摘要：本文以反映中小市值公司股价的中证200指数收益率序列为研究对象，运用较为清晰严谨的逻辑思维使用平稳性检验、自相关检验、异方差性检验等逐步对序列进行了检验分析，同时结合ARMA模型在对平稳时序进行预测所得效果较好的优势以及GARCH模型在金融数据易变性方面所具备的优点，ARMA-GARCH模型被建立用于匹配、描述和分析序列，将模型的拟合结果和预测效果在不同的误差分布假设下进行比较。我们得出结论，GED分布假设下的ARMA（1，1）-Garch（1，1）模型对中证指数的返回系列有最好的影响，最后根据实证分析的结果进行了总结分析与展望。□□

关键词：中证200指数  ARMA-GARCH模型  收益率

目录

摘要

Abstract

1.绪论-3

1.1研究背景-3

1.2研究意义-3

1.3 研究目的-3

2.文献综述-4

3.创新思路-4

4.论文框架-5

5.ARMA-GARCH模型概述-5

5.1 ARMA模型-5

5.2 GARCH模型-6

5.3 GARCH模型扩展-6

5.4 评价模型的充分性-6

5.5 建模框架图-6

6.实证分析-7

6.1数据来源及说明-7

6.2建模与分析-8

6.2.1 描述性统计-8

6.2.2 平稳性检验-9

6.2.3 自相关检验-9

6.2.4 建立ARMA模型-10

6.2.5 条件异方差性检验-11

6.2.6 构建GARCH模型-12

6.2.7 GARCH模型拓展-13

6.2.8 白噪声检验-15

6.3 模型比较和预测-15

6.3.1 模型比较-15

6.3.2模型预测-16

7 结论与展望-16

7.1 结论-16

7.2 展望-17

参 考 文 献-17

致 谢-18