基于ARCH族模型的沪市股票波动性的实证分析毕业论文

毕业论文

题 目 基于ARCH族模型的沪市股票波动性的实证分析 学 院 数学与统计学院 专 业 统 计 学

基于ARCH族模型的沪市股票波动性的实证分析

摘 要：本文以上证综指为研究对象, 运用EViews6.0统计软件对样本数据进行统计分析, 主要得出以下结论：序列数据具有显著的“尖峰厚尾”特征, 存在波动的聚集性效应, 上海股市具有显著的ARCH效应, 并且股市“杠杆效应”显著. 通过各个模型的参数估计、适应性检验以及模型的AIC、LogL的比较分析, 最终得出结论E-GARCH(1, 1)模型比较适合刻画上证综指的波动特性.

关键词：ARCH效应; 条件异方差; GARCH模型; E-GARCH模型; TARCH模型 分类号：O212 文献标识码：A

The Empirical Analysis of the Volatility of ShangHai Stock

Market based on the ARCH model family

FENG Xue-feng

(School of Mathematics and Statistics, Tianshui Normal University, Tianshui Gansu 741000) Abstract: Shanghai stock index is researched in the paper, the statistical software Eviews6.0 is used to analyse the characteristics of the sample. The main conclusions are the following: The series data have remarkable features of “rush back” . The significant ARCH effect and volatility clustering is surveyed in the Shanghai stock market. Through the comparision of parameter estimating, adaptability test and AIC、LogL of each model, the E-GARCH(1,1)model is the best one to simulate the volatility characteristics of the yield series of Shanghai stock composite price index.

Key wards: ARCH effect, conditional heteroskedasticity, GARCH model, E- GARCH model,

TARCH model

目 录

1. 引言……..……..……………………………………………………………..1 2. GARCH模型相关理论………………………………………………………3 2. 1 ARCH模型……………………..………………………………………………3 2. 1. 1 ARCH模型提出的背…………..…………………………………………3 2. 1. 2 ARCH模型的定义 ………..…..…………………………………………3 2. 1. 3 ARCH模型的特点………..………………………………………………4 2. 1. 4 ARCH模型的不足…….........…………………………………………….4 2. 2 GARCH模型…………………………………………………………………...5 2. 2. 1GARCH模型的定义…………..……….………………………………… 5 2. 2. 2 GARCH（1, 1）模型………….…………………………………………….5 2. 2. 3 GARCH模型的特点………...……………………………………………6 2. 2. 4GARCH(r, s)模型的不足………..…...……………………………………6 2. 3 GARCH模型的其它拓广……………………………………………………...6 2. 3. 1 E-GARCH模型……..……..………………………………………….......6 2. 3. 2 TARCH模型………..…………………………………………………......7 3. 沪市股价指数收益率的基本统计分析和检验……...………………………….. 9 3. 1收益率的描述性统计分析……………………………………………………..9 3. 2平稳性检验……………………………………………………………………10 3. 3自相关检验........................................................................................................10 3. 4 ARCH效应的检验............................................................................................11 4. 基于GARCH族模型对沪市股票波动性的实证分析………...………………..13 4. 1基于GARCH(1, 1)模型的实证分析………………………………………….13 4. 2基于E-GARCH(1, 1)模型的实证分析……………………………………….15 4. 3基于TARCH(1, 1)模型的实证分析…………………………………………..17 4. 4各种模型的比较分析………...........………………………………………… 19 5. 结论…………….………..……………………………………………………… 21 参考文献………………………………………………………………………… 22 致谢……………..………………..……………………………………………… 23 附录……………………………………………………………………………….24

1. 引言

研究背景: 我国股市经过二十余年的发展, 取得了非凡的成就. 市场规模不断扩大, 机制越来越完善, 沪深股市能更好地反映我国国民经济状况.

但是, 我国的股票市场与国外成熟市场相比, 仍然属于发展的新兴市场, 其波动性和风险明显较高, 尤其是异常波动出现的频率很高, 关于股票市场价格波动的研究大多集中在定性分析层面. 所以, 投资者和学者对股价波动特征以及影响因素非常关注. 投资者最感兴趣的是如何借助他们对股市波动特性的理解来获取理想报酬. 因此, 对股价波动特性的研究已成为现今数理金融不可缺少的一部分.

对金融市场的许多研究表明, 大多金融时间序列的差残序列无自相关, 但残差平方序列存在显著的自相关, 即残差的方差（或波动）是一个随时间变化的量, 如股票价格、利率、汇率等. 这就对经典最小二乘回归所假定的残差序列为白噪声序列提出了质疑. 因此, 传统的回归模型, 尤其是最小二乘回归不再适用于对金融时间序列数据进行建模分析和统计推断.

2003年, 著名计量经济学家——罗伯特恩格尔(Robert Engle)和克莱夫格兰杰(Clive Granger)利用金融时间序列的两个重要性质：时变性(time-varying volatility)和非平稳性(nonstationarity), 提出了一套新的统计分析方法. 为了刻画金融市场波动性的条件方差, 两位学者于二十世纪八十年代初提出了自回归条件异方差(auto regressive conditional heteroskedasticity, ARCH) 模型, 随后, 相继提出了ARCH模型的一些扩展模型, 如GARCH模型、TARCH模型、E-GARCH模型等, 进而形成了一个ARCH[1]族模型, 并且这类模型在解释金融时间序列的波动特性中得到广泛应用.

程朝旭, 许俊和耿玉新(2005)[2]利用ARCH族模型分析了沪市股票市场的波动性, 结果表明上海股市具有明显的ARCH效应, 呈现出波动的聚集性效应, 且股市“杠杆效应”显著; 安启光和郭喜(2009)[3]利用ARCH族模型分析了我国沪市股票的日收益率, 研究表明在熊市坏消息产生的波动比同等大小的好消息产

生的波动要大; 而在牛市, 利好消息产生的波动要比同等大小的利空消息产生的波动大.

研究目的: 我国股市自诞生以来一直就表现出很大的不稳定性. 基于解决实际问题的需要, 很多学者对我国股市波动特性以及变化规律进行了大量研究. 然而, 有关股价格波动特性的大多研究基本上属于定性分析, 而没有进行定量分析; 虽然某些学者对股价格波动特性以及变化规律的某一方面进行了深入研究, 但未形成系统性. 本文仅针对上述不足, 把我国上海股市选为研究对象, 以实证分析作为主要参考标准, 通过各个模型的对比分析, 进行系统化研究, 目的在于探索我国股市价格的波动规律, 从而为投资者和管理者作决策提供一些科学依据. 研究的分析方法: 本文以上证综合指数为研究对象, 利用ARCH族模型对沪市股票日收益率序列进行建模分析. 依据AIC、LogL准则, 对股票日收益率序列的基本统计量及模型的参数估计结果进行对比分析, 最终筛选出能够比较适合刻画上证综指日收益率的模型.

本文股价指数的数据来源于和迅股道信息平台, 并用计量经济学软件EViews6.0进行统计分析和模型的参数估计.

文章框架结构:

1. 简述本文的研究背景及意义, 研究目的并提出研究的分析方法和框架结构.

2. 描述ARCH模型及GARCH模型, 给出了模型的精确定义、特点以及不足；并针对其不足给出了其它模型：E-GARCH模型、TARCH模型.

