由于金融类时间序列，如收益率时间序列，往往具有时变性特点和束性趋势，其方差会随着时间变化而变化，呈现出异方差特征。 以下就是由小编为您提供的上交所国债市场波动率的实证。
国外的研究中，Brooks和Simon(1998)按照一定的标准选用特定的GARCH模型来预测美元汇率的收益波动情况;Aguilar，Nydahl(2000)使用GARCH模型来对汇率的波动性进行建模，取得了较好的拟合效果;Torhen、Bollerslev等人(2001)在基于德国马克和日元对美元的汇率值、每日汇率值、每日汇率的波动分布和相关性的基础上，完善了GARCH模型使用过程中对样本分布的限制条件。
在国内，惠晓峰等(2003)基于时间序列GARCH模型对人民币汇率进行预测，发现GARCH模型的预测汇率与实际汇率是非常接近的，拟合曲线几乎完全跟得上实际汇率走势;邹建军(2003)通过研究发现GARCH(1，1)模型对我国沪市收益波动性具有比较好估计和预测效果。牛方磊、卢小广(2005年)运用ARCH类模型对基金市场的波动性进行了研究，发现上证基金指数收益率表现出非正态性和条件异方差的特征，GARCH(1，1)模型对上证基金的波动具有很好的拟合效果。王佳妮、李文浩(2005)应用ARCH类模型分析了1999—2004年欧元、日元、英镑、澳元等四种货币兑美元的汇率。
以上研究表明，ARCH类模型能够比较准确地刻画金融类时间序列，特别是金融收益率时间序列的波动性。因此，本文对我国交易所国债市场波动率的研究，也是以ARCH类模型为基础，通过深入分析交易所国债市场波动率的内在特征，选取合适的模型对其进行刻画。
样本选取与统计特征分析
(一)样本选取和指标设计
由于上海证券交易所国债指数从总体上基本反映了上海证券交易所国债价格的变动情况。本文以上证国债指数作为研究对象，选取2003年2月24日至2006年4月18日的每日上证国债指数收盘价为样本，共计764个观测值，数据来源于上海证券交易所、湘财证券圆网等相关网站。
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