我國滬深兩市收益率波動(dòng)性對比分析

1、目 錄 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc200625991 一、引言： PAGEREF _Toc200625991 h 3 HYPERLINK l _Toc200625992 二、文獻(xiàn)回憶： PAGEREF _Toc200625992 h 3 HYPERLINK l _Toc200625993 三、模型理論與研究方法 PAGEREF _Toc200625993 h 5 HYPERLINK l _Toc200625994 四、對滬深兩市收益率波動(dòng)性的實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)論： PAGEREF _Toc200625994 h 6 HYPERLINK l _Toc2006259

2、95 （一）、數(shù)據(jù)描述： PAGEREF _Toc200625995 h 6 HYPERLINK l _Toc200625996 （二）、研究方法及理由： PAGEREF _Toc200625996 h 6 HYPERLINK l _Toc200625997 （三）、實(shí)證研究結(jié)果： PAGEREF _Toc200625997 h 14 HYPERLINK l _Toc200625998 參考文獻(xiàn)： PAGEREF _Toc200625998 h 16我國滬深兩市收益率波動(dòng)性的對比分析 摘要：金融市場的波動(dòng)性不僅是投資者關(guān)注的焦點(diǎn)之一，而且也是被研究的熱點(diǎn)之一。我國股市還比較年輕，股票市場價(jià)格常

3、常會大幅波動(dòng)。本文從研究我國滬深股市收益率波動(dòng)性的角度動(dòng)身, 對比分析,推斷上海與深圳兩個(gè)股市是否會因?yàn)閰^(qū)域的不同導(dǎo)致市場存在差異性。應(yīng)用GARCH族模型基于05年6月1日到08年4月25日每日之間的收盤價(jià)格指數(shù)得出結(jié)論：深市內(nèi)部不確定性高于滬市，兩市存在明顯的杠桿效應(yīng)。關(guān)鍵字：價(jià)格指數(shù); 收益率; GARCH; 杠桿效應(yīng)Abstract：The volatility of the finance market is not only one of the focuses of the investors, but also one important research point. This

4、 paper studied on shanghai composite index and Shenzhen component index, and used GARCH, TARCH and EGARCH models respectively to simulate and compare the characteristics of the volatility of stock markets daily return rates simultaneously. The result shows that EGARCH can simulate the volatility of

5、the stock markets better. use time series analysis, use the closing quotation data from 2005.6.1 to 2008.4.25, utilize the group of GARCH matrix. The conclusion is: Shenzhen stock market incertitude much higher than shanghai stock market, both of them have Leverage Effects. Keywords: price index; yi

6、eld; GARCH; Leverage Effects一、引言：自2006年初，我國股市進(jìn)入了一個(gè)大牛市，上證指數(shù)在06年07年一年多的時(shí)刻里漲幅近400點(diǎn)，由于股市的過度膨脹，越來越多的人投身股票，但是由于中國股市是一個(gè)新興市場，有專門多不完備性的客觀緣故，具有較大的波動(dòng)性，因此在股市繁榮的背后隱藏著較大的風(fēng)險(xiǎn)性，在08年初的幾個(gè)月里，股市出現(xiàn)了大幅震蕩的局面，上證綜合指數(shù)從07年年末的6000多點(diǎn)一路下滑至目前3600點(diǎn)附近，深圳成分指數(shù)也從19600點(diǎn)下跌至13000點(diǎn)附近。這使得原本人人賺鈔票的股市變得蕭條，日交易量日益萎縮。由于中國的資本市場進(jìn)展較晚, 資本市場建設(shè)仍然存在許多不完

