GARCH模型和自回归条件密度建模在中国股票市场收益中的应用的开题报告题目：GARCH模型和自回归条件密度建模在中国股票市场收益中的应用背景介绍：股票市场收益率波动是投资决策中的重要因素，对投资者和市场参与者具有很高的风险和不确定性。为了进行有效的投资决策，需要对股票市场收益率的波动进行建模和预测。GARCH模型和自回归条件密度建模是两种常见的股票市场收益率波动建模方法。研究内容：本研究旨在以中国股票市场为研究对象，探讨GARCH模型和自回归条件密度建模在股票市场收益中的应用。具体研究内容包括以下几个方面：1.对中国股票市场收益率进行数据分析和预处理，对其随机特性进行检验和分析；2.构建GARCH模型，对中国股票市场收益波动进行建模和预测；3.构建自回归条件密度建模，对中国股票市场收益波动进行建模和预测；4.对GARCH模型和自回归条件密度建模的预测效果进行比较和分析，评价两种模型在中国股票市场收益中的应用价值。研究意义：本研究的意义在于深入理解中国股票市场收益波动特征，探讨不同建模方法的预测效果，为投资者提供有效的投资决策参考，为股票市场的稳定和发展做出贡献。研究方法：本研究采用数据分析和建模方法，通过对中国股票市场的收益率进行历史数据分析和预处理，选取合适的GARCH模型和自回归条件密度建模方法，进行建模和预测，并对两种方法的预测效果进行比较和分析。预期成果：本研究预期建立中国股票市场收益率的GARCH模型和自回归条件密度建模，并对两种方法的预测效果进行比较和分析，从而探讨不同建模方法在中国股票市场收益中的应用价值。最终将形成一篇具有实践应用价值的学术论文。