不同频率数据下上证综指波动的比较研究

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1、湖南大学硕士学位论文不同频率数据下上证综指波动的比较研究姓名：刘思明申请学位级别：硕士专业：统计学指导教师：李正辉20090513硕l：学位论文摘要学术界对股指波动的研究大都“理所当然"选取一个频率数据而很少考虑数据频率差异对分析结果的影响。文章选取不同频率数据对上证综指波动情况进行比较研究。文章首先定性分析了不同频率数据下，技术分析视角下股指波动规律以及基本分析视角下宏观经济对股指影响可能存在的差异。然后，在技术分析视角下选取上证综指日收益率序列、周收益率序列及月收益率序列，在比较基本统计量的基础上，应用GARCH模型、GARCH．

2、M模型、TARCH模型对沪市短期、中期以及长期波动规律进行比较研究，得到以下结论：1．沪市中长期投资价值高于短期投资价值，中长期单位投资风险低于短期单位投资风险。2．外部冲击对沪市短期波动的影响要长于对中长期波动的影响。3．收益率在短期与风险存在着显著的正相关关系，而在中长期与风险的关系并不显著。4．沪市在短期内存在着“杠杆效应"，在中长期不存在“杠杆效应"。根据基本分析理论，文章选取月度数据与季度数据运用协整检验及格兰杰因果检验，比较宏观经济对上证综指波动短期和长期影响，得到以下结论：1．在短期内，上证综指与GDP、M2、CPI及利

3、率存在协整关系，与汇率不存在协整关系；在长期内与GDP、M2及利率存在协整关系，与CPI及汇率不存在协整关系。2．在短期内，GDP对上证综指的影响最大，M2和利率次之，CPI对其影响最小，且除GDP对上证综指产生负向影响之外，CPI、M2与利率对其存在着正向影响；在长期内，利率对上证综指影响最大，M2次之，GDP对其影响最小，且利率对上证综指的影响方向为负，而GDP与M2对其影响方面为正。3．格兰杰因果检验表明，无论短期还是长期，上证综指只与利率存在双向格兰杰因果关系，且因果关系存在的滞后期为12个月(4个季度)。研究表明，选取不同的

4、数据频率分析股指波动将得到不同的结论。同时，针对实证分析中发现中国股市存在的问题，文章分别从投资者、监管者以及政府三个角度提出了相关对策建议。关键词：上证综指；波动；不同频率；ARCH族模型；协整ll不同频率数据下f：证综指波动的比较研究AbstractAcademiccirclesmainlyselectonefrequencydatanaturallywhendoingtheresearchesonthefluctuationofstockindex，seldomconsiderthatusingdifferentfrequenc

5、ydatamaygetdifferentconclusions．ThisthesiscomparesthefluctuationofSSE(shanghaistockexchange)compositeindexbyselectingdifferentfrequencydata．Firstly，thethesisanalyzesthediversityaboutstudyingthefluctuationofstockindexbyusingdifferentfrequencydatafromtheperspectivesoftech

6、nicalanalysisandbasicanalysisqualitatively．Andwestudythefluctuationpatternofthestockindexfluctuationandthestockindexfluctuationwhichmacroeconomyeffectsrespectivelybytechnicalanalysisandbasicanalysis．Then，selectsthedailyreturn，weeklyreturnandmonthlyreturntimeseriesofSSEc

7、ompositeindexfromtheperspectiveoftechnicalanalysis，appliesGARCHmodel，GARCH-MmodelandTARCHmodelstudyingacomparisonofthefluctuationpatternofSSEcompositeindexbetweenshorttermandmidlongtermonthefoundationofcomparingthebasicstatistics，andgetsthefollowingconclusions：1．Theinve

8、stmentvalueinmidlongtermishigherthanthatinshortterm，howevertheunitinvestmentriskinmidlongtermislowerinshanghai