《表2 区块链概念板块指数的对数收益率的GARCH (2, 2)》

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《区块链网络热度对其概念股波动性的影响研究》

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由表1可知，区块链概念板块的对数收益率和百度指数的日变化率均在1%的显著水平下拒绝了原假设，说明RBC和d BIBC均为平稳序列，这与“股价数据序列通常非平稳，而股价收益率序列通常平稳”相契合。由此可以对区块链概念板块指数收益率建立GARCH模型。接着，检验区块链概念板块指数收益率的波动是否具有条件异方差，由检验结果可知，z统计量的概率值为0.0029，远小于0.05，拒绝原假设，表明区块链概念板块股价指数收益率回归后的残差序列存在ARCH效应。为研究区块链网络搜索热度对其概念板块股价指数收益率的波动影响，将“区块链”关键词的百度指数日变化率引入GARCH模型中。由模型检验结果可知GARCH（2，2）模型的效果最好，其分析结果如表2所示。