转换模型 极大似然估计
GARCH 轉移概率 馬爾可伕狀態轉換模型 極大似然估計
GARCH 전이개솔 마이가부상태전환모형 겁대사연고계
GARCH; Transition Probability; Markov Switching Model; Maximum Likelihood Estimate
本文采用马尔可夫转换-自回归模型分析了上证综指的周收益率。通过6个模型的比较,本文指出状态转换模型明显优于普通GARCH模型。研究表明中国股市存在多个独特特征:收益率在不同状态之间的变动规律差异显著;低波动状态的持续时间最短,出现频率也最低,而高波动状态出现次数最多,并且同牛市的相关性显著;中国股市中,低和中等波动状态之间无法直接转换,而是必须通过高波动状态作为媒介而相互转换。这些特征都显著区别于成熟市场,也提供了中国股市缺乏有效性的直接证据。本文结论有助于风险控制、预测等金融实践操作,对于股市制度设计和创新也能提供一定的方向指导。
本文採用馬爾可伕轉換-自迴歸模型分析瞭上證綜指的週收益率。通過6箇模型的比較,本文指齣狀態轉換模型明顯優于普通GARCH模型。研究錶明中國股市存在多箇獨特特徵:收益率在不同狀態之間的變動規律差異顯著;低波動狀態的持續時間最短,齣現頻率也最低,而高波動狀態齣現次數最多,併且同牛市的相關性顯著;中國股市中,低和中等波動狀態之間無法直接轉換,而是必鬚通過高波動狀態作為媒介而相互轉換。這些特徵都顯著區彆于成熟市場,也提供瞭中國股市缺乏有效性的直接證據。本文結論有助于風險控製、預測等金融實踐操作,對于股市製度設計和創新也能提供一定的方嚮指導。
본문채용마이가부전환-자회귀모형분석료상증종지적주수익솔。통과6개모형적비교,본문지출상태전환모형명현우우보통GARCH모형。연구표명중국고시존재다개독특특정:수익솔재불동상태지간적변동규률차이현저;저파동상태적지속시간최단,출현빈솔야최저,이고파동상태출현차수최다,병차동우시적상관성현저;중국고시중,저화중등파동상태지간무법직접전환,이시필수통과고파동상태작위매개이상호전환。저사특정도현저구별우성숙시장,야제공료중국고시결핍유효성적직접증거。본문결론유조우풍험공제、예측등금융실천조작,대우고시제도설계화창신야능제공일정적방향지도。
The paper analyzes Shanghai Stock Exchange Index via Markov Switching AR Models,and points out the superiority of MS model in comparison to normal GARCH models.As conclusion,we point out that the return dynamics between different regimes vary greatly in Chinese stock market;second,the low volatility regime in China has shorter duration and infrequent occurrence,while the high volatility regime appear more frequent and correlates to bull market significantly;third,the low and medium volatility regimes can not switch directly to each other in Chinese stock market.These features differ significantly from the mature markets in Europe and USA,proving the inefficiency of Chinese stock market.These results can help in risk management and forecast in finance practice,and also provide guidance for system design and innovation of Chinese stock market.