7、善的地點(diǎn),制度不健全,投資者非理性程度較高,投機(jī)炒作盛行,從而使中國股票市場比發(fā)達(dá)國家市場波動(dòng)性更大, 因此不論關(guān)于投資者依舊關(guān)于金融機(jī)構(gòu),如何樣能夠準(zhǔn)確地把握中國金融市場的風(fēng)險(xiǎn)顯得尤為重要。由于歷史緣故, 中國證券市場形成了上海和深圳兩個(gè)市場, 兩市股指總體呈現(xiàn)聯(lián)動(dòng)的特點(diǎn),然而由于2000 年深市停發(fā)新股, 上市公司的質(zhì)地差不等因素, 兩市出現(xiàn)了“滬強(qiáng)深弱”的特征,表現(xiàn)出一定的差異。關(guān)于一個(gè)經(jīng)濟(jì)體而言，能否掌握資本市場的波動(dòng)性是風(fēng)險(xiǎn)操縱的核心，本文基于此，從中國滬深兩市收益波動(dòng)性角度動(dòng)身，對其進(jìn)行比較分析，推斷上海與深圳兩個(gè)股市的波動(dòng)性受否有所區(qū)不。二、文獻(xiàn)回憶：在金融學(xué)有關(guān)研究和經(jīng)驗(yàn)分析中

8、, 自回歸條件異方差模型( Autoregressive Conditional Heterosked asticity , ARCH ) 專門用于波動(dòng)性的建模和預(yù)測。最早的ARCH 模型由Engle提出,認(rèn)為擾動(dòng)項(xiàng)的條件方差依靠于它前期值的大小。Bollerslev把它擴(kuò)展為廣義自回歸條件異方差( GARCH) 模型。Engle 、Lilien 和Robins則把條件方差引入均值方程中, 提出了條件異方差均值模型( ARCH - M) 。為了克服GARCH 模型在處理金融時(shí)刻序列數(shù)據(jù)時(shí)的一些不足之處,Nelson 提出了指數(shù)GARCH ( EGARCH) 模型, 該模型考慮了正負(fù)資產(chǎn)收益之間

9、的不對稱性。金融市場中的波動(dòng)性模型還有Nicholls 和Quinn的隨機(jī)系數(shù)自回歸模型( Random Coefficient Autoregressive Model ,RCA) , 以及Melino Turnbull 、Harvey et al 、J acquier et al 的隨機(jī)波動(dòng)性模型( Stochastic Volatility Model , SV) 。近年來,國內(nèi)學(xué)者對GARCH 類模型做了專門多介紹,同時(shí)用GARCH 類模型對我國金融市場股票價(jià)格行為與收益酬勞的關(guān)系做了一些探究性研究。岳朝龍 利用GARCH 模型族, 實(shí)證分析了上海股市收益率的波動(dòng)特征, 指出上海股市收

10、益率不僅具有條件異方差性,而且具有“杠桿效應(yīng)”。皮天雷對上證指數(shù)的波動(dòng)進(jìn)行擬合,結(jié)果表明,廣義自回歸條件方差模型對我國股市波動(dòng)具有較好的擬合效果。唐齊鳴和陳健 用GARCH ( 1 ,1) 和EGARCH ( 1 ,1) 模型分析了滬深股市的ARCH 效應(yīng), 發(fā)覺中國股市具有較為明顯的ARCH 效應(yīng), 針對中國股市現(xiàn)存問題,提出了加快進(jìn)展中國股市的政策建議。陳浪南和黃杰鯤采納GJ RGARCH - M 模型,從實(shí)證的角度分析了利好消息和利空消息對股票市場的非對稱阻礙,發(fā)覺中國股票市場對消息的反應(yīng)不同于現(xiàn)存文獻(xiàn),認(rèn)為中國股票市場投機(jī)成分不斷趨于減少、投資者不斷成熟。這些介紹和應(yīng)用無疑對我國金融市

