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表3 C Y(-1) Y(-2) C
RESID(-1)^2*(RESID(-1)<0) GARCH(-1)
0.057375 0.957116
0.009434 6.081812 0.005969 160.3582
0.0000 0.0000 -0.00078
R-squared Adjusted R-squared
0.2676 0.7683
Mean dependent var 5
0.02735
S.D. dependent var 8
-4.46621
S.E. of regression 0.027322 Sum resid
squared
0.739763
Schwarz criterion Akaike info criterion 9
-4.436702 1.53451
Log likelihood
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Coefficient -0.000664 -0.066621 -0.025976
Std. Error z-Statistic 0.000783 -0.847628 0.033472 -1.990369 0.032228 -0.806005
Prob. 0.3966 0.0466 0.0202 0.0005
Variance Equation 8.48E-06
2.44E-06 3.469646
2232.410 F-statistic 1
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Durbin-Watson stat
六、模型的有效性检验
2.020614
Prob(F-statistic)
0.176329
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Std.
Variable
Coefficient
Error 0.11004
C
0.746722
9
0.03207
STD_RESID^2(-1)
-0.010230
7 -0.318931
0.03207
STD_RESID^2(-2)
-0.002516
7 -0.078437
0.03207
STD_RESID^2(-3)
0.058518
3
0.03212
STD_RESID^2(-4)
0.068405
5
0.03217
STD_RESID^2(-5)
0.058385
9
1.814398 2.129343 1.824493 6.785326 t-Statistic
Prob.
0.0000
0.7498
0.9375
0.0684
0.1335
0.0699
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0.03219
STD_RESID^2(-6)
0.100471
7
0.03219
STD_RESID^2(-7)
-0.044727
7 -1.389192
0.03217
STD_RESID^2(-8)
0.036236
6
0.03212
STD_RESID^2(-9) STD_RESID^2(-10
)
STD_RESID^2(-11
)
STD_RESID^2(-12
)
-0.003635 -0.006733 -0.005971 0.004152
1
0.03206
8 -0.186207
0.03206
9 -0.209947
0.03204
9 -0.113428
0.9097 0.8338 0.8523
0.129252
0.8972
1.126185
0.2604 0.1651
3.120520
0.0719
利用估计的条件异方差序列ht，得到新的残差序列，由自相关图中的Q-Stat统计量滞后15阶的P值都大于0.05，拒绝原假设，表明新的残差序列为纯随机序列。通过LM统计量检验的P值可以看出，10阶统计量的检验结果都表明新的残差序列不存在异方差性，由此说明模型是有效的。 七、结论
通过建立的GARCH（1，1）模型的参数可以看出中信银行的对数收益率序列的记忆性是比较强的，还有由于是正相关关系，说明中信银行的股票是高风险高收益的，适合于风险偏好的投资者投资。由条件异方差估计图可以得出，条件
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异方差序列是随着时间波动的，而且波动幅度比较大，也就是说风险是随时间变化的，具有明显的时变性。从中信银行收益率序列的条件异方差序列来看，其条件异方差序列的最大值和最小值相差较大，说明我国股市风险波动范围较大。另外一方面也反映出风险具有一种阶段性，有一段时间风险较大，而有一段时间风险较小，股价的风险波动具有簇集性，股票价格是随风险波动的。
条件异方差图
附表1
中信银行（601899）收盘价数据
2007/04/27 2007/04/30 2007/05/08 2007/05/09 2007/05/10 2007/05/11 2007/05/14 2007/05/15 2007/05/16 2007/05/17 2007/05/18 2007/05/21 2007/05/22 2007/05/23 2007/05/24 2007/05/25
11.143 10.113 10.233 11.233 11.233 11.493 11.343 10.673 10.743 10.783 10.583 10.413 10.403 10.503 10.633 10.463
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