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    滬深股市指數(shù)收益率波動(dòng)性的實(shí)證分析

    2012-09-26 09:10:52
    統(tǒng)計(jì)與決策 2012年11期
    關(guān)鍵詞:波動(dòng)性股票市場(chǎng)方差

    冷 軍

    0 引言

    隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的進(jìn)程,我國(guó)股市也越來越因?yàn)閷?duì)全球經(jīng)濟(jì)的敏感反應(yīng)而呈現(xiàn)出不穩(wěn)定和風(fēng)險(xiǎn)。尤其是2008年以來,金融危機(jī)席卷全球,使全球經(jīng)濟(jì)迅速下滑,全球主要股市均出現(xiàn)了異常的波動(dòng),各個(gè)國(guó)家都把金融風(fēng)險(xiǎn)管理放到了極其重要的位置。股指收益率的波動(dòng)性可以作為一種度量金融風(fēng)險(xiǎn)的手段。因此,對(duì)我國(guó)滬深股票市場(chǎng)股指收益率的波動(dòng)性的研究,在理論和現(xiàn)實(shí)兩方面均具有十分重要的意義。已有的研究主要是基于收益率殘差分布服從條件正態(tài)分布對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)收益率進(jìn)行實(shí)證分析。本文基于廣義誤差分布(GED),利用GARCH族模型,選取了1995年至2011年近16年的數(shù)據(jù),對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)的收益率波動(dòng)性進(jìn)行長(zhǎng)期的分析。本文通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)采用廣義誤差分布時(shí)(GED),GARCH模型對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)的收益率波動(dòng)性擬合的更好。

    1 研究方法

    ARCH模型已被廣泛地認(rèn)為是目前最能集中地反映方差變化特點(diǎn)的模型,因而在經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的分析中得到了廣泛應(yīng)用。在恩格爾的ARCH模型基礎(chǔ)上,又有其他學(xué)者提出了GARCH、EGARCH、CGARCH以及GARCH-M等改進(jìn)模型(一般合成為GARCH族模型),因其各自具有不同的特性,本文運(yùn)用這些模型從不同的視角揭示我國(guó)股票市場(chǎng)指數(shù)收益率的波動(dòng)性狀況。

    2 數(shù)據(jù)描述及檢驗(yàn)

    2.1 數(shù)據(jù)描述

    本文以上證綜合指數(shù)和深圳綜合指數(shù)為代表,研究我國(guó)股票市場(chǎng)指數(shù)收益率波動(dòng)性特征。盡管上海交易所從1990年12月開始發(fā)布上證綜合指數(shù),深圳交易所從1991年4月開始發(fā)布深證綜合指數(shù),但是由于我國(guó)1995年5月1日開始實(shí)行5天工作日制,因此,我國(guó)股市交易也從1995年5月2日開始由一周6個(gè)交易日改為一周5個(gè)交易日,因此,為了時(shí)間序列的周期一致,本文選取1995年5月2日至2011年2月28日間每一交易日的日收盤價(jià)作為樣本,共3839個(gè)交易數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來源于大智慧軟件),構(gòu)成的時(shí)間序列分別為{SHP}和{SZP},對(duì)我A國(guó)股票市場(chǎng)近十六來的運(yùn)行狀況進(jìn)行研究。在這一樣本期內(nèi),我國(guó)股市經(jīng)歷了2001年至2005年長(zhǎng)達(dá)4年的熊市,2005年至2007年的大牛市以及之后持續(xù)的熊市;同樣,也經(jīng)歷了我國(guó)股市國(guó)有股減持即股權(quán)分置改革,以及2008年以來的席卷全球的金融危機(jī)。因此,基于這么長(zhǎng)的樣本期來對(duì)我國(guó)滬深兩地股市指數(shù)收益率的波動(dòng)性進(jìn)行研究,具有較好的代表性。圖1為樣本期內(nèi)上證綜指和深圳綜指的走勢(shì)圖。

    圖1 1995.5至2011.2上證綜指和深證綜指走勢(shì)

    股市日收益率采用股價(jià)指數(shù)的一個(gè)對(duì)數(shù)差分來衡量,設(shè)Pt為當(dāng)天的收盤指數(shù),Pt-1為前一天市場(chǎng)的收盤指數(shù),則可以將股票指數(shù)的收益率為:

    根據(jù)上述公式,在滬深綜指時(shí)間序列分別為{SHP}和{SZP}的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了分表代表滬深兩地綜指日收益率的時(shí)間序列{SHR}和{SZR}。圖2為上證綜指和深圳綜指日收益率走勢(shì)圖。從圖中可以看出,上證綜指和深證綜指的收益率的波動(dòng)都表現(xiàn)出明顯的時(shí)變性、突發(fā)性、與集聚性特征。

    圖2 上證綜指和深圳綜指日收益率走勢(shì)圖

    2.2 正態(tài)性檢驗(yàn)

    圖3 滬深綜指收益率的數(shù)據(jù)特征(左圖為滬市,右圖為深市)