3. 对上证综合指数日收益率序列进行基本的描述性统计分析及相关检验. 4. 用EViews6.0软件对样本序列数据进行ARCH族模型拟合, 根据检验结果建立比较合适的GARCH模型；再利用非对称的GARCH模型的特征刻画上证综合指数日收益率波动性的杠杆效应.

5. 根据以上分析得出结论E-GARCH(1, 1)模型比较适合刻画上证综指日收益率序列的波动性.

2. GARCH模型相关理论

2.1 ARCH模型

2.1.1 ARCH模型提出的背景

传统计量经济模型都假定样本方差为恒定常数, 实际上, 这一假设并不合理. 大量研究结果表明, 金融时间序列的方差是随时间变化的, 如股票市场收益率、利率、通货膨胀率、汇率等, 特别是股票市场收益率的表现, 在某个时间段波动较大, 而在另一时间段波动较小. 对于这种具有“尖峰厚尾、波动聚集性”等现象的金融时间序列数据, 不能用传统计量经济模型来拟合. 但我们可以发现：残差序列的方差呈现某种自相关. Engle的ARCH模型很好地埔捉到了金融时间序列数据的这个特点.

ARCH模型的全称是自回归条件异方差(auto regressive conditional heteroskedasticity, ARCH)模型, 该模型是由美国经济学家 Engle(1982)[4]提出的, 主要用于具有“波动聚集性”及方差随时间变化特点的金融时间序列数据的建模分析和统计推断.

2.1.2 ARCH模型的定义

设t1表示时刻t1及时刻t1以前的所有信息的集合, 对于序列{at}, 如果

at|t1htt , (2.1)

h02tai1r2iti , (2.2)

t～iiN(0,1). (2.3)

则称序列{at}是一个ARCH(r)序列(过程), 式(2.1)～(2.3)称为ARCH(r)模型. 其中的iiN(0,1)表示独立同标准正态分布. 显然, 在任何时刻t, at的条件期望及条件方差分别为

E(at|t1) 0, (2.4)

Var(at|t1)ht2 , (2.5)

at的条件分布为

a～iiN(2t|t1h0t,. ) (2.6) 一般要求00, i0(i0), 以保证条件方差为正. 容易看出, 序列{at}的条件方差是一个随时间变化的量(即条件异方差), 这个随时间变化的条件方差是序列{at}的过去有限项平方的线性组合(即自回归), 因此, 该模型称为自回归条件异方差模型.

为了方便, 有时也将ARCH(r)模型式(2.1)～(2.3)写成如下形式： r1

a2t|t1(0iati)2 , i1 t～iiN(0 ,. 1 (2.8)

或者 at|t1～iiN(0,h2t) , h2rt0ia2ti . i1

2.1.3 ARCH模型的特点

1) ARCH序列呈现出波动的聚集性(voiatility clustering)效应, 即较大幅度的波动后面倾向于跟着一个较大幅度的波动, 较小幅度的波动后面倾向于跟着一个较小幅度的波动.

2) 用ARCH模型能够比较精确地估计模型参数, 提高预测精度以及可靠性. 当ARCH效应存在时, 若仍使用传统经济模型进行参数估计及统计推断, 就

(2.7)

(2.9) (2.10)

会产生较大偏差; 如果使用ARCH模型, 则可以克服上述不足，从而提高预测值的精度和预测的可靠性.

3) ARCH模型的一个显著特点是给出了计算时间序列的条件方差得方法, ARCH模型的另一重要特征是发现了金融时间序列中比较显著的变化是可预测的.

4) ARCH模型把方差与条件方差区分了开来, 并假定条件方差是滞后残差的函数, 这为解决异方差问题提供了新的方法.

2.1.4 ARCH模型的不足

1) 条件方差方程中的参数受到过度约束, 要求条件方差方程中的参数全是非负的.

2) 限制金融时间序列的条件分布为正态分布. 实际上, 大量研究表明, 对条件分布为正态分布所建立的ARCH模型进行残差分析、标准化残差拟合检验时却常拒绝条件分布为正态分布.

3) 把条件方差ht2看成at2i的线性函数, 而实际生活中线性情况并不多见; 因此, ARCH模型不能很好地拟合非线性的情况.

4) 条件方差ht2只与at2i有关, 而与ati的正负无关. 实际上, 条件方差ht2还取决于ati的符号的正负, 如金融产品的当前收益变化与未来波动呈负相关.

2.2 GARCH模型

传统计量经济模型假设金融时间序列的样本方差为恒定常数，尽管ARCR(r)模型摆脱了这种“同方差”的限制, 使“异方差”成为可能, 但在实际研究中为了使拟合效果更好, 需要的阶数r. 于是, 当ARCH模型的阶数过高时可以在式(2.2)右边加入过去的条件方差项, 就得到广义自回归条件异方差模型(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, GARCH), 该模型是由

[5]提出的. GARCH模型的条件方差ht2不仅与滞后项的残差项at2iBollersive(1986)有关, 而且也与滞后项的条件方差ht2j有关. 2.2.1 GARCH模型的定义

对于序列{at}如果

at|t1ht t , (2.11)

h0ajht2j , (2.12)

2t2itii1j1rst～iiN(0,1) . (2.13)

则称序列{at}是一个GARCH(r, s)序列(过程), 式(2.11)～(2.13)称为GARCH(r, s)模型. 由于at2i, ht2j的非负性, 一般要求00, i0, j0(i0, j0), 以保证条件方差为正. 2.2.2 GARCH(1, 1)模型

GARCH(1, 1)模型虽然形式简单, 但它在金融学领域中有着广泛的应用. GARCH(1, 1)模型可表示为：

at|t1ht t,

22(2.14) ht201at, (2.15) 1h1t 1t～iiN0,1 . (2.16)

其中t～iiN0,1表示独立同标准正态分布, 参数满足条件00, 10, 10.

at|t1～GARCH(1, 1)是平稳序列的充要条件是111. 2.2.3 GARCH模型的特点

1) 与ARCH模型相比, 可用低阶的GARCH模型代替高阶的ARCH模型, 从而使模型的诊断与参数估计都变得较为容易.

2) GARCH模型除了具有ARCH模型的优点外, 还在解释金融时间序列的波动性以及建模方面具有较强的优势. 2.2.4 GARCH(r, s)模型的不足

GARCH模型与ARCH模型相比, 虽然适用性较强, 但GARCH(r, s)模型用于资产评估时存在一些不足：

1) 股票收益和收益变化波动之间有时呈现出负相关现象, 但这种现象无法用GARCH模型来解释, 从条件方差方程式(2.12)易知, 残差符号对波动无影响,

即条件方差对正的收益变化和负的收益变化的反应是对称的. 但是, 大量的实际研究表明,当出现好消息时, 波动趋向于减小, 当出现利空消息时, 波动趋向于增大. 而GARCH(r, s)模型无法解释这种非对称现象.

2) 条件方差方程中假设所有系数均为非负, 这些限制暗含at2的任何滞后项都会使ht2增大, 因而排除了ht2的随机波动性.

