题目：基于非参数模型的沪深股市波动性影响因素分析

波动性是股票市场赖以存在和发展的基础，与金融市场的不确定性和风险直接相关，是体现金融市场质量和效率最有效的指标之一。因此，股市波动性的影响因素分析一直是金融经济学研究的热点，一方面有助于减少股市波动的非正常波动，增加股票市场的稳定性，另一方面对于投资者、上市公司及政府部门也有着重大的现实意义。本文首先利用迭代累积平方和算法对上证综合指数和深证成份指数1996年12月16日至2010年12月31日的收益率序列进行了变结构点的检测，通过将变结构点与重大事件对应选取需要研究的对股市产生重大影响的事件，并利用选取的事件将样本分成若干子区间；然后分别利用参数GARCH族模型对各子区间分别建模，从而分析事件对股市波动性产生的影响。由于参数模型中存在模型形式错误设定的问题，本文还利用非参数GARCH模型估计了上证综指和深证成指样本区间的波动率，并利用N-W核回归估计对非参数GARCH模型估计的波动率与收益率进行回归，分析政策性事件对股市波动性产生的影响；最后通过比较发现，参数GARCH族模型与非参数模型得到的结论基本一致，但是非参数模型的拟合效果更好。通过实证分析发现，我国存在明显的政策市现象，国家股市政策、宏观经济政策是股市重大波动的最主要的影响因素，其次机构投资者的数量对股市波动性也有显著的影响，另外投资者的预期对股市波动性的影响巨大，文章最后根据各事件对股市波动性产生的具体的影响为决策部门制定政策提供了一定的建议。