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    利率變化對(duì)股市波動(dòng)的影響

    2018-08-28 13:55:02馮繼國(guó)高波
    時(shí)代金融 2018年15期
    關(guān)鍵詞:GARCH模型利率

    馮繼國(guó) 高波

    【摘要】利率作為貨幣市場(chǎng)資金流動(dòng)的風(fēng)向標(biāo),它是否會(huì)通過(guò)影響投資者在股市上的投資決策而造成股市的波動(dòng)。本文將Shibor利率引入GARCH模型的條件異方差方程中,從短期利率、中長(zhǎng)期利率和長(zhǎng)期利率,利率可被預(yù)期和未預(yù)期兩個(gè)方面入手,分析了利率對(duì)股市收益率波動(dòng)的影響,認(rèn)為利率與股市波動(dòng)負(fù)相關(guān)且影響微弱。

    【關(guān)鍵詞】利率 GARCH模型 股市波動(dòng)

    一、引言

    (一)選題背景

    近年來(lái),面對(duì)股市的大起大落,不少人認(rèn)為是由于實(shí)行經(jīng)濟(jì)改革導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)下行壓力增大所引起。另外再加上美聯(lián)儲(chǔ)加息等外部刺激因素的出現(xiàn),致使投資者在股市上的決策不穩(wěn)定,影響了股市的波動(dòng)。這樣的情況不是僅會(huì)在中國(guó)出現(xiàn),世界范圍內(nèi)的股市都有內(nèi)在的聯(lián)系,因此都會(huì)受到影響。對(duì)中國(guó)來(lái)說(shuō),2013年在央行全面放開貸款利率管制后,有投資者就預(yù)言這對(duì)股市波動(dòng)不會(huì)造成太大的影響,因?yàn)殛P(guān)鍵的存款利率并沒(méi)有市場(chǎng)化。2014年,在整體宏觀經(jīng)濟(jì)由高速向中高速轉(zhuǎn)變的情況下,央行不得不采取連續(xù)降息的寬松貨幣政策,這反而造成了股市的急劇上漲。2015年又因?yàn)榻?jīng)濟(jì)下行壓力的持續(xù)增大,中國(guó)股市更一度發(fā)生股災(zāi)。中國(guó)現(xiàn)行利率政策對(duì)股市波動(dòng)到底影響多大,這引起了人們的高度關(guān)注和思考。因?yàn)楣墒械拈L(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展會(huì)增強(qiáng)投資者信心,對(duì)一國(guó)經(jīng)濟(jì)良好發(fā)展起到助推作用,所以許多研究者對(duì)此進(jìn)行過(guò)研究,但是由于所取影響變量不同,而不能得到一致的結(jié)論。

    具體到為什么要選取利率作為外生變量,是因?yàn)樵诤暧^政策方面,調(diào)節(jié)利率是貨幣政策的一種重要手段,從微觀市場(chǎng)角度講,利率又起到了決定資金流向的作用,利率成為了連接貨幣市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的紐帶。因此選利率為影響股市的外生變量,具有一定的研究?jī)r(jià)值。

    據(jù)上所述,近年來(lái)的股市大幅波動(dòng),是否與當(dāng)下中國(guó)的貨幣政策有關(guān)?實(shí)行貨幣政策后,利率對(duì)股市的穩(wěn)定起什么作用,具體的影響機(jī)制又是怎樣?這正是本文以期研究解決的問(wèn)題。

    (二)股市波動(dòng)的研究文獻(xiàn)

