上證綜指收益率波動實(shí)證研究

1、    上證綜指收益率波動實(shí)證研究    吳國躍【摘 要】 股票市場的穩(wěn)定性對國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有重大影響。因此股票市場的波動性研究就有很重要的意義。影響股票市場波動的因素很多，在微觀層面，波動受公司的經(jīng)營狀況、投資者的投資選擇等因素的影響；在宏觀層面，波動受到國家的財(cái)政金融政策、國際金融市場變動等的影響。本文選取上證綜指收益率作為研究對象，對我國股票市場的波動性進(jìn)行研究，采用garch族模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：上證綜指收益率存在著波動的聚集性，上證綜指收益率的杠桿效應(yīng)和風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)不明顯。1 引言1.1 研究背景改革開放以來，隨著我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，國

2、民經(jīng)濟(jì)迫切需要一個(gè)有效的金融市場來服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，推動經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。隨著上海證券交易所和深圳證券交易所的成立，我國的股票市場快速發(fā)展，在這個(gè)過程中，中國也成為了世界第二大經(jīng)濟(jì)體。但我國股票市場還處于發(fā)展階段，存在很多不足，所以在宏觀經(jīng)濟(jì)因素如匯率、利率、國際金融形勢等變動的沖擊下，股市的波動比較劇烈。我國股票市場劇烈波動最為典型的是2016至2017年，上證綜指從2006年初的1163點(diǎn)快速上漲到2017年10月的6124點(diǎn)，隨后很快大幅下跌至1664點(diǎn)左右，股市的波動甚至影響到了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。1.2 研究目的和意義本文采用garch族模型對上證綜指收益率的波動性進(jìn)行實(shí)證研究，試圖從理論到實(shí)際，

3、分析我國股票價(jià)格波動性的規(guī)律，探究我國股票市場的杠桿效應(yīng)和風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)，通過各個(gè)角度對我國股票市場波動的分析，揭示我國股票市場的波動規(guī)律，為政府部門管理股票市場提供思路，同時(shí)也為股票市場投資者的投資活動提供參考。2 實(shí)證模型2.1 garch（1，1）模型bollerslev于1986年提出了廣義自回歸條件異方差模型，即garch模型，garch（1，1）模型是最簡并且實(shí)用的一個(gè)，其標(biāo)準(zhǔn)模型為均值方程：條件方差方程：上述兩式中均值方程是一個(gè)帶有殘差項(xiàng)的外生變量函數(shù)，條件方差方程以前期信息為基礎(chǔ)向前預(yù)測方差，因此ht又被稱為條件方差。同時(shí)，a0、a1和是待估參數(shù)，可以由歷史數(shù)據(jù)計(jì)算出。該模型的優(yōu)點(diǎn)在

4、于模型簡潔，參數(shù)較少，且對于數(shù)據(jù)的擬合效果也很好。由式（4.2）可知常數(shù)項(xiàng)，a0；用均值方程的殘差平方的滯后項(xiàng)來度量從前期得到的波動性的信息，（arch項(xiàng)）；上一期的預(yù)測方差，ht-1（garch項(xiàng)）。3.2 egarch（1，1）模型對于金融時(shí)間序列而言，負(fù)的沖擊往往比相同程度地正的沖擊引起更大的波動，正負(fù)沖擊具有非對稱性。公司股價(jià)減少產(chǎn)生的債務(wù)對股權(quán)比例的變化要大于公司股價(jià)上升，因此會產(chǎn)生杠杠效應(yīng)。而非對稱garch模型egarch（1，1）模型是檢驗(yàn)杠杠效應(yīng)最為簡單有效的工具，其均值方程同garch（1，1）模型相同條件方差方程為：3.3 garch-m（1，1）模型garch-m模型最

5、先是engle等人在1987年引入的，以此模型來描述風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)隨時(shí)間變化。在解釋股票或債券等金融資產(chǎn)的收益率時(shí)，由于金融資產(chǎn)收益率應(yīng)當(dāng)與其風(fēng)險(xiǎn)成正比，garch-m模型可以利用隨機(jī)誤差項(xiàng)的條件方差來反應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的大小。garch-m模型如下：均值方程：條件方差方程：當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)（波動性）增加，收益率水平也增加時(shí)，方程中對應(yīng)的條件方差的系數(shù)>0；當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)增加，而收益率水平減少時(shí)，對應(yīng)的條件方差系數(shù)<0。3.實(shí)證分析3.1 數(shù)據(jù)選取與處理本文選取2010年1月1日至2016年4月30日的上證綜指日收盤價(jià)，共1777個(gè)作為實(shí)證數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源是wind金融數(shù)據(jù)庫。然后對該數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，記第t天的收盤指