11、場的研究和健康進(jìn)展起到了積極而重要的促進(jìn)作用。然而國內(nèi)研究者在用GARCH 類模型研究國內(nèi)金融市場,通常存在如此一些問題: ( 1 ) 可能模型時(shí)沒有考慮金融時(shí)刻序列數(shù)據(jù)的非正態(tài)性, 從而使可能參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差和方差缺乏一致性, 進(jìn)而阻礙可能參數(shù)的置信度; ( 2 ) 模型選取時(shí)的隨意性, 即沒有依照金融數(shù)據(jù)本身的特征或模型的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義來選取ARCH 類模型以及模型階數(shù); ( 3 ) 對無條件方差的存在性( 或有界性) 不加檢驗(yàn)。本文針對滬深兩市存在的波動(dòng)性，運(yùn)用GARCH族模型進(jìn)行比較分析，探究股票市場波動(dòng)性產(chǎn)生的緣故，以及驗(yàn)證股票市場的條件異方差性與杠桿效應(yīng)。三、模型理論與研究方法1、ARCH

12、模型的差不多思想：擾動(dòng)項(xiàng)的條件方差依靠于它前期值的大小?；貧w模型：隨機(jī)干擾項(xiàng)的平方服從AR（q）過程，即其中 獨(dú)立同分布，并滿足2、GARCH模型是在條件方差的方程加上了滯后的項(xiàng), 能體現(xiàn)更為靈活的滯后 結(jié)構(gòu)，GARCH（p，q）模型的方差方程定義為：其中：3、TARCH 模型是Zakoian提出的, 模型中的條件方差被設(shè)定為:其中 是一個(gè)虛擬變量，當(dāng) 時(shí)， ，否則， ，只要0就存在非對稱效應(yīng)。4、EGARCH模型中的條件方差被定義為：=+等式左邊是條件方差的對數(shù), 這意味著杠桿阻礙是指數(shù)的, 而不是二次的, 因此條件方差的預(yù)測值一定非負(fù)的。杠桿效應(yīng)的存在能通過0, 關(guān)于, 有=0, 因此該沖

13、擊只會給股票價(jià)格指數(shù)帶來一個(gè)0.078318 () 倍的沖擊; 而出現(xiàn)“利空消息”時(shí),0, 現(xiàn)在=1, 則那個(gè)“利空消息”會帶來一個(gè)0.083496( ) 倍的沖擊。同理, 計(jì)算深圳成分指數(shù)收益率可知, 出現(xiàn)“利好消息”時(shí), 會給股票價(jià)格指數(shù)帶來一個(gè)0.077367倍的沖擊; 而出現(xiàn)“利空消息”時(shí), 會帶來一個(gè)0.078984 倍的沖擊。那個(gè)利好消息比等量的利空消息產(chǎn)生更大的波動(dòng)性的結(jié)果在EGACH 模型中也能得到印證。由于AIC 綜合考慮了模型可能精度和參數(shù)簡約兩個(gè)因素, 其值越小代表模型擬合越好; 而對數(shù)似然值越大代表模型擬合越好, 經(jīng)對比可知, TARCH( 1, 1) 模型比GARCH

14、 ( 1, 1) 模型擬合效果好。(4)、建立EGARCH模型對上證綜指收益率序列建立EGARCH(1,1)模型：均值方程：ln（shzsp）=1.000201ln(shzsp(-1)+ Z=(14785.30)方差方程：Z=(-4.341253) (7.007219) (-0.775560) (115.4922)R2=0.999075 對數(shù)似然值=2028.994 AIC=-5.347407 SC=-5.316830對深圳成指收益率序列建立EGARCH(1,1)模型均值方程：ln(szsp)=1.000176ln(szsp(-1)+Z=(13958.78)方差方程：Z=(-4.307944)

