摘要：本文运用GARCH 族模型对上证指数和深证成指收益率的波动性进行研究，分析了我国股市波动性的特点。通过比较发现对于沪、深两市股指收益率的波动性，EGARCH（1，1）模型和EGARCH（1，1）-M模型都能很好的拟合。同时还对两市股指收益率的波动性进行了预测分析。

　　关键词：中国股市；波动率；GARCH 族模型

　　The Volatility of Chinese Stock Market

　　Yan Haiyan

　　（Department of Quantitative Economics of Dong Bei University of Finance &EconomicsLiao‘ning Da ’lian 116025）

　　Abstract：In the paper we establish the group of GARCH model for shangzhengindex and shenzheng index.And we analyse the characteristics of the volatilityof Chinese stock market .By comparing ，we conclude that EGARCH model and EGARCH-Mmodel have almost the same efficiency in shanghai market and shenzhen market .Thenwe forecast the volatility of the two index ‘s returns .

　　Key words ：China stock market ；Volatility；GARCH model

　　一、引言

　　对金融市场波动性的研究主要是源于对资产选择和资产定价的需要。国外对股票市场价格的波动性研究已有很长一段历史，早在20世纪60年代，Fama （1965）就观察到投机性价格的变化和收益率的变化具有稳定时期和易变时期，即价格波动呈现集群性，方差随时间变化。此后，国外对投机性价格波动特征进行了大量的研究。其中最成功地模拟了随时间变化的方差模型由Engle （1982）首先提出的自回归条件异方差性模型（即ARCH模型）。ARCH模型将方差和条件方差区分开来，并让条件方差作为过去误差的函数而变化，从而为解决异方差问题提供了新的途径。Bollerslev（1986）在此基础上提出了广义自回归条件异方差（GARCH）模型。为了刻划时间序列受自身方差影响的特征，Engle ，Lilien和Robins（1987）提出了GARCH-M 模型。而当需要刻划证券市场中的非对称效应时，Nelson（1991）提出的EGARCH模型能更准确地描述金融产品价格波动的情况。目前ARCH族模型已经被广泛地应用于股票市场、货币市场、外汇市场、期货市场的研究中，来描述股票价格、利率、汇率、期货价格等金融时间序列的波动性特征。

　　本文将利用自回归条件异方差模型，即ARCH模型族对中国上海与深圳股票市场的日收益率的波动进行实证分析，为政府部门监管股市及投资者预测并规避风险提供决策依据。

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