張婧ZHANG Jing
(中國農(nóng)業(yè)銀行公司與投行業(yè)務(wù)部,北京 100005)
(Corporate and Investment Banking Business Department,Agricultural Bank of China,Beijing 100005,China)
股票價(jià)格頻繁的波動(dòng)是股票市場(chǎng)最明顯的特征之一,2014年中國股市能夠走出低迷,其前景將是一片光明嗎?本文利用ARCH 模型族對(duì)中國上海股票市場(chǎng)股價(jià)收益率的波動(dòng)進(jìn)行實(shí)證分析,想發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律,為股民的投資決策做出指導(dǎo)。
金融市場(chǎng)上收益的風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)格的不確定性往往是用方差來測(cè)試,大量對(duì)金融數(shù)據(jù)的實(shí)證研究表明收益率的變化存在波動(dòng)的聚集性(Volatility clustering)現(xiàn)象,即存在條件異方差性。羅伯特·恩格爾(Robert·Engle,1982)首先提出的自回歸條件異方差性模型(ARCH)成功地模擬了隨時(shí)間變化的方差,隨后,Bollerslev,Nelson,Zakoian 等在此基礎(chǔ)上提出了GARCH、EGARCH 等模型,構(gòu)成了ARCH族模型。唐齊鳴和陳?。?000)探討了ARCH 族模型的特點(diǎn),利用ARCH 族模型發(fā)現(xiàn)中國股市存在較為明顯的ARCH 效應(yīng)。蔣學(xué)雷等(2003)利用ARCH 族模型發(fā)現(xiàn)我國滬深兩市存在一定程度的羊群效應(yīng)??得让龋?006)對(duì)上證指數(shù)進(jìn)行了實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)我國金融資產(chǎn)收益率存在自回歸條件異方差,并表現(xiàn)出非正態(tài)性。許愛霞(2006)利用基于正態(tài)分布和t 分布的GARCH 模型對(duì)滬市行業(yè)指數(shù)的波動(dòng)性進(jìn)行比較分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)基于t 分布的GARCH 模型能更精確的描述股市的波動(dòng)性。邊一斐(2007)采用偽最大似然估計(jì)對(duì)我國上證綜合指數(shù)的波動(dòng)進(jìn)行建模,確定EGARCH 模型為上證綜指長期波動(dòng)的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型。
ARCH 模型的主要思想是:擾動(dòng)項(xiàng)ut的條件方差依賴于它的前期殘差平方的大小。ARCH(P)模型的形式:
這時(shí)方差方程的(P+1)個(gè)參數(shù)α0,α1,α2,…αp要利用極大似然估計(jì)法進(jìn)行估計(jì)。為使協(xié)方差平穩(wěn),進(jìn)一步要求方程1-α1z-α2z2-…-αpzp=0 的根全部位于單位圓外。如果αi(i=1,2,…,p)都非負(fù),則等價(jià)于α1+α2+…+αp<1。
ARCH 模型的實(shí)踐難點(diǎn)就是:對(duì)于大多數(shù)的P,無限制約束的估計(jì)常常會(huì)違背αi都是非負(fù)的限制條件,而事實(shí)上恰恰需要這個(gè)限制來保證條件方差永遠(yuǎn)是正數(shù)??紤]到的一個(gè)分布滯后模型,就可以用一個(gè)或兩個(gè)的滯后值代替許多的滯后值,這就是廣義自回歸條件異方差模型的基本思想。在GARCH 模型中,要考慮兩個(gè)不同的設(shè)定:一個(gè)是條件均值,另一個(gè)是條件方差。最簡單的GARCH 模型是GARCH(1,1)模型:
克里斯?。?982)研究認(rèn)為,股價(jià)反向沖擊所產(chǎn)生的波動(dòng)性,大于等量正向沖擊產(chǎn)生的波動(dòng)性,即“利空消息”的作用大于“利好消息”的作用。Nelson(1991)對(duì)ARCH 模型做出改進(jìn),提出EGARCH 模型。EGARCH 模型中的條件方差方程為:
