中国股票市场波动率的长期记忆、结构突变与状态识别

摘要：

以上证综合指数5分钟高频数据构建的对数已实现波动率为研究对象,验证中国股票市场波动率是否存在长期记忆和结构突变,研究结构突变对波动率长期记忆的影响以及去突变序列是否仍然具有长期记忆,同时运用MS-ARFIMA模型对上证综合指数对数已实现波动率的状态进行识别,得到以下几个结论:一是上证综合指数的波动率具有长期记忆和结构突变;二是去突变序列的长期记忆参数d有所减小但仍然显著大于0,这表明去突变序列仍然具有长期记忆,结构突变可能是引起长期记忆的原因之一,但不是根本的原因;三是MS-ARFIMA模型不仅能够识别上证综合指数的高波动和平稳波动状态,而且所识别的结构突变点与外部冲击在时间上吻合,这表明该方法不仅能够成功地捕捉到重大外部事件,而且能够识别影响相对较小且持续时间较短的外部事件.上述结论意味着,我国需要进一步加强资本市场制度建设,完善股票交易机制,提高股票交易效率,增强价格发现功能,促进股票市场稳健发展.

关键词：股票市场、长期记忆、结构突变、有效市场理论、MS-ARFIMA模型

分类号：F832(金融、银行)

资助基金：中央国库科研经费暨南大学远航计划项目《资产价格波动与货币政策问题研究》15JNYH009;广东省自然科学基金项目《中国银行业的稳健性、效率与货币政策》2015A030313338

在线出版日期：2018-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：20-33