15、 (5.931234) (-0.270220) (136.9281)R2=0.999199 對數(shù)似然值=1954.319 AIC=-5.150117 SC=-5.119540那個(gè)地點(diǎn), 非對稱項(xiàng)的系數(shù)都顯著的小于0。由于那個(gè)模型是指數(shù)模型, 依照對數(shù)的性質(zhì), 能夠得到與TARCH 模型相同的結(jié)論: 股票價(jià)格具有杠桿效應(yīng)以及非對稱性。而且由AIC、SC 和對數(shù)似然值綜合比較能夠看出, EGARCH 模型比GARCH 模型和TARCH 擬合效果都要更好, 對殘差進(jìn)行ARCH LM檢驗(yàn), 不存在ARCH效應(yīng)。（三）、實(shí)證研究結(jié)果：本研究以多種金融經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量分析方法與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)手段, 對我國上證指數(shù)和深

16、成指數(shù)進(jìn)行擬合, 分不運(yùn)用ARCH、GARCH、TARCH、EGARCH 模型同時(shí)對比分析了滬、深股市的波動(dòng)特征, 獲得如下結(jié)果:(1)滬、深股市總體呈上升趨勢, 但市場收益率存在差不，深市收益率較高于滬市；(2)滬、深股市收益率序列均呈現(xiàn)左偏特性同時(shí)具有尖峰厚尾的分布特征, 顯著異于正態(tài)分布;(3)滬、深股市都存在非對稱性和波動(dòng)集簇性;(4)深市的標(biāo)準(zhǔn)差略大于滬市, 講明深圳股市總體波動(dòng)要比上海股市劇烈, 風(fēng)險(xiǎn)更大，同樣收益也較高;(5)滬、深股市波動(dòng)性均呈現(xiàn)出明顯的條件異方差特性,應(yīng)用GARCH 族模型能夠成功分析滬深股市收益率方差( 波動(dòng)性) 的變化規(guī)律;(6)從兩個(gè)模型的對比分析發(fā)覺,

17、 EGARCH 模型擬合的結(jié)果優(yōu)于TARCH 模型, 而TARCH 模型又優(yōu)于GARCH 模型, 滬、深兩市股指收益率在1%顯著水平下存在“杠桿效應(yīng)”, 利空消息比利消息對波動(dòng)的阻礙更大, 而且深圳股市的“杠桿效應(yīng)”比上海股市阻礙更大。從上述結(jié)論能夠看出,盡管上海與深圳兩地的股市處于同一個(gè)宏觀市場環(huán)境,受共同因素的阻礙,在結(jié)構(gòu)與各項(xiàng)法規(guī)制度及規(guī)模上均沒有差異, 一般情況下都同步升跌,有專門強(qiáng)的聯(lián)動(dòng)性。但實(shí)際上,通過實(shí)證分析發(fā)覺上海與深圳兩地的股市波動(dòng)性有明顯的不同。投資者結(jié)構(gòu)與上市公司的差異可能是造成此結(jié)果的緣故。以后在建設(shè)多層次資本市場過程中,兩個(gè)市場的差不要緊體現(xiàn)在市場定位的差不上,深交所

18、將用心在中小版塊, 上交所為藍(lán)籌股的主戰(zhàn)場,滬深兩市的區(qū)不也將更加明顯,兩個(gè)市場在保持聯(lián)動(dòng)的基礎(chǔ)上,將表現(xiàn)出更為明顯的波動(dòng)性差異。 盡管本文對滬深股市日收益率波動(dòng)性進(jìn)行了比較分析,但只給出了實(shí)證方面的分析和解釋,關(guān)于結(jié)論背后的理論背景和經(jīng)濟(jì)緣故則分析不足, 后續(xù)研究還需要對此做進(jìn)一步的分析。 參考文獻(xiàn)：1 莫陽：股票市場波動(dòng)性的國際比較J，數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2004（10）2 吳世農(nóng)、林少官、丁華：股價(jià)指數(shù)波動(dòng)中的ARCH現(xiàn)象J；數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究1999(9)3 岳朝龍.上海股市收益率GARCH 模型族的實(shí)證研究J .數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì) 研究,2001(6) :126 - 129 .4 皮天雷.我國