上式表明:好消息(εt-1>0)和壞消息(εt-1<0)對(duì)條件方差有不同的影響。好消息有一個(gè)α1倍的沖擊,而壞信息有一個(gè)(α1+γ)倍的沖擊。如果γ≠0,說明沖擊的影響存在著非對(duì)稱性。
本文以上證綜合指數(shù)作為研究對(duì)象,選取2010年4月1 日到2014年5月11 日的上證指數(shù)日收盤價(jià)格,數(shù)據(jù)于國泰安數(shù)據(jù)庫。令第t 日的上證指數(shù)收盤價(jià)格為spt,根據(jù)公式srt=ln(spt/spt-1)計(jì)算股票的日收益率。相關(guān)數(shù)據(jù)的處理利用Eviews6 軟件。
由于股票價(jià)格指數(shù)序列常常用隨機(jī)游走模型描述,所以本例進(jìn)行估計(jì)的基本形式為:ln(spt)=r×ln(spt-1)+εt,利用最小二乘法進(jìn)行估計(jì),結(jié)果為:ln(sp)=1.000117*ln(sp(-1))。
根據(jù)理論分析可知,股票收益率具有聚集效應(yīng),即波動(dòng)是時(shí)變的,適合采用ARCH 族模型來擬合。進(jìn)行為了確定殘差是否具有ARCH 效應(yīng),本文采用Engle 提出的ARCH-LM 方法進(jìn)行檢驗(yàn)。由于nR2統(tǒng)計(jì)值為401.405,其P 值在滯后12 階的情況下仍然小于顯著性水平0.05,表明殘差序列存在不僅ARCH 效應(yīng),而且存在高階ARCH效應(yīng),因此考慮建立GARCH 模型。
利用GARCH 模型對(duì)上證指數(shù)進(jìn)行建模,結(jié)果如下:
方程中α 反映了外部沖擊對(duì)股市波動(dòng)的影響程度,α值大表明波動(dòng)性對(duì)市場(chǎng)走勢(shì)變動(dòng)反映較快,從而傾向于更發(fā)散;β 則反映了股市波動(dòng)自身的記憶性,當(dāng)0<β<1 時(shí),β值越大則說明波動(dòng)性削減緩慢且將持續(xù)存在。α、β 之和反映了外來沖擊對(duì)系統(tǒng)整體波動(dòng)影響的持續(xù)性。在上證指數(shù)收益率的研究中,α、β 之和小于1,表明波動(dòng)性具有很高的持續(xù)性,當(dāng)收益率受到?jīng)_擊出現(xiàn)波動(dòng)時(shí),在短期內(nèi)很難以消除。
本文用EGARCH 模型分析我國股票價(jià)格波動(dòng)是否存在非對(duì)稱性。結(jié)果如下所示:
杠桿效應(yīng)項(xiàng)的系數(shù)(γ)顯著大于零,表明“利空信息”能比等量的“利好消息”產(chǎn)生更大的波動(dòng);當(dāng)出現(xiàn)“利好信息”時(shí),會(huì)對(duì)股票價(jià)格指數(shù)帶來一個(gè)0.234(0.306+(-0.072))倍的沖擊,而出現(xiàn)“利空信息”時(shí),則會(huì)帶來一個(gè)0.378(0.306+(-0.072)*(-1))倍的沖擊。
本文基于上證指數(shù),利用ARCH 族模型對(duì)中國股市收益率進(jìn)行了擬合,結(jié)果顯示,中國股市波動(dòng)出現(xiàn)聚集效應(yīng)。收益率有顯著的條件異方差,并且波動(dòng)性具有很高的持續(xù)性,波動(dòng)短期內(nèi)難以消除,說明中國股市總體風(fēng)險(xiǎn)還是很大。杠桿效應(yīng)系數(shù)小于零,說明我國股票市場(chǎng)收益率存在杠桿效應(yīng)。經(jīng)紀(jì)人對(duì)壞消息的反應(yīng)往往比好消息更強(qiáng)烈,中國股民的投資理念還不是很強(qiáng),容易受到別人的行為和各種消息的干擾(存在羊群效應(yīng))。在有壞消息傳來時(shí),股民極易恐慌,紛紛拋售股票,使得本來不穩(wěn)定的股市更加趨于崩盤。
基于以上結(jié)論,有關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)投資者的風(fēng)險(xiǎn)教育,使得投資者更加理性。政府應(yīng)避免過多的行政干預(yù),讓股票市場(chǎng)盡快市場(chǎng)化、法制化、規(guī)范化。而且完善上市公司的治理結(jié)構(gòu),使得信息批露對(duì)稱。同時(shí)應(yīng)該盡快健全法律法規(guī),杜絕機(jī)構(gòu)坐莊的現(xiàn)象。
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