基于ARMA-GARCH-t模型的股票收益率分析与预测——

 

摘要：本文选取1991年1月1日到2023年11月20日上证指数的日收盘价数据,建立了ARMA模型,并进一步引入了基于学生t分布的ARMA-GARCH(1,1)-t模型,以更精确地拟合和预测上证指数的收益率序列。结果显示,(1)上证指数股票收益率序列呈现平稳性,但不遵循正态分布,具有尖峰厚尾的特征,更符合ARMA-GARCH-t分布；(2)ARMA-GARCH(1,1)-t方差方程系数和小于且接近1,即市场冲击对股市的影响具有较长的持续性,因此监管部门在制定政策时应注重稳健性考量；(3)ARMA-GARCH(1,1)-t模型5日预测精确率为80％,短期效果优于ARMA模型,能有效拟合和预测上证指数收益率的动态行为。

 

关键词：ARMA模型；ARMA-GARCH-t模型；股票收益率

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