1. 研究目的与意义
1990年12月19日上海证券交易所正式成立,1991年7月3日深圳证券交易所成立, 标志着我国股票市场的诞生。我国股票市场的发展经历从无到有，从初步开始逐渐完善的过程,短短二十几年，发展速度非常迅速。随着经济的全球化、一体化和自由化，金融市场在现代经济运行过程所处的地位越来越重要。金融市场的健康与否，决定了实体经济的健康与否。
基于股票市场在国民经济中的地位越来越重要，关于股票市场的研究成为我国金融学中的一个重要的研究方向，而对于股票价格波动性的研究更是成为了金融学的重大课题，波动性一般是指金融资产价格偏离预期均值的程度，股票作为一种金融资产，波动性的估计和预测一直是金融经济学研究的热点，所以，对于我国股票价格波动性的研究具有以下几个方面的现实意义：
（1）研究股票市场的波动性有助于为投资者的理性投资决策提供参考。从投资者的角度看，合理的价格波动是吸引投资者参与的基础，是投资者获利的来源，是投资者对市场做出分析和判断并制定投资策略的重要途径。
2. 研究内容和预期目标
研究内容
本文使用garch 族模型的几种常用形式，系统的分析了我国股票市场股票价格的波动特征，进一步的从政策性因素、投资者心理和市场机制几个方面分析了原因，并在最后提出应对我国特有的股票市场特征的政策建议。
第一部分主要介绍研究股票市场波动性的背景和研究存在的意义，目前国内外研究股票市场波动性的现状。对文章主要的研究目的、研究方法作简要的介绍。
3. 国内外研究现状
国内外研究现状
国际上对于股市价格波动特征的研究已经比较成熟，目前研究股票价格波动主要流行的研究方法是运用arch类模型族。许多金融时间序列都具有时变方差的特征，即在一些时期的波动十分剧烈，而在另一些时期的波动又相对平缓。为了刻画时间序列的这一特征，1952年robert engle 提出了自回归条件异方差模型(arch:auto regessive conditional heteroskedastie)。在此基础上bollerslev(1986)建立了广义自回归条件异方差模型(garch：generalized arch)，engle，lilien，robbins(1957)建立了用条件方差表示预期风险的均值模型(arch，m-garch in mean)。zakoian(1990)和 olosten，jagnnathan，runkle(1993)提出了反映非对称效应的arch模型(tgarch：threshold arch)，并对纽约股市加权指数做了实证分析。engle(1993)比较了以egarch，gjrgarch，tgarch从等模型捕捉波动非对称性的能力，并应用日本topix指数价格做了实证分析。engle指出，在arch族模型中，tgarch模型是描述信息对价格波动性的非对称影响的最好工具。也因为可预测的市场波动性是决定价格的一个重要因素，所以在均值方程中，我们需要引入条件方差变量。chiang和dong(2001)应用tgarch对亚洲七个股票交易所的日价格、周价格和月价格分别建模，并进行了极大似然估计。上述研究均表明，不管是在成熟的股票市场，还是在新兴的股票市场，均存在显著的波动非对称性。此外，与相同大小的#8220;利好消息#8221;相比，#8220;利空消息#8221;对波动性的影响更大。gampbel和hentschel(1992)认为这种现象可以由#8220;杠杆效应#8221;来解释。根据杠杆效应，股价的下跌将提高公司的财务杠杆，从而增加公司的风险，这将通过未来波动性的增大表现出来。这样，股票未来的波动性与其现有收益之间就存在一个负相关关系。波动反馈效应则认为，大的利好消息通常伴随着其他大的利好消息，这样将增大股价未来的波动性，反过来将增大投资者对股票的预期回报率，降低股票价格，从而减小了利好消息对股价波动的正向影响。股价波动的杠杆效应在stambangh(1987)，nelson(1991)的论文中得到多次证实，glosten，sehwert和stambangh(1993)用egarch模型对纽约股市的股价指数月度收益进行实证分析，结果也表明存在杠杆效应。负残差往往引起方差的增长，而正残差则导致方差的较少。engle和ngy(1993)比较了garch、egarch、vgarch等模型捕捉股票价格波动杠杆性性的能力，并应用日经指数进行了实证研究。国外学者利用这些模型进行了大量的研究，表明garch模型及其扩展形式适应了金融市场中时间序列数据不稳定的特点，对描述金融时间序列的波动性具有非常好的效果，成为现在西方研究股市波动性的主要理论。