    通過eviews對(duì)上證綜指日收益率時(shí)間序列和深證綜指日收益率時(shí)間序列分別做描述性統(tǒng)計(jì)。獲得如圖3所示的兩指數(shù)日收益率的直方圖。由圖3可知,上證綜指收益率從的平均(Mean)小于深證綜指收益率,偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis)都大于深證綜指收益率,另外,兩地股市的JB統(tǒng)計(jì)量均非常大且其P為0.00000。由于對(duì)稱分布的偏度等于0,而上證綜指收益率的偏度是正值,說明上海股市的收益率是向右偏斜的,而深證綜指收益率的偏度是負(fù)值,說明是向左偏斜的。正態(tài)分布的峰度等于3,而滬深兩地股市的綜指收益率的峰度均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于3,表明滬深兩地股市的收益率均顯著不服從正態(tài)分布,且具有較為明顯的“尖峰厚尾”。

    2.3 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    圖4 上證綜指日收益率序列{SHR}(左)和深證綜指日收益率序列{SZR}(右)的ADF檢驗(yàn)

    對(duì)上證綜指日收益率序列{SHR}做ADF檢驗(yàn),如上圖4所示,所得檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為-60.55417,伴隨概率為0.0001,且1%顯著性水平下的MacKinnon臨界值為-3.431868,因此拒絕序列存在單位根的假設(shè),該序列是平穩(wěn)序列。同樣可驗(yàn)證深證綜指日收益率序列{SZR}序列也是平穩(wěn)序列。

    3 實(shí)證結(jié)果及分析

    根據(jù)序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)分析圖,上證綜指日收益率序列{shr}存在滯后11階偏自相關(guān),而深證綜指日收益序列{szr}存在滯后15階偏自相關(guān),又根據(jù)簡(jiǎn)單實(shí)用原則,均值方程分別設(shè)為

    下面根據(jù)方差方程的設(shè)定不同,采用不同的模型對(duì)我國(guó)滬深股市綜指日收益率的波動(dòng)性進(jìn)行研究,模型參數(shù)估計(jì)方法采用擬極大似然估計(jì)法,得到穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差。

    3.1 GARCH(1,1)模型

    模型各參數(shù)估計(jì)結(jié)果見表1。

    表1 滬深股市收益率GARCH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果

    從表1可知,滬深股市尾部厚度的度量參賽ν的估計(jì)值分別是1.177346和1.257805,均小于2,且隨行概率均非常低,說明收益率不具有正態(tài)分布(正態(tài)分布ν=2)的特性,呈現(xiàn)出后尾性,GED分布擬合數(shù)據(jù)效果良好。上海股市和深圳股市的方差方程中殘差平方項(xiàng)的系數(shù)α1和方差項(xiàng)的系數(shù)β1均是正數(shù),且在0.001水平上顯著,反映了異方差性和波動(dòng)聚集性的存在;而系數(shù)之和α1+β1均接近于1,則說明了兩市股價(jià)具有很強(qiáng)的波動(dòng)持續(xù)性。對(duì)兩地股市的方差方程系數(shù)和進(jìn)行Wald檢驗(yàn)結(jié)果如表2:

    表2 兩地股市方差方程系數(shù)和的wald檢驗(yàn)

    由滬深兩地股市指數(shù)收益率方差方程系數(shù)和的wald檢驗(yàn)結(jié)果可知,由于F檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)的隨行概率均大于顯著性水平,因此接受系數(shù)和為1的原假設(shè),表明波動(dòng)性沖擊具有持久性的效應(yīng),且過去的沖擊對(duì)未來波動(dòng)的影響衰減得十分緩慢。另外,通過對(duì)殘差項(xiàng)進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)不存在ARCH效應(yīng),因此利用GARCH(1,1)模型描述滬深股市指數(shù)收益率波動(dòng)的效果較好。

    3.2 基于GJR-GRACH(1,1)模型的杠桿效應(yīng)研究

    GJR-GRACH(1,1)的方差形式為:

    模型各參數(shù)估計(jì)結(jié)果見表3。

    表3 滬深股市收益率GJR-GRACH(1,1)模型估計(jì)結(jié)果

    由估計(jì)結(jié)果可知,上海股市綜指收益率的δ在5%的水平上顯著,而深圳股市綜指收益率的δ并不是不顯著的,表明在樣本期內(nèi)上海股市的杠桿效應(yīng)明顯,而深圳股票市場(chǎng)的杠桿效應(yīng)不十分明顯。但兩市場(chǎng)的δ都為正,說明利空消息影響大于利好消息影響。

    3.3 E-GARCH(Exponential GARCH)模型

    為進(jìn)一步驗(yàn)證杠桿效應(yīng),用EGARCH(1,1)模型做實(shí)證檢驗(yàn),結(jié)果如下表4所示:

    表4 滬深股市收益率利用E-GARCH(1,1)模型的估計(jì)結(jié)果

    由表4可知,滬深兩地股市綜指收益率的非對(duì)稱系數(shù)γ均為負(fù),說明利空消息比利好消息產(chǎn)生更大的波動(dòng),其中,上海股市在5%的水平上顯著,深圳股市不顯著。上海股市,γ=-0.024560,則正的沖擊對(duì)波動(dòng)的影響比負(fù)的沖擊對(duì)波動(dòng)的影響小,當(dāng)ut-1>0時(shí),有一個(gè)α1+γ=0.201151倍沖擊,當(dāng)ut-1<0時(shí),有一個(gè)α1+γ=0.250271倍的沖擊。且參數(shù)統(tǒng)計(jì)量均顯著,說明對(duì)利好和利空消息對(duì)股價(jià)波動(dòng)性影響較大。 α1和 β1都很顯著,但 α1+β1>1,表明收益率波動(dòng)不會(huì)衰減,波動(dòng)最為劇烈,不滿足平穩(wěn)性條件。

    3.4 GARCH-M模型

    表5 滬深股市收益率利用GARCH-M(1,1)模型的估計(jì)結(jié)果

    由表5可知,上海市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)系數(shù)θ為-0.015935,且在10%的水平上顯著,符號(hào)為負(fù),說明上海股市的投資者的收益期望與市場(chǎng)波動(dòng)之間呈弱負(fù)相關(guān),但絕對(duì)值很小,投資者對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是弱偏好的,有一定的投機(jī)成分,這從另一個(gè)側(cè)面反映了我國(guó)股票市場(chǎng)仍是一個(gè)不成熟的新興資本市場(chǎng),股票市場(chǎng)中仍有一定的投機(jī)現(xiàn)象,而這種投機(jī)性的存在又會(huì)使得股票價(jià)格的波動(dòng)更加劇烈。另一方面,深圳市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)系數(shù)θ為0.028534,符號(hào)為正,說明收益率與風(fēng)險(xiǎn)成正向變化,投資者對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是厭惡,對(duì)于波動(dòng)需要一定的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償,但絕對(duì)值也很小,僅為0.080027,說明風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度很小,市場(chǎng)的投機(jī)現(xiàn)象沒有滬市的嚴(yán)重。

    4 結(jié)論

    本文根據(jù)不同模型的特點(diǎn),分別采用GARCH模型族中 的 GARCH(1,1)、GJR-GRACH(1,1)、EGARCH(1,1)以 及GARCH(1,1)-M等模型,從多個(gè)視角我國(guó)股票市場(chǎng)指數(shù)收益率的波動(dòng)性狀況進(jìn)行分析。實(shí)證研究結(jié)果表明:

    (1)和發(fā)達(dá)國(guó)家的股票市場(chǎng)一樣,我國(guó)股票市場(chǎng)指數(shù)收益率也存在著波動(dòng)的聚集性、爆發(fā)性、持久性以及均值恢復(fù)性。

    (2)我國(guó)上證指數(shù)收益率波動(dòng)性存在明顯的非對(duì)稱性,杠桿效應(yīng)明顯,利好和利空消息的發(fā)布對(duì)股票市場(chǎng)指數(shù)收益率的波動(dòng)性會(huì)顯著的影響。這與朱均均、謝識(shí)予(2011)、周少甫(2005)的研究結(jié)果基本一致。而深證指數(shù)收益率的非對(duì)稱性、杠桿效應(yīng)均不顯著,利好和利空消息對(duì)股指收益率的波動(dòng)性影響不顯著。這與周少甫(2005)發(fā)現(xiàn)的滬深兩市均具有顯著的非對(duì)稱性的研究結(jié)果有所不同。

    (3)我國(guó)滬深股票市場(chǎng)總體上不存在顯著的風(fēng)險(xiǎn)——收益權(quán)衡關(guān)系,投資者總體上趨于中性,其中上海市場(chǎng)投資者有點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)弱偏好,深圳市場(chǎng)有一定的風(fēng)險(xiǎn)厭惡,對(duì)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)要求一定的補(bǔ)償。這與周少甫(2005)、陳雄兵、張宗成(2008)的研究結(jié)果有所不同,但在滬市中的投機(jī)性要比深市嚴(yán)重的結(jié)果與周少甫(2005)的結(jié)論一致。這意味著我國(guó)股票市場(chǎng)雖然與發(fā)達(dá)國(guó)家股市之間雖然仍存在比較大的差距,但已有很大的改善,投機(jī)現(xiàn)象有所減少。

    [1]藩越.成交量的GARCH修正模型在股市波動(dòng)中的應(yīng)用[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2004,(8).

    [2]周少甫,袁興興.我國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)非對(duì)稱性的實(shí)證研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理,2005,(6).

    [3]陳雄兵,張宗成.基于修正GARCH模型的中國(guó)股市收益率與波動(dòng)周內(nèi)效應(yīng)實(shí)證研究[J].中國(guó)管理科學(xué),2008,(8).

    [4]高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模(第二版)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009,(5).

    [5]陳守東,馬輝,才元.上海證券市場(chǎng)分階段收益率與波動(dòng)性的特征分析[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2006,(7).

    [6]中國(guó)股市波動(dòng)率的雙重不對(duì)稱性及其解釋——基于MS-TGARCH模型的MCMC估計(jì)和分析[J].金融研究,2011,(3).

    [7]馬慧敏.滬市A股弱勢(shì)有效性實(shí)證研究[J].求索,2011,(8).

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