2.3 ARCH模型的其它拓广

2.3.1 E-GARCH模型

对实际金融时间序列数据的研究发现, 其分布较正态分布而言具有“尖峰厚尾”性的分布特征. 用GARCH模型刻划这种现象较为合适, 但由于GARCH模型假设条件方差是滞后残差平方和滞后条件方差的函数, 因此, 残差符号对波动无影响, 即条件方差对正的收益变化和负的收益变化的反应是对称的. 然而大量对金融时间序列的研究结果表明, 当出现利空消息时, 波动趋于增大；当出现利空消息时, 波动趋于减小, 为了测试这种现象, Engle和Ng于1933年给出了一种不对称的消息冲击曲线, 见图2. 1.

为了拟合资产收益中的杠杆效应, Nelson(1991)[6]提出了指数GARCH(exponential GARCH, E-GARCH)模型, 其条件方差方程为：

ln(h)02tg(ii1qti)jln(ht2j) ,

j1q(2.17)

其中

g(t)t{|t|E(|t |, )

(2.18)

tath t.

(2.19)

目前E-GARCH模型的条件方差方程表达式不唯一, 本文采用较常用的形式：

ln(h)0jln(h)(i2t2tjj1i1sratih2tiiatih2ti) .

(2.20)

2.3.2 TARCH模型

考虑到正ati与负ati对时间序列at的条件方差ht2有不对称影响, 于是由Glsoten、Jagannathan、runkle(1992)和Rabermannanjara、Zakoian(1993)提出了TGARCH(threshold ARCH)模型, 该模型主要用于分析金融资产的“杠杆效应”, 即金融资产的波动率对利空消息的反应比对利好消息的反应更加迅速. 考虑TGARCH(1, 1)模型, 其条件方差方程表达式为

ht201at21It1at211ht21 ,

(2.21)

其中, It1为示性变量 It1(2.22)

It10(2.23)

在式(2.21)中at21It1项被称为TGARCH项, 条件方差ht2依赖于滞后的残差平方

(

=1

(

at10）,

at10）.

at21和条件方差ht21的大小, 式(2.21)表明利空消息和利好消息对金融资产波动率

的的影响是不对称的. 利空消息(at10)对条件方差有(0)倍的冲击, 而利好消息(at10)对方差只有(0)倍的冲击. 当>0时, 负的at1对波动有更大的影响, 说明杠杆效应存在.

上面所讨论的是一阶TGARCH模型, 它还可以扩展为高阶模型：

h0ah2t2itii1j1rs2jtjkItkat2kk1m .

(2.24)

3. 沪市股价指数收益率的基本统计分析和检验

3. 1 收益率的描述性统计分析

下面对上证综指的日收益率序列建立GARCH模型, 估计其条件方差序列并分析动态风险波动特性. 样本期从2000年1月4日至2007年11月30日的上证

综指的收盘价格, 共1905个交易日. 数据来源于和迅股道信息平台, 以相邻两个指数在1905个交易日的日收盘指数为基本的分析数据, 并以Pt作为第t日的股票收盘指数, 本文所有检验均由EViews6.0[7]软件实现.

研究股票市场的波动特性, 以股票市场的日收益率作为研究变量, 股价指数的日收益率用相邻两日收盘指数对数的一阶差分来表示, 并用Rt来表示, 计算公式为：

Rtln(Pt)ln(Pt1),

其中Pt为第t日的收盘指数, Pt1为第t1日的收盘指数, Rt为第t日股价指数的日收益率.

日收益率指数Rt组成新的样本序列. 对序列Rt进行基本的统计分析, 得到日收益率的描述性统计分析结果, 见图3. 1.

图3. 1上证综合指数日收益率序列分布图

由图3. 1 可知, 样本期内上证综指日收益率Rt的均值为0.0806%, 偏度为0.135693, 表明收益率明显右偏；峰度为7.1789647, 远大于正态分布的峰度值3, 表现出过度峰度, 说明收益率的分布与正态分布相比呈现出“尖峰厚尾”的分布特征, 反映出股市存在暴跌暴涨现象；Jarque-Bera正态性检验也证实了这一点, 统计量为1392.030, 收益率序列服从正态分布的概率几乎为零, 从而拒绝收益率序列Rt服从正态分布的原假设.

3. 2 平稳性检验

为了进一步研究收益率Rt的平稳性, 对样本日收益率序列进行单位根检验(采用Augmented Dicky-Fuller), 检验结果见表3. 1.

表3. 1 上证综指日收益率序列平稳性检验

在1%的显著性水平下, 上证综指日收益率Rt的ADF检验t统计量的值为-41.93349, 远小于MacKinnon临界值 -3.432815, 从而拒绝日收益率序列是随机游走的假设, 即上证综指日收益率序列不存在单位根, 是平稳序列. 这一结果与国外学者对发达股市的研究结果是一致的, Pagan与Bollerslev分别于1996年和1994年指出, 金融资产的价格一般是非平稳的, 经常会出现一个单位根(或随机游走), 而日收益率序列通常是平稳的.

3. 3自相关检验

对收益率序列Rt作自相关检验, 选择最大滞后阶数为15, 检验结果见图3. 2.

图3. 2 收益率序列Rt相关性分析

从图3. 2 容易看出收益率序列Rt不存在显著的自相关与偏自相关问题, 因此均值方程中不需要自相关描述部分.

对收益率的平方序列Rt2作自相关检验, 最大滞后阶数选为15, 检验结果见图3. 3.

图3. 3收益率的平方序列Rt2相关性分析

由图3. 3 可知, Rt2与它滞后一阶的自相关系数为0. 116, 滞后二、三、八、十四阶的自相关系数依次为0. 113、0. 143、0. 104、0. 139, 表明Rt2存在明显的自相关.

3. 4 ARCH效应的检验

上证综合指数日收益率的时间序列见图3. 4.

图3. 4上证综合指数日收益率的时间序列图

从收益率的时间序列图3. 4可知, 上证综合指数日收益率的波动很大, 且呈现出明显的波动聚集性(volatility clustering)效应, 即大的波动后面倾向于跟随较大的波动, 小的波动后面倾向于跟随较小的波动; 从图3. 4还可看出收益率具有异方差效应. 这表明波动在随时间变化, 不能用常数来拟合, 因此, 考虑运用ARCH类模型对上证综合指数的日收益率波动性进行建模, 需要对序列Rt进行ARCH效应检验, 来判断是否存在条件异方差效应.

为了比较准确地度量上证综指日收益率的异方差性, 通过试算, 依据(AIC Akaike Information Criterion)准则确定了模型滞后阶数是3, 对上证综指收益率序列{Rt}用ARMA(3, 0)模型进行拟合. 对拟合模型的残差平方序列进行滞后1~30阶的ARCH-LM检验, 得异方差性检验结果见表3. 2.

表3. 2 ARCH-LM检验结果

滞后阶数

1 10

25

30

LM统计量

5.57348 27.28960 55.39277 66.37438

相伴概率

0.0128 0.0023 0.0004 0.0001

由表3. 2 可知, LM检验所对应的相伴概率(即P值)都小于5%的显著性水平, 所以在5%的显著性水平下拒绝序列不存在异方差性的原假设, 说明上证综指日收益率序列存在显著的ARCH效应.

由以上分析可知, 收益率的平方序列存在自相关, 且收益率序列存在异方差性, 这说明上证综合指数的日收益率序列存在自回归条件异方差性, 即ARCH效应. 于是考虑用ARCH族模型对日收益率序列进行建模描述其波动性.

