股票市場波動非對稱性思考
我國的股票市場波動還是比較明顯的，導致了股民都不敢夠買股票，那么，股票市場波動為什么是非對稱性呢？
股票價格的波動情況一直被人們看中，通過相關的數據研究，可以發現，當前的收益和下一期的收益是呈負相關的，而且，收益能夠與方差聯系起來，呈現出一種非對稱的現象。
在股票市場低迷的時期，非對稱性特征是非常明顯的，而且，股票價格的下跌常常與股票的非對稱特點聯系，通過對杠桿效應和波動特征分析，可以發現，如果股票的價值下降，就會導致其金融杠桿的上升，而且，股票的風險會越來越大，使股票的價格發生很大的波動，股票的價格出現不穩定性的問題。
為了能夠使股票的交易具有平衡性的特點，就要對股票的波動進行分析和預測，從而能夠在夠買股票的過程中減少風險。
一、研究的相關方法和金融計量分析
從股票價格波動研究的角度出發，運用GARCH模型，能夠在一定程度上將時變方差進行轉換，從而能夠分析滯后的回報平方，確定函數模型，從而能夠抓住金融時間，找到價格的差異性，將股票價格的波動性按照一定的序列進行排列，找到股票價格波動的動態特性，所以，在運用GARCH模型的過程中，首先要分析的就是市場上股票價格的波動特點，本文選擇了幾種不同的模型，分析股票價格的波動性，從而對股票市場的波動性進行了準確地研究。
(一)GARCH(1,1)-M模型
這個模型是在1982年由Engle提出的，這類模型是在自然回歸條件下提出的，建立條件差異性方差，這類模型能夠按照時間的順序，建立方差的模型，在1986年，這個模型又得到了完善，在建立條件方差的過程中，容易出現各類時變風險，這時就要對時變風險進行度量，分析風險與收益的關系，從而能夠建立起完善的防范風險的模型。
這個模型運用了遞歸的形式，從而能夠對誤差系數和滯后系數進行分析，在分析的基礎上，建立遞歸公式，完善一個ARCH模型，這個模型具有無限性特點，誤差系數與滯后系數相加也不會大于1，實現了GARCH在使用過程中的二階平穩，誤差系數和滯后系數能夠反映股票市場波動的特征，而且能夠分析持續階段的股票市場的波動性，而且相加的數值越接近于1，表明波動的時間越長。
(二)指數GARCH(1,1)模型
這個模型是Nelson在ARCH模型的基礎上提出的一類新的模型，這類模型能夠實現非線性方程的計算，是在非線性變換指數的方式上提出的，這個模型又可以稱為EGARCH模型，這類模型，能夠對系數參數進行約束，防止系數出現了負數的形式，所以，在一定程度上導致了條件方差不具有動態性，在完善后的EGARCH模型中，就不會存在這類問題，能夠展現出條件方差的動態性特點。
在這個模型中，能夠實現標準化的正態分布，而且能夠顯示出非對稱的響應函數，起到了良好的調節作用。
而且，這個模型能夠對回報的負沖擊程度進行分析，從而能偶完善更加標準的條件方差，通過相關的數據分析，可以發現，EGARCH模型能夠對金融數據進行精確地模擬，但是，這個模型不能建立更加完善的股票市場波動性的預測。
(三)GJRGARCH(1,1)-M模型
這個模型是針對股票市場的非對稱性建立的，能夠建立起虛擬的變量，從而分析利好消息和利空消息，然后，讓虛擬變量為零，分析對條件方差的沖擊，然后將虛擬變量設計為1，分析條件方差的沖擊性。
所以，如果虛擬變量不為零，那么利好消息和利空消息之間就存在著比較大的波動，呈現出非對稱的特點，而且虛擬數值的量很大，說明利空消息產生的沖擊力比利好消息要大，為了能夠分析條件方差，應該對預期收益的平穩度進行分析。
二、數據波動時間的劃分和相關數據的統計
在2000年之前，我國的股票市場規模還不是很大，而且在操作的過程中還沒有相關的標準，所以，本文選擇了2000年-2010年的指數進行分析，由于在此期間，很多制度會發生變化，所以，中國股票市場上呈現出了一定的波動性，這樣的波動性也呈現出一定的階段性特征，在2006年的漲跌停板對中國股票的波動性造成了一定的影響。
在不同的市場上，指數收益率與樣本的均值都不大，但是，樣本的方差是比較大的，說明股票市場的波動性比較大，而且，在第二階段的標準差小于第一階段，這說明，我國的股票市場的波動是在逐漸減小的，而且，偏態和峰值都不為零，這說明，拒絕正態性的分析是正確的，在對相關的模型進行分析的基礎上，尅看出在對時間序列進行設計的時候，必須確保序列的平穩。
三、結束語
現在，我國的股票市場波動還是比較明顯的，導致了股民都不敢夠買股票，所以，要對股票市場的波動性進行分析，在此基礎上，能夠把握好股票的波動情況，運用建立模型的方法，對系數參數進行約束，防止系數出現了負數的形式，EGARCH模型能夠對金融數據進行精確地模擬。
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