    對(duì)于金融市場(chǎng)波動(dòng)性的研究起始于資產(chǎn)選擇和資產(chǎn)定價(jià),自從ARCH模型被提出后,在其基礎(chǔ)上衍生出很多此類模型。Taylor于1986年提出的SV模型,可以說(shuō)開創(chuàng)了股票波動(dòng)率研究的另外一個(gè)分支[3]。Liesenfeld與Jung(2000)從實(shí)證的角度出發(fā),證明在一定假設(shè)條件下,SV模型可以很好地描述波動(dòng)率的尖峰厚尾性。與ARCH相比,SV模型主要用于金融衍生品的定價(jià)和波動(dòng)率的性質(zhì)分析上。隨著金融計(jì)量學(xué)的快速發(fā)展,已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率(簡(jiǎn)稱RV)成為了研究股市波動(dòng)的新方向。在一般情況下,GARCH(1,1)或GARCH(1,2)可以很好地描述金融資產(chǎn)收益率的分布性質(zhì)。Nelson(1991)提出了指數(shù)EGARCH模型,打破了GARCH模型估計(jì)中條件方差滯后項(xiàng)系數(shù)非負(fù)的限制,同時(shí)論述了不同性質(zhì)的信息對(duì)條件方差的影響,即通常所謂的杠桿效應(yīng)。我國(guó)學(xué)者使用各種GARCH模型對(duì)股市進(jìn)行過(guò)實(shí)證分析,丁華(1999)利用ARCH模型對(duì)上證A股進(jìn)分析,發(fā)現(xiàn)其收益率殘差的平方序列有著自相關(guān)性[4];陳浪南和黃杰鯤(2002)使用GARCH-M模型,分析信息量對(duì)股市波動(dòng)的影響,并得出結(jié)論:存在杠桿效應(yīng)且中國(guó)股市的投機(jī)成分不斷弱化[6]。

    此外還有許多學(xué)者對(duì)GARCH模型進(jìn)行了深入的研究,盧方元和李成鈺(2007)比較了殘差序列在條件正態(tài)分布和學(xué)生t分布下上證綜指收益率序列的擬合結(jié)果,認(rèn)為學(xué)生t分布能更好地描述[10]。還有學(xué)者把GARCH模型應(yīng)用到風(fēng)險(xiǎn)管理的研究上,計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VAR[5]。GARCH模型雖然對(duì)金融資產(chǎn)的波動(dòng)具有很好的擬合效果,但在其中引入新的外生變量來(lái)解釋波動(dòng)率的各種特征已成為另外一個(gè)重要的研究方向。

    Lamoureux和Lastrapes(1990)曾把交易量引入條件異方差方程中,解釋了利率波動(dòng)的持續(xù)性,使之和大大降低[1]。夏春光(2005)通過(guò)計(jì)算利率前后的股指波動(dòng)率,發(fā)現(xiàn)我國(guó)股市表現(xiàn)出了極弱的利率效應(yīng)[7]。戴曉嵐(2006)利用GARCH-M模型,把央行調(diào)整基準(zhǔn)利率作為虛擬變量引入,在樣本期2001年至2005年之間,四次基準(zhǔn)利率的調(diào)整影響是有差異的,沒(méi)有取得一致的研究結(jié)論[8]。畢曉文和馮玉梅(2007)把成交量引入方差方程中,且把利率作為虛擬變量引入,發(fā)現(xiàn)成交量與股市的波動(dòng)呈現(xiàn)出較強(qiáng)的正相關(guān)[9]。

    二、理論模型的建立

    (一)GARCH模型類介紹

    在宏觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域和金融領(lǐng)域,經(jīng)??梢钥吹骄哂腥缦绿乩m(xù)征的時(shí)間序列:他們?cè)谙瞧椒€(wěn)因素的影響之后,殘差序列的波動(dòng)在大部分時(shí)段是平穩(wěn)的,但有時(shí)會(huì)出現(xiàn)持續(xù)偏大,偏小的現(xiàn)象,這是方差非齊性所導(dǎo)致的。由于基于序列方差齊性的分析方法已經(jīng)無(wú)法使用,這給研究利率、匯率、通脹率、股價(jià)指數(shù)等金融時(shí)間序列的人員帶來(lái)了很大的困擾。直到Engle于1982年在分析英國(guó)的通貨膨脹率序列時(shí),創(chuàng)造性地提出自回歸條件異方差(Autoregressive Conditional Heteroskedastic)模型后,簡(jiǎn)稱ARCH模型,人們對(duì)金融序列的研究才又一次x興起。

    在1986年Bollerslev提出的廣義ARCH模型(Generalized ARCH Model,GARCH)后,人們發(fā)現(xiàn)GARCH(1,1)或者GARCH(1,2)就可以很好地?cái)M合金融資產(chǎn)的波動(dòng)性,具體模型如下:

    其中,■施加約束條件使條件方差非負(fù),上述模型簡(jiǎn)稱為GARCH(p,q)。當(dāng)■或者接近1時(shí),條件方差不再是弱平穩(wěn)的,成為IGARCH模型,他可以較好地?cái)M合金融資產(chǎn)收益率的時(shí)間序列過(guò)程,從而進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    (二)理論模型的建立

    本文使用金融常用的對(duì)數(shù)收益率描述股市的波動(dòng),計(jì)算公式如下:

    Rt=100*(lnPt-lnPt-1)

    其中,Rt代表t日的收益率,Pt代表t日指數(shù)的收盤價(jià),乘以100是為了擴(kuò)大數(shù)量級(jí),增加模型的估計(jì)精度。Lamoureux和Lastrapes(1990)曾把交易量作為市場(chǎng)信息量的替帶變量,據(jù)其改變相對(duì)投資收益率和機(jī)會(huì)成本的機(jī)理,將其引入GARCH的條件方差方程中,建立了新的模型,論文仿照其原理同樣將利率引入GARCH模型中,得到如下模型:

    綜合以上分析,利率的變化與改變相對(duì)投資收益率和機(jī)會(huì)成本的機(jī)理是相通的。在實(shí)際生活和金融理論中,存在著多種利率,例如存貸款利率及據(jù)借款者信用而提供的不同利率。為了綜合分析利率對(duì)股市波動(dòng)的影響,本文引進(jìn)利率期限、利率是否預(yù)期因素,分別建立相應(yīng)的模型來(lái)研究利率對(duì)股市波動(dòng)的影響。四種期限的利率引入方程后具體模型如下:

    其中,ri(i=1,2,3,4)表示四種不同期限的利率,■為四種期限利率及其滯后項(xiàng),用來(lái)反應(yīng)利率影響股市的時(shí)間長(zhǎng)短。

    投資者往往依據(jù)利率過(guò)去的變動(dòng)來(lái)進(jìn)行投資預(yù)測(cè),若利率發(fā)生實(shí)際變化,可預(yù)期的部分會(huì)被反映到了投資行為中,未預(yù)期部分才會(huì)對(duì)當(dāng)期的投資行為產(chǎn)生影響,對(duì)上述兩部分利用如下ARMA模型擬合:■

    將上述兩部分代入條件方差方程后,得到如下模型:

    其中,unri,t-n=εt代表利率的未預(yù)期部分,■■代表利率預(yù)期部分。通過(guò)比較上式中γj和λj系數(shù),可看出他們對(duì)股市波動(dòng)性影響的大小程度和傳導(dǎo)機(jī)理。

    三、實(shí)證分析

    (一)數(shù)據(jù)的選取及說(shuō)明

    利率我們選取Shibor上2011年1月4日到2017年5月31日的交易日數(shù)據(jù),理論上利率是資金的價(jià)格,但在現(xiàn)實(shí)金融市場(chǎng)上,卻存在各種形式,如:長(zhǎng)期利率和短期利率,商業(yè)銀行的各種期限的借貸款利率等。Shibor作為我國(guó)利率市場(chǎng)化的重要舉措,可以認(rèn)為基本如實(shí)的反應(yīng)了我國(guó)貨幣市場(chǎng)上述各種形式利率的實(shí)在狀況。

    股市數(shù)據(jù)我們選取深圳成指的收益率數(shù)據(jù),其來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)和深交所公布的統(tǒng)計(jì)年鑒。由于在上述期間中國(guó)股市經(jīng)歷了大幅波動(dòng),例如上證綜指曾經(jīng)從2047點(diǎn)漲至5166點(diǎn),然而,在很短時(shí)間內(nèi),就由5166點(diǎn)跌至3507點(diǎn)。因此本文選取了此間段的數(shù)據(jù)作代表。下面是描述性分析:

    (二)模型的建立

    我們以時(shí)間年限為橫軸,收益的波動(dòng)幅度為縱軸做收益率的波動(dòng)圖如下:

    從以上圖1的收益率走勢(shì)圖中可看出,從2011年到2012年期間收益率波動(dòng)較小,而2014年及2015年存在著劇烈的波動(dòng),且存在著明顯的時(shí)變性、集聚性和持續(xù)性。這正與GARCH模型所能刻畫的特點(diǎn)相符合,為我們提供了初步建模模信息。