4. 基于ARCH族模型对沪市股票波动性的实证分析

4. 1 基于GARCH(1, 1)模型的实证分析

由于GARCH(1, 1)模型能比较好的描述股票市场的“尖峰厚尾”现象, 于是尝试用这个模型来拟合上证综合指数的日收益率, 采用如下形式的均值方程和条件方差方程.

均值方程：Rtat ,

(4.1)

条件放差方程为：ht201at211ht21 .

(4.2)

GARCH(1, 1)模型的参数估计结果见图4. 1.

图4. 1 GARCH(1, 1)模型参数估计结果

由图4. 1 可知, 利用GARCH(1, 1)模型拟合后估计的参数, 均值方程中常数项的估计不显著, 条件方差方程中ARCH和GARCH项都高度显著, 表明日收益率序列呈现出显著的波动聚集性(volatility clustering)效应. 11=0.97, 非常接近1, 这说明在股票市场, 某时刻收益冲击的影响具有持续性, 并且波动率呈缓

慢衰减, 也就是说过去的波动对未来的影响是逐渐衰减的, 表明随机冲击的影响具有一定程度的持续性.

GARCH(1, 1)模型适应性检验

ˆ. 我们用下面对GARCH(1, 1)模型的残差序列{t}进行检验, 其中tathtLjung-Box Q统计量对残差平方{t2}序列进行自相关检验, 检验结果如图4. 2.

图4. 2残差平方序列自相关检验结果

由图4. 2 可知, 残差平方{t2}序列的Q统计量在1%和5%的显著性水平下均不显著, 以较大的概率接受了序列不存在自相关的原假设, 故可认为序列不具有自相关性.

对于此模型, 均值方程为：

Rt0.00025at ,

(4.3)

条件方差方程为：

ht25.70E060.106379at210.875955ht21 . (4.4)

对拟合后的残差序列进行进行1-20阶的ARCH-LM检验(显著性水平为1%),

检验结果见表4. 1.

表4. 1 ARCH-LM检验结果

阶 数

1 5 10 15 20

由表4. 1 易知, 残差序列的LM统计量的相伴概率(即P值)均大于显著性水平, 接受了序列没有异方差性的原假设, 从而可判断残差序列已不具有异方差性.

综上所述, 利用GARCH(1, 1)模型拟合后的残差序列的ARCH效应已经被消除, 表明用GARCH(1, 1)模型可用来刻画上证综指的日对数收益率序列的波动性.

LM统计量 0.217444

1.051652

6.552341 10.99942

14.88444

相伴概率 0.6410 0.9583 0.7669

0.7526 0.7830

4. 2基于E-GARCH(1, 1)模型的实证分析

由上一节对上证综合指数日收益率序列的描述性统计分析可知, 日收益率序列具有“尖峰厚尾”的分布特性, 并且分布不是对称分布而是有偏分布, 偏度为0.135693. 前面考虑的GARCH(1, 1)模型属于对称类模型, 于是考虑利用E-GARCH(1, 1)模型对收益率序列进行拟合. 该模型的优点在于能够有效地描述金融资产收益率序列的有偏分布.

下面利用E-GARCH(1, 1)模型对上证综合指数的日收益率序列进行实证分析.

利用E-GARCH(1, 1)模型进行参数估计的结果见图4. 3.

图4. 3 基于E-GARCH(1, 1)模型的参数估计结果

由图4. 3 可以看到：

(1) 参数1、1都大于0, 说明收益的前期波动对后期波动的影响是同方向的, 这是合理的.

(2) 条件方差方程的参数估计值都高度显著, 波动杠杆效应系数的估计值是-0.018972<0且显著, 因而m大于1, 说明我国股票市场收益率变化对波动强度的调整是不对称的, 故可认为上证综合指数的日收益率存在“杠杆效应”, 即负值收益率冲击所引起的波动比同等程度的正值收益率冲击所引起的波动更加剧烈. 这与现有大部分文献的结论一致.

7当at1<0时, 有一个1= (3) 杠杆效应系数0.0189<0,

0.201070+(0. 018972)=0.182098倍冲击; 当at1>0时, 有一个1= 0.201070+ (0. 018972)(-1)=0.220042倍冲击, 表明一个负干扰(at1<0)所引起的波动比同等程度的正干扰(at1>0)所引起的波动更剧烈, 即上证综合指数的日收益率对好消息和坏消息的反应不对称, 并且坏消息对收益率波动的影响远大于好消息对收益率波动的影响. E-GARCH(1, 1)模型适应性检验

对E-GARCH(1, 1)模型建模后的残差序列的平方序列进行自相关检验, 得到滞后1-20阶的自相关的Q统计量及其相伴概率结果见图4. 4.

图4. 4 残差平方序列自相关检验结果

由图4. 4 易知, 残差平方序列{t2}的Q统计量在1%和5%的显著性水平下是不显著的, 以较大的概率接受了序列不具有自相关的原假设, 故可判断序列不具有自相关性.

在1%的显著性水平下对拟合后的残差序列进行1-20阶的ARCH-LM检验, 检验结果见表4. 2.

表4. 2 ARCH-LM检验结果

阶 数 1 5 10 15 20

由表4. 2 可知, 残差序列的各阶LM统计量的相伴概率均大于显著性水平, 且高度不显著, 接受了序列没有异方差性的原假设, 从而可判断残差序列已经不具有异方差性.

E-GARCH(1, 1)模型条件方差的估计结果见图4. 5.

LM统计量 0. 031669 0. 760544 0. 568282 9. 975311 13. 97417

相伴概率 0. 8588 0. 9795 0. 8501 0. 8213 0. 8318

图4. 5 上证综指日收益率序列的条件方差序列图

图4. 5 较好的拟合了上证综指日收益率的波动性.

综上所述, 利用E-GARCH(1, 1)模型拟合后的残差序列的ARCH效应已经得到消除, 表明用E-GARCH(1, 1)模型可用来刻画上证综指的日收益率序列的波动性.

4. 3基于TARCH(1, 1)模型的实证分析

用TARCH(1, 1)模型对上证综指日收益率进行拟合, 模型参数估计结果见图4. 6.

图4. 6 基于TARCH(1, 1)模型的参数估计结果

由图4. 6 的估计结果可知：

(1) 均值方程的参数估计值不显著, 条件方差方程中参数估计值在1%和5%的显著性水平下都是高度显著的 , 其中反应“杠杆效应”的系数=0.029887>0且在1%的显著性水平下显著, 这说明上证综指的日收益率存在“杠杆效应”, 即负收益率冲击所引起的波动相对于同等程度正收益率冲击所引起的波动更加剧烈.

(2) 杠杆效应系数=0.029887>0, 说明存在杠杆效应, 好消息对条件方差的影响为0. 088933, 而坏消息对条件方差的影响为1=0.11882, 表明一个负干扰（at1<0）所引起的条件方差的变化比同等程度的一个正干扰（at1>0）所引起的变化更大, 且利空消息对收益率波动的影响大于利好消息对收益率波动的影响.

对TARCH(1, 1)模型拟合后的残差序列的平方序列进行自相关检验, 得到滞后1-20阶的自相关的Q统计量及其相伴概率结果见图4. 7.

