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　　1 基于 GARCH 模型配对套利策略探究 【摘要】套利交易即对冲交易，其核心在于对交易标的价差的判断，传统套利策略假设价差在交易期内波动性不变，即标准差为常数。但金融时间序列通常存在异方差效应，本文通过实证发现，利用 GARCH 模型刻画价差波动，可以较好捕捉交易机会。 【关键词】GARCH 模型 配对套利 1GARCH 模型 传统的线性计量经济模型通常假设变量和残差的方差为常数，即根据不同时点的样本，得到残差的方差不随时间改变。这种假设是不符合实际的，对股票收益率、通货膨胀率等金融时间序列，其波动幅度是随时间改变的。 Engle提出的ARCH模...

　　1 基于 GARCH 模型配对套利策略探究 【摘要】套利交易即对冲交易，其核心在于对交易标的价差的判断，传统套利策略假设价差在交易期内波动性不变，即标准差为常数。但金融时间序列通常存在异方差效应，本文通过实证发现，利用 GARCH 模型刻画价差波动，可以较好捕捉交易机会。 【关键词】GARCH 模型 配对套利 1GARCH 模型 传统的线性计量经济模型通常假设变量和残差的方差为常数，即根据不同时点的样本，得到残差的方差不随时间改变。这种假设是不符合实际的，对股票收益率、通货膨胀率等金融时间序列，其波动幅度是随时间改变的。 Engle提出的ARCH模型正是为了解决时间序列异方差问题，但该模型仅有短期记忆性，因此国外学者将该模型推广至 GARCH 模型，即广义自回归条件异方差模型。GARCH（p，q）模型具体形式如下： y■=■+■■x■+■ （1） E （ ■■ ） =D （ ■ ）=■■=■+■■■■+■■■■ （2） 其中，方程（1）称为均值方程，方程（2）称为方差方程。显然，条件方差 ■■由 ■■和 ■■共同决定，当 ■■和 ■■很大时条件方差 ■■也必然很大，即