南宫28官网,南宫28官方网站,南宫28APP下载

　　Engle(1982)提出的ARCH模型，被认为是最集中地反映了金融数据时间序列方差波动特点的模型，成为现代计量经济学研究的重点。ARCH模型是用于分析收益率与波动率的有效方法之一，它解释了收益率序列中比较明显的变化是否具有规律性，并且说明了这种变化前后依存的内在传导是来自某一特定类型的非线性结构，较好地刻画了外部冲击形成的波动集聚性。Bollerslev(1986)修正了ARCH模型，在ARCH模型中加入了条件异方差的移动平均项，提出了GARCH模型。

　　如果回归方程的各个统计量显着，则表明滞后一期的比值可以解释当期的收益率比值。从而表明，A股与B股的收益率受到相同的冲击或利好消息后，其波动的差异较小，在可以接受的范围内;反之，若统计量不显着，那么表明滞后一期不能很好的预测到当期。此外，在一般的研究中认为在GARCH模型中，GARCH项代表历史趋势对当期的波动率的作用影响，残差项代表最新的冲击对当期波动率的影响大小。若GARCH项系数较大，表明历史信息对当期的波动影响较大;反之，若残差项较大，则表明，波动率在很大程度上由当期的最新信息决定。结合上述分析，回归结果如表5。