图4. 7 残差平方序列自相关检验结果

由图4. 7 易知, 残差平方序列{t2}的Q统计量在1%和5%的显著性水平下均是不显著的, 以较大的概率接受了序列不存在自相关的原假设, 故可判断序列

已不存在自相关性.

对拟合后的残差序列进行1-20阶的ARCH-LM检验(显著性水平为1%), 检验结果见表4. 3.

表4. 3 ARCH-LM检验结果

阶数

1 5 10 15

LM统计量

0. 047355 0. 825848 6. 235313 10. 57621

0. 8277 0. 9754 0. 7951 0. 7820

相伴概率

20 14.04344 0.8283

由表4.3 可知, 残差序列的各阶LM统计量的相伴概率(即P值)均大于显著性水平, 且高度不显著, 接受了序列没有异方差性的原假设, 从而可判断残差序列已经不具有异方差性.

综上所述, 利用TARCH(1, 1)模型拟合后的残差序列的ARCH效应已经得到消除, 表明用TARCH(1, 1)模型对上证综指的日收益率序列进行建模是可行的.

4. 4各种模型的比较分析

通过上述分析, 我们得到了几个能够刻画上证综指日收益序列率波动性的相关模型：GARCH(1, 1)模型、E-GARCH(1, 1)模型、TARCH(1, 1)模型. 这三个模型的AIC、SC, 以及极大似然值(LogL)见表4. 4.

表4. 4 各种模型的AIC、SC, 以及极大似然值(LogL)

模型 GARCH(1, 1) E-GARCH(1, 1) TARCH(1, 1)

由表4. 4 可以看出, 上证综指日收益率序列在AIC和最大似然值LogL准则下比较适的合模型为E-GARCH(1, 1)模型, 用该模型刻画上证综指的波动性具有相对较好的拟合效果以及预测效果.

另一方面，GARCH(1, 1)模型中11<1, 表明收益率的条件方差序列是平

AIC -5. 594992 -5. 606198 -5. 595359

SC LogL

-5. 583334 -5. 591625 -5. 580787

5333. 230 5334. 903 5334. 580

稳序列, 模型具有可预测性.

综上所述, E-GARCH(1, 1)模型能够较好地反应出股市中的利空消息与利好消息对波动的不对称影响, 即“杠杆效应”, 并且该模型对上证综指的条件方差的预测精度较高. 所以在AIC和最大似然值LogL准则下E-GARCH(1, 1)模型最适合对上证综指日收益率序列进行建模.

此模型形式为： 均值方程：

Rt0.0a0t(4.5)

条件方差方程：

ln(h2at1t)0.3144580.20107h0.018972at10.980598ln(h2t1)t1ht1(4.6)

,

0

.

5. 结 论

金融时间序列数据的波动率为常数的假设在实际中并不适用, ARCH族模型以及拓展模型可以较好地拟合波动率的变化特征.

本文以上证综合指数2000年1月4日至2007年11月30日共1905个交易日的日收盘指数数据为样本, 股票市场的日收益率用相邻两日收盘指数对数的一阶差分来表示, 通过建立ARCH族模型来分析中国股市收益率的波动性, 运用EViews6.0软件对收益率序列进行分析, 主要得出以下结论：

第一, 上证综指日收益率具有显著的“尖峰厚尾”特征, 分布是有偏分布, 存在波动的聚集效应, 过去的波动对未来的影响是逐渐衰减的, 市场的波动表现出较高的持续性, 当收益率受到较大冲击出现异常波动时, 在短期难内以得到消除, 表明股市总体风险很大.

第二, 上海股市日收益率序列的波动性存在显著的“杠杆效应”, 即利空消息引起的波动比同等程度的利好消息引起的波动更加剧烈, 波动信息具有不对称性.

第三, 通过各种模型的对比分析, 得出结论E-GARCH(1, 1)模型比较适合刻画上海股票市场日收益率序列的波动性, 即股市未来的波动性不仅与前期的残差有关, 而且与前期的条件方程有关; 同时, 利空消息引起的波动比同等程度的利好消息引起的波动要大.

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[7] 张晓峒. Eviews使用与案例指南[M]. 北京：机械工业出版社, 2007.

致 谢

在大学四年的学习过程中, 我的每一份进步, 每一点成绩都离不开老师对我的精心教导及班级同学对我的真诚帮助. 在此, 谨向他们表示最真诚、最衷心的感谢！

首先, 感谢我的指导老师常振海讲师, 他严谨细致、认真负责、一丝不苟的作风是我学习、工作的榜样；他不拘一格的思路、循循善诱的教导使我受益匪浅, 并给予我无尽的启迪．恩师浩荡, 终生难忘, 在此对我的导师表示最诚挚的谢意！

感谢数学与统计学院所有统计学教师对我的帮助与精心教导；感谢院领导和我的老师对我的关怀与支持.

感谢我的同学们. 我们一起学习、一起进步, 在学习与生活中我得到了他们的关心与帮助．

感谢我的家人和所有亲朋, 他们给予我一如既往的支持与鼓励, 永远是我的精神支柱和动力所在！

最后向所有给予我关心, 理解, 支持的老师和朋友们表示真诚的感谢！

附表A

沪市2000年1月4日至2007年11月30日股票收盘价格指数 t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 收盘价 3369.61 3497.06 3486.28 3655.2 3828.04 3921.48 3716.78 3605.82 3580.98 3542.82 3594.65 3571.97 3603.85 3668.84 3702.08 3734.73 3726.06 3737.99 3844.97 3952.41 4322.37 4394.69 4457.41 4313.97 4356.6 4344.48 4186.69 4072.47 t 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 收盘价 4371.56 4333.89 4131.54 4315 4367.73 4387.27 4439.08 4492.43 4461.66 4571.66 4591.12 4559.86 4580.81 4532.31 4508.08 4413.75 4442.21 4527.67 4556.89 4546.44 4595.06 4538.65 4601.47 4619.19 4544.48 4568.43 4574.25 4587.93 t 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 收盘价 4357.09 4439.39 4479.37 4573.42 4547.5 4616.1 4677.29 4664.92 4701.23 4640.02 4643.15 4695.46 4728.76 4721.14 4824.79 4826.19 4760.33 4732.54 4737.88 4790.02 4766.48 4793.62 4757.86 4752.92 4733.93 4788.6 4764.77 4808.31 t 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 收盘价 4839.02 4834.61 4770.58 4795.6 4794.89 4801.64 4797.49 4774.39 4781.08 4820.06 4854.81 4852.71 4894.13 4905.02 4899.14 4916.64 4915.97 4950.79 4989.45 5022.88 5036.54 5018 5013.18 4980.15 4999.46 5011.91 5006.88 5021.25 t 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 收盘价 4700.88 4704.87 4734 4771.33 4727.81 4710.79 4628.83 4512.5 4552.45 4518.34 4465.13 4428.03 4477.4 4541.32 4465.19 4523.66 4507.58 4572.21 4557.31 4514.48 4481.06 4468.68 4491.98 4555.48 4514.15 4611.98 4611.49 4601.88

