研究动机与目的

根据现代资产定价理论，股票风险是影响股票价格的重要因素，而波动性是又能反映出股票的风险，所以对于股票市场来讲，对于股市的波动性的研究是极为重要的。波动性可以用股票收益率的方差进行测度。传统的金融理论认为，方差恒定不变，但这一假设越来越呈现出不合理的地方。大量的金融数据的实证研究表明，用来测度金融波动性的方差和协方差是随时间变化的，而且在方差变化过程中，幅度较大的变化后面则往往还跟着幅度较大的变化 ,幅度较小的变化后面也往往跟着幅度较小的变化 ,这就是通常所说的波动集聚性。于是,许多金融学家和经济计量学家开始尝试着对一阶矩阵与二阶矩阵的时变性进行建模。其中最有代表性的一类是2003 年诺贝尔经济学奖得主 Engel[1] 1982年在研究英国通货膨胀指数时提出的自回归条件异方差 ARCH模型;另一类波动模型则是Taylor[2]在1986年提出的 SV模型。在SV模型中,对数波动被假定为如 ARMA 的线性随机过程。与 ARCH模型不同,我们很难得到 SV 模型的精确似然函数，所以在实际应用中有一定的局限。但是, SV  模型非常符合金融理论 ,在金融分析、金融预测等方面有着广泛的用途。在国内,利用ARCH 模型体系对金融市场建模的研究已经很多,而利用 SV 模型建模的却不多。本文利用SV模型对上深股市建模 ,通过模型的实证结果,力求揭示我国股票市场的总体特征,并对上海和深圳的股市加以比较。

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研究方法

本文应用随机波动模型通过分析比较来反映出上海证券与深圳证券的波动性，从而比较出两个股市的风险性的高低，所采用的上深证券原始数据通过同花顺软件下载得到。

用时间序列方法对选取的上海深圳股市2005年4月20日到2010年4月20日的日收盘价进行建模和分析，通过收益率的计算、自回归建模和参数估计等手段来对上深股市的波动性进行比较研究。

本文采用Eviews5.0对样本数据进行收益率的计算和自回归建模，采用WinBUGS统计软件对随机波动模型进行参数估计。

第四节 论文内容概述

第一章是交代了本文研究的动机目的、研究背景和研究的方法。

第二章是对SV模型的基本模型、线性表示以及本文用到的SV模型的参数估计方法做了个简单的介绍。

第三章是选取2上证综指和深圳成分的收盘价为样本，通过建立自回归模型和SV模型，并估计模型参数对上深指数波动水平的分析比较。

第四章是SV模型与GARCH模型的比较，并以上证综指日收盘价为样本作为实证研究。

第五章是结论。

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本文通过建立SV模型对上证综指和深证成指进行研究比较分析了两者的波动水平，即风险性，持续性以及波动扰动水平。目的在于让关注中国股市的学者投资者更好的了解上海与深圳两大股市的投资环境，希望通过本文的研究能让中国的股民提高投资意识。

鉴于我国股市的发展处于初级阶段，各方面的运作还很不健全，要走上健康规范的轨道还有很长的一段道路。对政府而言，仍要大力加强法制法规的建设，加强市场监管，按照市场经济的规律扶植培育股票市场；对广大的投资者股民而言，要努力提高自身素质，减少对股票的盲目侥幸认识，培养应有的投资意识；对股市的研究人员而言，则应该积极吸收西方......