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证券价格行为研究：GARCH、长记忆和混沌的比较

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许多研究表明证券价格具有尖峰肥尾的非线性特征，广义自回归条件异方差（GARCH)模型、ARFIMA模型和混沌等三种非线性模型展示较好的功效来描述这些特征。本文基于BDS检验，应用GARCH、ARFIMA以及混沌研究了中国证券市场上不同频率、不同交易所、不同类型证券的价格行为特征，比较了三种非线性模型在中国证券市场的适用性和局限性，研究发现：GARCH模型只能够证券价格波动的部分特征，证券价格并不含有长期记忆性，证券价格表现为混沌特征，证券投资者的异质性是证券价格表现为混沌特征的主要原因。

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来源
《中国数量经济学会2006年会》|2006年|1-18|共18页
会议地点杭州
作者
赵华;
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作者单位

中国数量经济学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类数量经济学;
关键词
资产定价; BDS检验; 证券价格; 非线性特征; GARCH模型;

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