29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 4221.83 4262.81 4481.73 4484.16 4427.2 4443.52 4488.27 4316.1 4399.95 4498.22 4548.69 4463.65 4495.92 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 4559.35 4533.5 4528.92 4554.85 4553.41 4683.17 4651.65 4554.06 4438.82 4367.38 4378.45 4296.92 4346.12 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 4823.82 4813.77 4824.67 4847.44 4830.67 4741.58 4754.6 4735.25 4704.46 4753.03 4723.39 4804.06 4805 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 4941.31 4901.46 4936.29 4950.65 4959.39 4985.46 4930.82 4826.3 4782.93 4817.94 4723.07 4632.69 4670.47 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 4643.33 4594.68 4602.57 4597 4573.22 4605.88 4629.07 4628.42 4646.26 4632.96 4674.96 4749.5 4826.12 沪市2000年1月4日至2007年11月30日股票收盘价格指数 t 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233

收盘价 t 收盘价 4817.29 4793.1 4649 4678.18 4659.39 4690.59 4743.37 4636.87 4608.21 4561 4410.29 4478.81 4460.17 4463.92 4468.75 4435.73 4441.6 4494.98 4474.77 4362.65 4352.4 4413.33 4465.15 4462.04 4453.14 4495.5 4578.64 4571.65 t 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 收盘价 t 4952.6 5006.95 5013.85 4961.73 4965.98 4984.5 4950.18 4877.17 4933.83 4927.29 4940.21 4973.54 4980.43 4995.94 5031.33 5074.77 5065.29 5033.79 5001.93 4940.23 4905.17 4918.71 4806.06 4769.65 4799.15 4802.58 4838.81 4826.33 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 收盘价 t 4879.6 4857.46 4851.04 4804.67 4810.06 4829.43 4785.08 4782 4735.02 4744.73 4793.54 4735.04 4745.38 4665.46 4674.41 4646.41 4675.93 4723.97 4757.79 4753.9 4740.73 4713.29 4716.9 4690.65 4700.83 4707.2 4675.68 4648.19 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 收盘价 4340.25 4113.94 4059.01 4173.4 4089.8 4071.3 3893.15 3949.78 3924.79 3995.26 4068.65 4079.69 4035.88 4064.32 4006.92 4007.42 4048.42 4064.45 4010.85 4024.7 3987.67 3853.82 3896.28 3914.36 3870.84 3860.22 3827.35 3949.5 4913.64 248 4927.29 249 4915.06 250 4953.33 251 4953.89 252 4962.43 253 4928.78 254 4986.29 255 4981.41 256 4841.47 257 4818.44 258 4868.2 4820 4850 259 260 262 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 4829.99 261 4855.22 263 4820.58 264 4771.48 265 4753 4668.1 266 268 4747.94 267 4704.89 269 4680.49 270 4698.69 271 4695.81 272 4710.81 273 4699.02 274 4743.21 275

234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 4742.96 276 4720.92 277 4675.37 278 4696.85 279 4683.21 280 4705.61 281 4752.75 282 4797.96 283 4822.94 284 4801.17 285 4792.27 286 4719.38 287 4739.54 288 4787.2 289 4601.68 4615.81 4677.12 4732.04 4736.56 4696.92 4775.1 4784.77 4787.62 4846.42 4883.23 4937.15 4999.83 4875.22 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 4838.47 4854.29 4899.72 4899.25 4911.67 4862.15 4865.73 4841.44 4846.09 4845.44 4831.94 4831.98 4813.5 4796.5 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 4642.6 4687.1 4638.58 4644.67 4634.5 4609.08 4574.56 4608.3 4585.14 4634.88 4588.33 4499.38 4453.58 4411.4 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 3937.32 3937.49 3798.26 3871.85 3861.09 3780.06 3746.71 3663.39 3568.17 3586.78 3666.52 3628.28 3578.2 3558.39 沪市2000年1月4日至2007年11月30日股票收盘价格指数 t 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442

收盘价 t 3562.23 458 3512.13 459 3504.16 460 3498.63 461 3404.16 462 3453.63 463 3348.1 3384.7 3330.9 464 466 468 3274.33 465 3387.81 467 3323.58 469 3257.13 470 3186.59 471 3143.7 472 3458.03 473 3542.61 474 3450.4 475 3446.99 476 3482.35 477 3426.41 478 3438.53 479 3472.52 480 3431.99 481 3388.99 482 3383.87 483 3213.39 484 收盘价 t 3484.44 3513.75 3555.6 3582.89 3516.49 3547.48 3557.54 3554.4 3506.39 3465.59 3410.55 3392.79 3374.88 3428.96 3393.17 3317.66 3330.94 3266.1 3279.05 3324.1 3289.93 3307.34 3325.66 3265.88 3231.79 3201.57 3149.3 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 收盘价 t 2982.7 542 收盘价 t 3198.26 3193.78 3192.76 3146.06 3145.47 3124.57 3108.3 3107.74 3122.27 3174.88 3228.41 3253.46 3227.93 3249.01 3216.69 3175.67 3153.15 3131.42 3066.88 3100.25 3072.23 3170.6 3133.53 3127.13 3080.78 3083.76 3102.26 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 收盘价 3045.52 3062.74 3180.94 3478.12 3496.4 3507.5 3522.94 3551.32 3519.3 3546.52 3568.01 3521.71 3537.31 3547.96 3533.89 3460.2 3456.78 3454.43 3423.98 3423.93 3459.66 3481.36 3487.87 3425.49 3433.98 3425.82 3406.54 2967.73 543 3027.54 544 3041.47 545 2961.79 546 3030.38 3022.26 547 548 3064.48 549 3048.74 550 3055.67 551 3029.49 552 2991.26 553 3037.51 554 3113.07 555 3151.44 556 3262.39 557 3318.93 558 3380.56 559 3303.29 560 3267.93 561 3359.13 562 3267.81 563 3283.79 564 3334.75 565 3356.72 567 3357.02 568 3312.76 569

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收盘价 t 收盘价 t 3665.24 3760.02 3760.63 3803.72 3835.43 3847.78 3857.29 3775.57 3805.84 3821.78 3842.1 3848.1 4015.79 4132.15 4147.35 4093.82 4173.77 4358.63 4252.89 4293.58 4296.06 4369.4 1552 1553 1554 1555 1556 1557 1558 1559 1560 1561 1562 1563 1564 1565 1566 1567 1568 1569 1570 1571 1572 1573 收盘价 t 4106.08 1594 4112.23 1595 4083.79 1596 4070.18 1597 4111.69 1598 4202.35 1599 4206.44 1600 4193.04 1601 4301.44 1602 4301.66 1603 4395.97 1604 4345.56 1605 4291.26 1606 4348.45 1607 4322.85 1608 4336.24 1609 4323.49 1610 4350.81 1611 4149.06 1612 4187.49 1613 4229.1 4235.1 1614 1615 收盘价 t 3972.71 3939.59 3924.27 3932.17 3977.9 3975.72 3977.34 3997.54 4114.38 4140.15 4157.56 4178.83 4128.75 4181.45 4165.85 4171.18 4119.05 4111.03 4135.65 4153.27 4117.89 4102.27 1636 1637 1638 1639 1640 1641 1642 1643 1644 1645 1646 1647 1648 1649 1650 1651 1652 1653 1654 1655 1656 1657 收盘价 4448.44 4356.39 4452.68 4515.36 4584.58 4558.42 4560.27 4621.98 4643.17 4657.13 4690.43 4785.37 4830.29 4778.2 4869.6 4777.63 4663.4 4725.31 4937.06 4945.62 5067.51 5177.96 3334.68 1510 3362.15 1511 3277.13 5112 3295.87 1513 3308.53 1514 3359.69 1515 3364.39 1516 3357.94 1517 3390.87 1518 3345.44 1519 3351.64 1520 3378.18 1521 3342.68 1522 3348.79 1523 3330.05 1524 3233.47 1525 3201.07 1526 3184.93 1527 3213.51 1528 3277.75 1529 3269.5 1530 3312.06 1531