6、數(shù)為yt，本文使用eviews8.0進(jìn)行檢驗(yàn)。考慮到日收益率的連續(xù)性，本文用rt來表示第t日的指數(shù)收益率，用當(dāng)期收盤指數(shù)yt減去上期收盤指數(shù)yt-1的值除以上期收盤指數(shù)yt-1得到。指數(shù)日收益率rt生成1776個(gè)樣本時(shí)間序列。3.2 收益率描述性統(tǒng)計(jì)分析對上證綜指日收益率進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，得到1776個(gè)樣本的均值為7.8×10-5，中位數(shù)小于樣本均值，說明左偏，偏度s =-0.501823，峰度k = 9.195972，說明收益率分布與正態(tài)分布相比更加尖峰。jarque-bera統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)也說明收益率服從正態(tài)分布的概率為0，收益率rt顯著異于正態(tài)分布。由此說明收益率具有聚類特征，即

7、大（?。┎▌又髢A向于大（小）波動。3.3 平穩(wěn)性和自相關(guān)檢驗(yàn)對上證綜指收益率序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在1%顯著水平下，收益率rt的adf統(tǒng)計(jì)量為-18.3900，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于臨界值-3.433840，p值幾乎為0，說明rt有一個(gè)單位根的概率幾乎為0，可以認(rèn)為rt具有平穩(wěn)性。對上證綜指收益率序列進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)檢驗(yàn)可表明收益率rt呈一階自相關(guān)。所以可以建立一階自相關(guān)均值方程。3.4 異方差性檢驗(yàn)對均值方程進(jìn)行回歸，再進(jìn)行arch檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)f統(tǒng)計(jì)量為158.2618，p值為0.0000，說明模型顯著，觀察值r2為145.4499，p值為0.0000，說明拒絕arch模型殘差項(xiàng)不存在異方差性的原假設(shè)，即

8、所選上證綜指數(shù)收益率樣本存在明顯的異方差性。綜合上述對上證綜指數(shù)收益率樣本序列的arch效應(yīng)（平穩(wěn)性、自相關(guān)性、異方差性）的分析檢驗(yàn)，有理由認(rèn)為使用garch族模型來描述收益率的波動性是合理的。3.5 garch（1，1）模型通過eviews8.0對收益率rt進(jìn)行g(shù)arch（1，1）估計(jì)，得到，在garch（1，1）模型的中，上證綜指數(shù)日收益率條件方差方程中殘差平方項(xiàng)的系數(shù)a2為0.062344，方差項(xiàng)的系數(shù) a3為0.930620，兩個(gè)系數(shù)t檢驗(yàn)p值都為0，通過顯著性檢驗(yàn)，說明系數(shù)顯著，表明上證綜指收益率存在異方差性和波動聚集性；a2+a3均接近于1，說明股票市場在受到?jīng)_擊，比如匯率下跌的利

9、空消息，產(chǎn)生波動時(shí)，波動消減的速度比較慢，說明上證綜指波動率存在聚類特征和波動持續(xù)性。 3.6 egarch（1，1）模型通過eviews8.0對收益率rt進(jìn)行egarch（1，1）估計(jì)得到，egarch（1，1）模型中，3為0.000664，說明利好消息產(chǎn)生的波動比利空消息大，但該系數(shù)的p值為0.9459，說明該系數(shù)不顯著，并且系數(shù)絕對值接近0，表明上證綜指收益率杠桿效應(yīng)不明顯。2為0.112744，4為0.988368，其兩個(gè)系數(shù)的p值都為0，表明這兩個(gè)系數(shù)顯著， 但2 +4>1，這表明，在egarch（1，1）模型中，上證綜指收益率性有增強(qiáng)的趨勢。4.7 garch-m（1，1）模

10、型通過eviews8.0對收益率rt進(jìn)行g(shù)arch-m（1，1）估計(jì)得到，上證綜指收益率風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)系數(shù)為0.051445，但該系數(shù)不顯著，p值為0.0562，在10%的水平上顯著。系數(shù)符號為正，說明收益率與風(fēng)險(xiǎn)呈正向變化，投資者對市場風(fēng)險(xiǎn)是厭惡，對于波動需要一定的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，但該系數(shù)絕對值很小，僅為0.051445，說明創(chuàng)業(yè)板市場的投資者風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度很小，對波動風(fēng)險(xiǎn)的敏感度較低。結(jié)論基于上文garch（1，1）模型、egarch（1，1）模型和garch-m（1，1）模型的實(shí)證分析，本文得到如下結(jié)論：（1）上證綜指收益率存在著波動的聚集性，序列存在尖峰厚尾和聚類特征。（2）上證綜指數(shù)收益率波動性非

11、對稱性不顯著，杠杠效應(yīng)不明顯，利好和利空消息的對上證綜指收益率的波動性的影響沒有顯著的差別。（3）上證綜指收益率與風(fēng)險(xiǎn)成正向變化，對于波動需要一定的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，存在風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，但絕對值也很小，說明投資者風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度很小，對收益率波動風(fēng)險(xiǎn)的敏感度較低?！緟⒖嘉墨I(xiàn)】1 davidson j. moment and memory properties of liner conditionalheteroscedasticity models and a new modelj. journal of business & economicstatistics， 2004 22：16-292 yang and l. finite nonpar ametric garch model for foreign exchange volatility j.communicatio