    在建模前需要對(duì)收益率序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),再結(jié)合圖1可知我們可采用ADF單位根檢驗(yàn)(不包含截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)),結(jié)果t值=-32.68098,概率P=0.000,拒絕原假設(shè),認(rèn)為序列是平穩(wěn)。首先用ARMA對(duì)收益率序列建模,即利用■模型。據(jù)AIC及SC信息準(zhǔn)則,擬合結(jié)果如下:Rt=-0.4888Rt-1+0.5765εt

    據(jù)以上結(jié)果知,收益率服從ARMA(1,1)說(shuō)明其有自相關(guān)性,收益率之間不是相互獨(dú)立的。接下來(lái)應(yīng)進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn),ARCH模型假定條件方差近似等于殘差的平方,在方程成立時(shí)殘差平方的自相關(guān)系數(shù)是不等于零的。

    本文經(jīng)檢驗(yàn)LM的T統(tǒng)計(jì)量=39.468>■,所以能夠拒絕原假設(shè),認(rèn)為序列存在ARCH效應(yīng)。因此可以對(duì)收益率序列進(jìn)行GARCH模型擬合。本文分別在正態(tài)分布和學(xué)生t分布下對(duì)收益率序列擬合GARCH和EGARCH模型,結(jié)果如下表:

    從表2可看出:對(duì)于同一分布同一類型的模型,僅改變條件方差的滯后階數(shù),據(jù)AIC和SC信息來(lái)看,模型的改進(jìn)效果并不大,且在大部分情形中滯后二階時(shí)并不顯著;還可看出,學(xué)生t分布比正態(tài)分布要好;在不改變滯后階數(shù)及分布時(shí),EGARCH的估計(jì)結(jié)果要于GARCH的擬合結(jié)果,證實(shí)了收益率殘差對(duì)波動(dòng)性的影響確實(shí)存在杠桿效應(yīng)。據(jù)以上分析對(duì)比,及各自的擬合效果,認(rèn)為學(xué)生t分布優(yōu)于正態(tài)分布,由此下文使用服從學(xué)生t分布的EGARCH模型進(jìn)行實(shí)證分析。

    (三)利率的期限因素影響分析

    據(jù)論文第三部分建立的利率期限因素影響股市波動(dòng)性的模型,選擇四種不同期限的利率:RD(隔夜)、RW(一周)、RW2(兩周)、RM(一月),來(lái)考察利率的期限不同,對(duì)股市波動(dòng)性影響的傳導(dǎo)機(jī)制有何不同。本文選用學(xué)生t分布下的ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型進(jìn)行擬合結(jié)果整體如下表:

    由上表可看出,利率在當(dāng)期對(duì)股市的波動(dòng)影響隨著期限的增加而減弱,說(shuō)明隨著時(shí)間的增長(zhǎng),利率的敏感度會(huì)降低。但是滯后項(xiàng)與期限之間沒(méi)有明表現(xiàn)出明顯的相關(guān)性,這可能與利率自身有關(guān)。

    (四)利率的預(yù)期部分及未預(yù)期部分

    在文章的第三章已經(jīng)建立了理論模型,在此,采用一周的拆借利率進(jìn)行分解,與利率的期限因素分析相似,使用服從學(xué)生分布的ARMA(1,1)及EGARCH(1,1)模型進(jìn)行實(shí)證,由于一周的拆借利率存在多個(gè)交易日,我們僅把當(dāng)期及滯后五期依次引入GARCH模型,具體實(shí)證結(jié)果如下:

    從一周的拆借利率的預(yù)期和未預(yù)期部分實(shí)證結(jié)果看,基本符合第三部分設(shè)立立的理論模型,利率未預(yù)期部分只在當(dāng)期存在影響,預(yù)期部分的結(jié)果與前面期限因素的相似。具體來(lái)說(shuō),正負(fù)號(hào)沒(méi)有變化,未預(yù)期部分的影響系數(shù)0.0610要大于預(yù)期部分的影響系數(shù),作為當(dāng)期的一個(gè)隨機(jī)沖擊,反應(yīng)在投資者的當(dāng)期決策中,因而只在當(dāng)期產(chǎn)生影響

