基于ARCH族模型的股票超高频数据的波动性研究——以浦发银行为例  

作　　者：徐丹蕾 王云媛 

机构地区：[1]吉首大学,湖南吉首416000

出　　处：《中小企业管理与科技》2024年第16期56-58,共3页Management & Technology of SME

基　　金：吉首大学2023年省级大学生创新训练项目“基于马尔科夫-蒙特卡洛算法的股票预测中高频数据的波动性问题研究”(项目编号:S202310531038)。

摘　　要：论文基于浦发银行股票的逐笔交易数据,利用ARCH族模型对其超高频数据中的波动性进行了研究。论文首先通过对数据的预处理和单位根检验,确保了数据的平稳性,随后应用多种ARCH族模型对波动性进行建模与比较,最终选择TGARCH(2,1,1)模型作为最优模型。该模型不仅能够捕捉数据中的波动集聚效应,还揭示了显著的波动非对称性。研究结果表明,浦发银行的股票收益波动性具有显著的持久性和杠杆效应,负面冲击对波动的影响大于正面冲击。基于这些发现,论文提出了加强高频交易监管、优化投资策略和强化风险管理等政策启示。

关 键 词：超高频数据 ARCH族模型 波动性 浦发银行 

分 类 号：F832.5[经济管理—金融学]