[摘 要] 本文選取了EGARCH模型來擬合滬市行業(yè)指數(shù)的波動性。實證分析結果表明,行業(yè)指數(shù)波動具有顯著的波動集聚性與持續(xù)性;在最近一年多的時間內(nèi)行業(yè)指數(shù)呈現(xiàn)出顯著的正杠桿效應。
[關鍵詞] 股價波動性 行業(yè)指數(shù) EGARCH 杠桿效應
一、引言
在國外,研究者用已有模型對股票收益率波動的非對稱現(xiàn)象進行了一系列實證研究。如,Nelson(1989)采用EGARCH模型研究Standard90指數(shù)日收益率的波動性;Booth等(1997)運用多元EGARCH模型研究丹麥,挪威,瑞典,芬蘭4國的市場波動率;關于中國市場是否具有波動非對稱性,目前已有不少學者對此展開過研究。
本文嘗試利用GARCH類模型對上海證券市場五類行業(yè)指數(shù)波動進行建模分析,考察不同行業(yè)波動非對稱性,并根據(jù)實證研究結果提出一些自己的觀點。
本文的構成如下:第一部分對模型做了一個簡單的描述;第二部分實證結果分析;最后是本文的總結。
二、模型介紹
傳統(tǒng)的GARCH模型存在著很多不足處,為了克服這些不足,Nelson(1991)最初提出EGARCH模型。其條件方差寫作:
EGARCH模
型刻畫了正負干擾對波動的不對稱的影響。
三、實證結果分析
本文將上海股票交易所公布的五類行業(yè)指數(shù)作為研究對象,數(shù)據(jù)選取為2004年4月16日到2007年9月21日上證行業(yè)指數(shù)的日收盤價,五類行業(yè)指數(shù)各取836個觀察值進行研究。本文將樣本分為兩個時段:第一個時段:2004.4.16—2005.12.30,第二個時段:2006.1.4~2007.9.21.指數(shù)每日收盤價以Pt表示。數(shù)據(jù)來源于鐵龍旗艦,在計算過程中采用對數(shù)收益率:rt=1n(pt)-1n(pt-1)。用WinRATS 6.2對數(shù)據(jù)進行分析,所得結果分析如下:1)五類行業(yè)指數(shù)在兩個時段的均值都遠遠小于標準差,所以可以認為五類行業(yè)指數(shù)的收益率序列與0無異。各行業(yè)指數(shù)收益率均值在第二時段都比第一時段有明顯的增加。增長幅度最大的是商業(yè)指數(shù),其第二時段收益率均值比第一時段收益率均值增加了628.52%。2)五類行業(yè)指數(shù)偏度Skewness在兩個階段的偏度都不為0,說明在樣本區(qū)間內(nèi),五個行業(yè)指數(shù)收益率分布均不服從正態(tài)分布。在第一時段偏度均為正,說明五類行業(yè)指數(shù)收益率均明顯右偏。而在第二時段均呈現(xiàn)出明顯左偏的趨勢。其中公用指數(shù)在第一時段右偏最厲害,而其在第二時段時左偏又最甚。3)五個行業(yè)指數(shù)峰度Kurtosis在兩個時段均大于3,揭示行業(yè)指數(shù)收益分布程尖峰態(tài)。地產(chǎn),工業(yè),公用,商業(yè)指數(shù)在第二時段峰度都有所下降,尤其是地產(chǎn)指數(shù),下降幅度為:26.71%。而綜合類行業(yè)指數(shù)卻有所上升,上升幅度為:39.18%。4)與普遍結論一樣,各個指數(shù)的Jarque-bera正態(tài)檢驗統(tǒng)計值均在1%的水平顯著,從而拒絕正態(tài)分布的原假設。下面采取EGARCH(1,1)模型對五類行業(yè)指數(shù)分時段進行分析。1)五類行業(yè)指數(shù)在兩個時段中α均大于零。說明行業(yè)指數(shù)均具有波動集群性的現(xiàn)象,即過去的波動擾動對市場未來波動有著正向而減緩的影響。股市大幅度波動集中在某些時段上,小幅波動則集中在另一些時段上。其中在第一時段中地產(chǎn)指數(shù)的波動集群性最明顯,而在第二時段中商業(yè)指數(shù)的波動集群性最甚。2)五類行業(yè)指數(shù)在兩個時段上面β均小于1,且非常接近于1.揭示了行業(yè)指數(shù)波動的持續(xù)性。3)五類行業(yè)指數(shù)在第一個時段γ均為正,而在第二個時段γ值卻均為負。揭示在第一個時段存在顯著的負杠桿效應,即好消息引起的波動比同等大小壞消息引起的波動大。第二個時段有顯著的杠桿效應,即壞消息引起的波動比同等大小好消息引起的波動大。
四、總結
通過對上證行業(yè)指數(shù)日收益率進行研究,發(fā)現(xiàn):上證行業(yè)指數(shù)收益率存在顯著的尖峰厚尾,以及波動集群性和波動持續(xù)性。第一階段五類行業(yè)指數(shù)中波動的杠桿效應均不顯著。這與前人的研究結論不同。筆者認為引起實證差異的原因可能是由于樣本數(shù)選取還不夠多。就本文實證結果分析在第一階段內(nèi)引起波動不對稱性的主要原因是波動反饋效應。在第二階段中,行業(yè)指數(shù)呈現(xiàn)出了顯著的與國外成熟的股票市場類似的杠桿效應。其中,綜合類行業(yè)指數(shù)的杠桿效應最大,其次是工業(yè),商業(yè),公用指數(shù)。第一時段和第二時段中杠桿系數(shù)發(fā)生明顯的變化,且從不顯著變?yōu)榱孙@著,猜想這與2004年4月21頒布的股權分置改革法案有很大的關系。在這之前,中國上市公司由于其獨特的股權結構,有近70%的股票不是上市流通股,即國有股與法人股。隨著股權分置改革的不斷深化,我國資本市場股權分置改革基本完成,這為建立全面市場化的機制奠定了基礎。
參考文獻:
[1]Bekaert Geert,Wu Guojun.Asymmetric volatility and risk in equity markets[J].Review of Financial Studies,2000,13(1):1~42
[2]James Hamilton D.Times series analysis[M].Princeton: Princeton Unversity Press,1994
“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文”