1490 1491 1492 1493 1494 1495 1496 1497 1498 1499 1500 1501 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 1509 3309.42 1532 3300.34 1533 3345.63 1534 3370.85 1535 3399.9 1536 3405.24 1537 3392.49 1538 3445.59 1539 3488.78 1540 3520.38 1541 3488.07 1542 3516.4 1543 3606.61 1544 3627.44 1545 3668.27 1546 3716.52 1547 3703.58 1548 3735.26 1549 3780.07 1550 3729.6 1551 4370.46 4165.43 4141.32 4135.48 4217.02 4327.89 4348.74 4292.1 4360.46 4261.02 4303.81 4294.48 4095.32 4075.27 4010.53 4018.85 4004.84 3938.76 3944.6 4058.3 1574 1575 1576 1577 1578 1579 1580 1581 1582 1583 1584 1585 1586 1587 1588 1589 1590 1591 1592 1593 4109.66 1616 4135.88 1617 4178.98 1618 4183.27 1619 4221.35 1620 4199.35 1621 4129.91 1622 4078.41 1623 3946.9 1624 3919.13 1625 3892.4 1626 3883.15 1627 3820.48 1628 3780.38 1629 3868.7 1630 3852.73 1631 3905.44 1632 3909.66 1633 3853.75 1634 3912.22 1635 4183.75 4238.27 4223.83 4247.75 4282.71 4269.93 4271.97 4210.64 4241.94 4288.37 4326.77 4407.73 4382.54 4375.58 4348.76 4380.54 4332.5 4343.67 4438.23 4438.15 1658 1659 1660 1661 1662 1663 1664 1665 1666 1667 1668 1669 1670 1671 1672 1673 1674 1675 1676 1677 5239.1 5276.67 5292.43 5297.08 5384.02 5362 5457.5 5667 5748.06 5875.58 5928.02 5838.5 5811.52 5641.48 5951.29 5983.14 5972.47 6044.27 6168.48 6393.33 沪市2000年1月4日至2007年11月30日股票收盘价格指数 t 1678 1679 1680 1681 1682 1683 1684 1685 1686 1687 1688 1689 1690 1691 1692 1693 1694 1695 1696 1697 1698

收盘价 6369.14 6439.44 6334.17 6242.17 6382.6 6356.47 6489.69 6436.29 6647.14 6705.33 6706.23 6870.5 7078.59 7346.02 7289.58 7187.02 7636.45 8002.89 7775.65 7790.87 8065.31 t 1720 1721 1722 1723 1724 1725 1726 1727 1728 1729 1730 1731 1732 1733 1734 1735 1736 1737 1738 1739 1740 收盘价 7790.81 8041.41 7804.35 7923.33 7826.56 7924.81 8140.33 8249.21 8146.44 8130.75 8200.61 8090.46 8273.53 8147.31 8276.79 8294.62 8400.3 8434.83 8489.86 8631.38 8629.22 t 1762 1763 1764 1765 1766 1767 1768 1769 1770 1771 1772 1773 1774 1775 1776 1777 1778 1779 1780 1781 1782 收盘价 10848.78 10688.55 10865.88 11401.12 11517.75 11574.16 11489.92 11732.08 11414.54 11682.35 12011.08 12100.1 12269.2 12407.83 12624.13 12515.15 12681.45 13026.66 13456.6 12627.15 12944.23 t 1804 1805 1806 1807 1808 1809 1810 1811 1812 1813 1814 1815 1816 1817 1818 1819 1820 1821 1822 1823 1824 收盘价 12475.16 12761.06 12509.14 11783.58 12395.35 12846.41 12682.04 12785.67 12850.74 12816.42 12331.19 12759.98 12841.51 12790.94 13417.96 14139.26 14190.97 14403.08 14619.74 14614.1 15060.86 t 1846 收盘价 17443.19 17659.26 17872.11 18164.04 18050.78 18002 18073.76 17674.1 17918.48 17129.39 17398.41 17959.52 18213.71 18494.38 18316.42 18073.34 18221.74 18228.57 18418.47 18346.45 17992.32 1847 1848 1849 1850 1851 1852 1853 1854 1855 1856 1857 1858 1859 1860 1861 1862 1863 1864 1865 1866

1699 1700 1701 1702 1703 1704 1705 1706 1707 1708 1709 1710 1711 1712 1713 1714 1715 1716 1717 1718 1719 8343.07 8311.25 8366.58 8013.25 8223.29 8359.99 8262.33 7632.94 7700.64 7348.03 7292.94 7341.52 7541.73 7691.46 7627.93 7951.58 8104.27 8315.91 8582.91 8572.26 8588.69 1741 1742 1743 1744 1745 1746 1747 1748 1749 1750 1751 1752 1753 1754 1755 1756 1757 1758 1759 1760 1761 8587.34 8579.32 8549.2 8785.83 8963.46 9090.46 9161.47 9268.24 9475.71 9652.67 9753.78 9964.78 10019.92 10249.1 10289 10401.62 9857.22 10258.64 10685.06 10669.04 10668.27 1783 1784 1785 1786 1787 1788 1789 1790 1791 1792 1793 1794 1795 1796 1797 1798 1799 1800 1801 1802 1803 12432.69 11468.46 12017.71 12338.18 12696 12850.68 13187.71 13579.72 13811.48 13666.28 13697.16 14194.54 14336.4 14107.23 14255.61 13725.72 13109.26 13219.41 13583.7 12882.17 12546.45 1825 1826 1827 1828 1829 1830 1831 1832 1833 1834 1835 1836 1837 1838 1839 1840 1841 1842 1843 1844 1845 15199.56 14795.2 15562.14 16179.64 16542.81 16523.27 16193.72 16680.38 16323.44 16116.11 16351.89 16322.52 16053.15 15689 16589.8 16859.97 17331.99 17639.22 17864.68 17884.84 17817.93 1867 1868 1869 1870 1871 1872 1873 1874 1875 1876 1877 1878 1879 1880 1881 1882 1883 1884 1885 1886 1887 18281.07 18864.55 19232.35 19318.17 19264.04 19344.15 19135.2 19088.65 19358.44 19288.29 18681.35 18834.8 18379.41 18611.16 18761.9 18175.31 18506.52 18833.66 19034.57 18564.34 18116.88 沪市2000年1月4日至2007年11月30日股票收盘价格指数 t 1888 1889 1890 1891 1892 1893 1894 1895 1896 1897 1898 1899 1900 1901 1902 1903 1904 1905 1906

收盘价 18120.57 18232.96 17465.46 17160.12 17065.77 16747.89 17355.55 17096.9 16728.26 16660.66 16987.48 16748.19 15949.36 16217.51 16057.19 15681.01 15359.16 15919.28 15637.66 t 收盘价 t 收盘价 t 收盘价 t 收盘价