由于我国股票市场正式建立至今只有不到二十余年的时间，在很多方面都还处于实验和探索阶段，对股市的学术性研究更是缺乏，整个研究水平大体处于一种统计描述性的阶段，只有近几年才开始不断的有人用国外先进模型来研究，但很多也都还是使用国外模型来检验。有些用了数量模型来研究股票指数或者个股价格的波动性，但是主要关注的是arch、garch模型以及相应的修正模型在中国股市波动率研究是否适用，并非着重研究中国股市波动的特点和大小。还有一些学者采用了一些其他方法或模型来做中国股市波动分析，如极值法、风险值方法、市场模拟法、混沌方法以及技术分析等。张永东采用上证综合指数每日收盘数据，应用波动性预测模型预测上海股市的周波动性，并比较其样本外预测效果。结果表明，尽管当采用不同的预测误差统计量作预测模型的预测精度的评价准则时，也会导致评价结果的排序不同，但从总体上来说，指数平滑模型对上海股市周期波动性的预测效果还是优于其他模型。何兴强、孙群燕(2003)利用gjrgarch模型对1993年3月1日至2002年6月21日上证综合、深证成份的综合日收益序列分别进行考察，发现我国股票市场存在显著的#8220;杠杆效应#8221;；并证明了gjr模型能够直观地反映出我国股票市场存在显著的非对称性波。丁娟(2003)分别采用tgarch和egarch模型，从实证的角度分析了沪市价格的波动特征，验证了信息对我国股票价格非对称性的影响，并指出了杠杆效应的存在。李丽沙等(2004)利用股指的随机游走过程对上海股市的有效性进行检验，建立arch模型验证上海股市的可预测性，实证研究发现，上海股市具有杠杆效应、波动集群性和波动持续性等特征。任彪，李双成(2004)利用三种 tgarch模型对中国股票市场不同发展阶段波动的非对称性特征做了实证分析，结果发现，中国股票市场存在显著的波动非对称性，并且在不同阶段呈现不同特点；对三种模型进行比较的结果显示，egarch模型是描述中国股市波动非对称性特征的最优模型。张兵(2003)对我国a 股和 b 股市场的波动性和有效性进行了比较和整合研究，认为a和b股市场价格和波动性中存在着显著的非线性和不对称性，a股市场在两阶段均显著，说明a股在1997年之后投机成分不断减少，以及投资者不断成熟。他同时发现沪市存在显著的#8220;杠杆效应#8221;，负冲击所引起的波动要大于同等程度的正冲击所引起的波动，而深市不存在#8220;杠杆效应#8221;，这说明沪市的波动性更大。陆蓉(2005)运用egarch模型对中国股市政策效应的不平衡性进行研究，得出了中国股市对好消息和对坏消息的反应的不平衡性。闰志刚(2005)的研究认为，在我国上海证券市场中，股价的波动确实存在着显著的 garch效应，张勇、吴润衡等通过对上证指数的统计分析表明，上证指数的价格分布表现出非正态性，并存在自回归条件异方差的特征。利用arch类模型对上证指数的波动性进行了拟合，结果表明garch(1，l)模型对上证指数波动具有较好的拟合效果。江姗(2006)等人通过对1997年到2004年上证交易所a股市场的分析认为，garch族模型族能很好地拟合中国股市的异方差效应，并且egarch模型的拟合效果最好。孙卓元(2008)的研究认为，沪市存在着明显的 arch效应，中国股票市场波动性比较剧烈，整体风险偏大，沪市存在显著的#8220;杠杆效应#8221;。
4. 计划与进度安排
研究计划
1、论文写作：2022年3月1日～2022年4月10日，查阅资料，收集数据，完成论文初稿；
2、准备中期检查表：2022年4月4日～2022年4月10日，基于前期写作，提交中期检查表；
3、论文修改完善：2022年4月11日～2022年5月10日，在指导教师的指导下，修改、充实、润色文章，进行重复率检查，提交论文修改稿、外文文献及译稿、指导周记；
5. 参考文献
[1] brooks,robert d.faff,robert w.mckenzie,michael d.mitchell,heather.#8220;a multi-country study of power arch models and stock market returns#8221;[j].joural of international money and finance,2001,19(3):377-397.
[2]engle r f，patton a j.what good is a volatility model.quantitative finance ,2001.(1):237-245.
[3]bollerslev.generalized autoregressive conditional heteroske-dasticity.journal of econometrics，1986.(31):307-327.
