1. 研究目的与意义（文献综述）

本文主要密切关注股票市场波动性问题，综合运用统计的理论与方法，研究股票市场波动风险因素，结合实际数据，运用统计软件，对统计数据进行定量分析与挖掘。

本文主要采用条件异方差模型描述分析股票的波动特性，应用混合分布对中国上市公司按照股票波动特性进行分组，然后应用适合的分析方法，根据不同的风险水平，对中国上市公司进行识别与分析。

自现代金融体系建立以来，风险与收益相匹配的原则得到了理论界和实务界的广泛认可。因此，在金融实务中如何对风险进行有效的测度和衡量成为金融研究工作者重点关注的话题。在现代金融理论中，波动率是金融时间序列最重要的特征之一，常被用于度量风险的大小，在金融市场的风险测定和金融衍生品定价方面发挥着巨大的作用。股票市场因其参与个体众多，风险的时变性和跳跃性更为明显，因此，对股票市场风险的有效测度成为学术界需要重点突破的一个领域。

2. 研究的基本内容与方案

1、选取2006年至2014年a股上市公司每日股票收盘价数据，数据来自csmar数据库和wind数据库。

2、对原始样本数据进行处理，得到每日股票收盘价序列，并验证其平稳性；若为平稳序列，用eviews软件输出每日股票收盘价序列的统计量特征及分布图。

3、对每日股票收盘价序列进行单位根检验与相关性分析，根据分析结果判断该序列适合建立哪种模型。

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅有关股票波动性方面的文献资料，明确研究的主要内容，了解研究所需理论知识和方法，并温习所学过的回归分析、多元统计分析、时间序列分析等知识和方法。

第4－5周： 翻译相关的英文文献，确定自己的研究方案，撰写毕业论文开题报告，按照指导老师的意见认真改正自己的不足之处。

第6－9周：进一步接触garch模型，以期望在撰写论文过程中能够深刻理解和灵活运用。对样本数据进行整理和分析，利用eviews软件分析样本数据的统计特征并进行处理，对得到的新数据进行残差序列异方差性检验。

4. 参考文献（12篇以上）

1. 王燕. 应用时间序列分析[m]. 北京：中国人民大学出版社，2012.

2. 谢宇. 回归分析.第2版[m]. 社会科学文献出版社,2013.

3. 于秀林, 任雪松. 多元统计分析[m]. 中国统计出版社, 1999.

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