【摘 要】
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GARCH族模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法。本文采用Eviews软件,选取2018年1月2日—2019年12月31日的深圳综指数共465个日收盘价,对数据预处理并转化为平稳的对数收
【机 构】
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河南财经政法大学金融学院,河南大学民生学院经济学院,河南大学民生学院商学院
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GARCH族模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法。本文采用Eviews软件,选取2018年1月2日—2019年12月31日的深圳综指数共465个日收盘价,对数据预处理并转化为平稳的对数收益率序列,检验出ARCH效应之后对其定阶,最后基于建立GARCH和TGARCH模型分析其波动的特征,得出深证指数具有较高的波动集群性特征和杠杆效应,存在极端价格的变动情况,即股票市场还不够成熟并根据变动特征提出相应的政策建议,以供参考。
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