1. 研究目的与意义
通过对中石化与中石化的收益率波动特征分析与风险评价，两个公司之间进行对比，提出风险控制的对策以及突发事件的应对，让投资者能够获得更好的收益。
近年来，我国的石油行业发展迅猛，但是面临的风险也越来越大。中国石油行业虽然存在优势：能源需求量大，可以带动行业迅速发展；成本低，具备价格优势；但是定价权弱，国内储量低且开采难度大。同时资源约束矛盾突出，能源效率也有待提高，环境压力也在不断增大，日益严重的雾霾即可显示这一威胁；能源体制亟待改革。中国石油行业需要跟紧世界的脚步，不论是美国西德克萨斯轻质原油（WTI）与布伦特原油价格倒挂日渐频繁；还是轻质原油和重质原油价差缩小；抑或是石油的金融属性更加明显，投机商继续青睐石油期货市场；还是需求大幅下降，但降幅逐季收窄；欧佩克减产履约率呈现前高后底走势，剩余产能大幅增加；石油库存居高不下，以上这些通通影响着中国石油行业的发展情况，通过财报、数据、收益率通通体现了出来。
这就需要通过对于我国最大的两个石化双“熊”——中国石油化工股份有限公司（中石油）和中国石油天然气股份有限公司（中石化）的收益率波动特征分析与风险评价，从中选择一个更好的策略。
2. 研究内容和预期目标
通过选取10余年来中石油与中石化的股票价格的对数收益率序列为研究对象，运用数学模型与方法分析它的波动特征。
1、完成资料、数据的收集
2、对调查数据进行统计分析
3. 国内外研究现状
长期以来，国外学者通过对股票收益率时间序列的观察发现在大的波动以后常常会伴随出现大的波动，而在小的波动以后常常伴随出现小的波动，这就是金融时间序列众多特征中的一个显著特征即波动聚集性。1986年波勒斯列夫基于ARCH模型得到了GARCH模型，1989年，Glosten、Jagannathan与Runkel基于正态分布，在条件方差中加入了负冲击的杠杆效应，提出了GJR模型；1991年Nelson提出了一种应用更广泛的指数GARCH模型，即EGARCH模型；1993年Engle等又利用信息反映曲线分析并且比较了多种模型的杠杆效应，发现还是GJR模型模拟刻画收益率的杠杆效应最好；同年Glosten、Jagannathan与Runkel也分析比较了多种GARCH-M模型，得出了不同的模型的假定会导致条件方差对收益率产生正或负不同的影响结论；2002年Ralph Firedmann和Walter G.Sanddorf-Kohle将EGARCH模型和GJR模型应用到中国股票分析市场的动态波动分析中，市政结果发现，针对选定的特定值，他们是比较稳定的。
4. 计划与进度安排
一、导论
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
5. 参考文献
股票收益率序列的多重分形特征分析—陈晓娜
国内外原油市场的多重分形性与交互相关性分析—陈晓娜
中石油、中石化在油价波动中的财务绩效表现—关博
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