    由以上模型結(jié)果可知,各種期限利率及利率未預(yù)期部分的變化,對(duì)股市波動(dòng)性都有一定的影響,但是數(shù)量都很小。說(shuō)明影響股市波動(dòng)性的主要因素除了利率外還應(yīng)該有其他的因素,例如:宏觀政策、通脹等。目前我國(guó)金融改革雖初見成效,但是發(fā)展任重道遠(yuǎn);需要做的還

    很多,如:體制機(jī)制建設(shè)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避能力、政府監(jiān)管能力等。另外,交易產(chǎn)品的稀缺,使得投資者在貨幣市場(chǎng)和資本市場(chǎng)間很難快速調(diào)整資產(chǎn)配置,利率在貨幣市場(chǎng)上調(diào)節(jié)資金流動(dòng)的作用并不顯著,也可造成上述模型估計(jì)結(jié)果中,利率系數(shù)偏小。

    四、結(jié)論及建議

    在本文利用了上海銀行間同業(yè)拆放利率Shibor和深圳成指數(shù)據(jù),對(duì)利率如何影響股市的波動(dòng)進(jìn)行了實(shí)證分析。首先對(duì)深圳成指收益率建立條件異方差模型,其次經(jīng)過(guò)對(duì)GARCH及EGARCH模型分別在正態(tài)分布和學(xué)生t分布下的擬合比較,得知在學(xué)生t分布下的EGARCH模型效果較好。然后把利率引入EGARCH模型的方差方程中來(lái)研究他們對(duì)股市波動(dòng)性的影響。

    據(jù)上可得以下結(jié)論:

    首先,利率與股市波動(dòng)性具有負(fù)相關(guān)關(guān)系,且未預(yù)期部分影響相對(duì)較大,這與以往的研究結(jié)果一樣。但本文從投資者改變股市資產(chǎn)配置的角度進(jìn)行分析,據(jù)投資者在股市上的參與程度即市場(chǎng)信息量的增減變化,來(lái)分析投資渠道的傳導(dǎo)情況。

    其次,利率對(duì)股市波動(dòng)存在很微弱的影響,可能與現(xiàn)行金融市場(chǎng)的實(shí)際情況有關(guān)。投資者將大量資金投入股市而忽視資本市場(chǎng)上利率的變化,弱化了利率的作用。

    針對(duì)上述結(jié)論我們提出以下建議:

    第一,央行應(yīng)逐漸增加政策的透明度,且不是一次性釋放,以減少金融市場(chǎng)間的傳導(dǎo)波動(dòng)??梢蕴崆巴ㄟ^(guò)有關(guān)媒體、報(bào)紙等媒介進(jìn)行宣傳,這樣也有利于公眾的監(jiān)督。

    第二,加大實(shí)行利率市場(chǎng)化的力度,使存款利率正真做到市場(chǎng)化,讓市場(chǎng)起到?jīng)Q定性作用。此外根據(jù)我國(guó)現(xiàn)行的經(jīng)濟(jì)政策,在此提出更多的建設(shè)性建議,具體做法有:其一,創(chuàng)造更多的證券、債券等市場(chǎng)產(chǎn)品品種,完善市場(chǎng)定價(jià)機(jī)制。其二,協(xié)調(diào)好三大市場(chǎng)(貨幣、債券、借貸)之間的聯(lián)系,使利率傳導(dǎo)順暢。其三,實(shí)行定向降準(zhǔn)降息,并且實(shí)行抵押再貸款政策以此來(lái)降低長(zhǎng)期利率。

    參考文獻(xiàn)

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    [11]王燕.應(yīng)用時(shí)間序列分析[M].第三版.北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2012:167-197.

    作者簡(jiǎn)介:馮繼國(guó)(1990-),男,漢族,山西朔州人,北方工業(yè)大學(xué)碩士,研究方向:金融統(tǒng)計(jì);高波(1984-),男,漢族,山東青島人,任職于北方工業(yè)大學(xué),研究方向:金融統(tǒng)計(jì)。

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