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明

原创性声明

本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日 期：

使用授权说明

本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名： 日 期：

学位论文原创性声明

本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名： 日期： 年 月 日

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名： 日期： 年 月 日

导师签名： 日期： 年 月 日

指导教师评阅书

指导教师评价： 一、撰写（设计）过程 1、学生在论文（设计）过程中的治学态度、工作精神 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 4、研究方法的科学性；技术线路的可行性；设计方案的合理性 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 5、完成毕业论文（设计）期间的出勤情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建议成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所选等级前的□内画“√”） 指导教师： （签名） 单位： （盖章） 年 月 日

评阅教师评阅书

评阅教师评价： 一、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建议成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所选等级前的□内画“√”） 评阅教师： （签名） 单位： （盖章） 年 月 日

教研室（或答辩小组）及教学系意见

教研室（或答辩小组）评价： 一、答辩过程 1、毕业论文（设计）的基本要点和见解的叙述情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、对答辩问题的反应、理解、表达情况 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、学生答辩过程中的精神状态 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、论文（设计）质量 1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、论文（设计）水平 1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 □ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 评定成绩：□ 优 □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所选等级前的□内画“√”） 教研室主任（或答辩小组组长）： （签名） 年 月 日 教学系意见： 系主任： （签名） 年 月 日 1

学位论文原创性声明

本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行的研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经特别注明引用的内容和致谢的地方外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明并表示感谢。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

学位论文作者（本人签名）： 年 月 日

学位论文出版授权书

本人及导师完全同意《中国博士学位论文全文数据库出版章程》、《中国优秀硕士学位论文全文数据库出版章程》(以下简称“章程”)，愿意将本人的学位论文提交“中国学术期刊（光盘版）电子杂志社”在《中国博士学位论文全文数据库》、《中国优秀硕士学位论文全文数据库》中全文发表和以电子、网络形式公开出版，并同意编入CNKI《中国知识资源总库》，在《中国博硕士学位论文评价数据库》中使用和在互联网上传播，同意按“章程”规定享受相关权益。

论文密级：

□公开 □保密（___年__月至__年__月）(保密的学位论文在解密后应遵守此协议)

作者签名：_______ 导师签名：_______

_______年_____月_____日

_______年_____月_____日

2

独 创 声 明

本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。

本声明的法律后果由本人承担。

作者签名: 二〇一〇年九月二十日

毕业设计（论文）使用授权声明

本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定。

本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版，同意学校保存学位论文的印刷本和电子版，或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计（论文）；同意学校在不以营利为目的的前提下，建立目录检索与阅览服务系统，公布设计（论文）的部分或全部内容，允许他人依法合理使用。

（保密论文在解密后遵守此规定）

作者签名: 二〇一〇年九月二十日

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致 谢

时间飞逝，大学的学习生活很快就要过去，在这四年的学习生活中，收获了很多，而这些成绩的取得是和一直关心帮助我的人分不开的。

首先非常感谢学校开设这个课题，为本人日后从事计算机方面的工作提供了经验，奠定了基础。本次毕业设计大概持续了半年，现在终于到结尾了。本次毕业设计是对我大学四年学习下来最好的检验。经过这次毕业设计，我的能力有了很大的提高，比如操作能力、分析问题的能力、合作精神、严谨的工作作风等方方面面都有很大的进步。这期间凝聚了很多人的心血，在此我表示由衷的感谢。没有他们的帮助，我将无法顺利完成这次设计。

首先，我要特别感谢我的知道郭谦功老师对我的悉心指导，在我的论文书写及设计过程中给了我大量的帮助和指导，为我理清了设计思路和操作方法，并对我所做的课题提出了有效的改进方案。郭谦功老师渊博的知识、严谨的作风和诲人不倦的态度给我留下了深刻的印象。从他身上，我学到了许多能受益终生的东西。再次对周巍老师表示衷心的感谢。

其次，我要感谢大学四年中所有的任课老师和辅导员在学习期间对我的严格要求，感谢他们对我学习上和生活上的帮助，使我了解了许多专业知识和为人的道理，能够在今后的生活道路上有继续奋斗的力量。

另外，我还要感谢大学四年和我一起走过的同学朋友对我的关心与支持，与他们一起学习、生活，让我在大学期间生活的很充实，给我留下了很多难忘的回忆。

最后，我要感谢我的父母对我的关系和理解，如果没有他们在我的学习生涯中的无私奉献和默默支持，我将无法顺利完成今天的学业。

四年的大学生活就快走入尾声，我们的校园生活就要划上句号，心中是无尽的难舍与眷恋。从这里走出，对我的人生来说，将是踏上一个新的征程，要把所学的知识应用到实际工作中去。

回首四年，取得了些许成绩，生活中有快乐也有艰辛。感谢老师四年来对我孜孜不倦的教诲，对我成长的关心和爱护。

学友情深，情同兄妹。四年的风风雨雨，我们一同走过，充满着关爱，给我留下了值得珍藏的最美好的记忆。

在我的十几年求学历程里，离不开父母的鼓励和支持，是他们辛勤的劳作，无私的付出，为我创造良好的学习条件，我才能顺利完成完成学业，感激他们一直以来对我的抚养与培育。

最后，我要特别感谢我的导师***老师、和研究生助教***老师。是他们在我毕业的最后关头给了我们巨大的帮助与鼓励，给了我很多解决问题的思路，在此表示衷心的感激。老师们认真负责的工作态度，严谨的治学精神和深厚的理论水平都使我收益匪浅。他无论在理论上还是在实践中，都给与我很大的帮助，使我得到不少的提高这对于我以后的工作和学习都有一种巨大的帮助，感谢他耐心的辅导。在论文的撰写过程中老师们给予我很大的帮助，帮助解决了不少的难点，使得论文能够及时完成，这里一并表示真诚的感谢。

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致 谢

这次论文的完成，不止是我自己的努力，同时也有老师的指导，同学的帮助，以及那些无私奉献的前辈，正所谓你知道的越多的时候你才发现你知道的越少，通过这次论文，我想我成长了很多，不只是磨练了我的知识厚度，也使我更加确定了我今后的目标：为今后的计算机事业奋斗。在此我要感谢我的指导老师——***老师，感谢您的指导，才让我有了今天这篇论文，您不仅是我的论文导师，也是我人生的导师，谢谢您！我还要感谢我的同学，四年的相处，虽然我未必记得住每分每秒，但是我记得每一个有你们的精彩瞬间，我相信通过大学的历练，我们都已经长大，变成一个有担当，有能力的新时代青年，感谢你们的陪伴，感谢有你们，这篇论文也有你们的功劳，我想毕业不是我们的相处的结束，它是我们更好相处的开头，祝福你们！我也要感谢父母，这是他们给我的，所有的一切；感谢母校，尽管您不以我为荣，但我一直会以我是一名农大人为荣。

通过这次毕业设计，我学习了很多新知识，也对很多以前的东西有了更深的记忆与理解。漫漫求学路，过程很快乐。我要感谢信息与管理科学学院的老师，我从他们那里学到了许多珍贵的知识和做人处事的道理，以及科学严谨的学术态度，令我受益良多。同时还要感谢学院给了我一个可以认真学习，天天向上的学习环境和机会。

即将结束*大学习生活，我感谢****大学提供了一次在农大接受教育的机会，感谢院校老师的无私教导。感谢各位老师审阅我的论文。

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