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        股票指數(shù)ETF期權(quán)推出對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響

        2015-05-29 16:14:13吳國(guó)維
        關(guān)鍵詞:GARCH模型實(shí)證波動(dòng)性

        摘要:ETF期權(quán)是以交易型開(kāi)放式指數(shù)基金(ETF)為標(biāo)的的金融衍生產(chǎn)品,有活躍證券市場(chǎng)、價(jià)格發(fā)現(xiàn)、增強(qiáng)市場(chǎng)流動(dòng)性和穩(wěn)定性、促進(jìn)資本市場(chǎng)良性發(fā)展等功能。本文運(yùn)用GARCH模型、TARCH模型對(duì)上證50ETF期權(quán)推出后標(biāo)的指數(shù)波動(dòng)性變化進(jìn)行了研究。研究結(jié)果顯示:上證50ETF期權(quán)的推出降低了標(biāo)的資產(chǎn)上證50指數(shù)的波動(dòng)性,同時(shí)指數(shù)波動(dòng)的不對(duì)稱性出現(xiàn)反向逆轉(zhuǎn)。結(jié)論表明上證50ETF期權(quán)的推出提高了市場(chǎng)的穩(wěn)定性和理性程度,對(duì)中國(guó)資本市場(chǎng)的發(fā)展有著有益影響。

        關(guān)鍵詞:ETF期權(quán) 波動(dòng)性 GARCH模型 TARCH模型 實(shí)證

        一、引言

        金融衍生品交易市場(chǎng)是本世紀(jì)發(fā)展最為迅速的金融市場(chǎng),2004—2011年間,全球交易所衍生品成交量以年均14%的速度迅速增長(zhǎng),而ETF期權(quán)又是交易所金融衍生品市場(chǎng)中發(fā)展最迅猛的產(chǎn)品,從2004年的1億手增加到2011年最高時(shí)的17億手。隨著ETF期權(quán)的快速發(fā)展,該產(chǎn)品的交易已經(jīng)由美國(guó)擴(kuò)展到北美其他國(guó)家、歐洲和亞洲的主要市場(chǎng)。我國(guó)已于2015年2月9日正式上市上證50ETF期權(quán),資本市場(chǎng)正式進(jìn)入期權(quán)時(shí)代,這將對(duì)我國(guó)整個(gè)金融市場(chǎng)的發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)而持久的影響。然而,由于期權(quán)的組合應(yīng)用十分復(fù)雜,既可以用來(lái)管理風(fēng)險(xiǎn),又可能因?yàn)橥稒C(jī)過(guò)度而產(chǎn)生更大的風(fēng)險(xiǎn),而觀察許多新興市場(chǎng)期權(quán)發(fā)展?fàn)顩r可以發(fā)現(xiàn),期權(quán)的推出最初可能會(huì)增加市場(chǎng)波動(dòng)程度,加大市場(chǎng)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),因此,中國(guó)期權(quán)合約的推出是否會(huì)出現(xiàn)類(lèi)似的狀況,應(yīng)該如何抑制過(guò)度投機(jī)和發(fā)揮期權(quán)的價(jià)格發(fā)現(xiàn),穩(wěn)定市場(chǎng)的功能已經(jīng)成學(xué)界、業(yè)界和監(jiān)管者共同關(guān)注的問(wèn)題。

        由于期權(quán)推出不久,目前還沒(méi)有基于國(guó)內(nèi)期權(quán)數(shù)據(jù)對(duì)期權(quán)推出對(duì)市場(chǎng)影響進(jìn)行研究的文獻(xiàn),多是基于相似新興市場(chǎng)的數(shù)據(jù)對(duì)國(guó)內(nèi)期權(quán)推出的可能影響的研究。本文基于中國(guó)期權(quán)市場(chǎng)的真實(shí)高頻數(shù)據(jù),對(duì)ETF期權(quán)推出對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)性的影響進(jìn)行研究,以更加真實(shí)地反映中國(guó)資本市場(chǎng)的真實(shí)現(xiàn)狀,一方面能為推出股指期權(quán)提供數(shù)據(jù)和結(jié)論的參考,另一方面能為規(guī)范資本市場(chǎng),促進(jìn)金融市場(chǎng)更加有效的發(fā)揮資源配置和資產(chǎn)定價(jià)的功能提供有益的建議。

        二、研究方法

        (一)資料來(lái)源與處理

        本文采用上證50指數(shù)高頻交易數(shù)據(jù)來(lái)研究ETF期權(quán)推出前后對(duì)指數(shù)波動(dòng)的影響。上證50ETF期權(quán)于2015年2月9日上市交易,因此,從同花順iFinD金融數(shù)據(jù)庫(kù)采集2015年1月9日到2015年3月27日間的5分鐘數(shù)據(jù),共2448個(gè)觀測(cè)值作為樣本,為了減少舍入誤差,將五分鐘收盤(pán)價(jià)的對(duì)數(shù)序列作為因變量進(jìn)行估計(jì)。

        (二)計(jì)量模型

        在進(jìn)行計(jì)量分析之前使用ADF檢驗(yàn)方法對(duì)對(duì)數(shù)收益率序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),當(dāng)收益率序列平穩(wěn)時(shí)方可進(jìn)行下一步分析。使用EVIEWS7.0軟件對(duì)上證50指數(shù)收益率進(jìn)行ADF檢驗(yàn),結(jié)果如表1所示。

        從ADF檢驗(yàn)的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),在5%置信水平下,拒絕存在單位根的原假設(shè),上證50收益率序列不存在單位根,序列是平穩(wěn)的,可對(duì)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行下一步處理。

        對(duì)平穩(wěn)的上證50指數(shù)收益率序列進(jìn)行ARCH效應(yīng)的檢驗(yàn),得到的結(jié)果如表2所示。

        從樣本收益率殘差項(xiàng)的ARCH LM檢驗(yàn)結(jié)果可以得出,在95%的置信水平下,拒絕不存在ARCH效應(yīng)的原假設(shè),該序列具有ARCH效應(yīng),可以進(jìn)一步使用GARCH模型對(duì)其進(jìn)行估計(jì)。

        使用GRACH(1,1)模型并增加虛擬變量對(duì)上證50ETF期權(quán)推出后股指波動(dòng)性變化進(jìn)行研究,模型如下:

        Rt=θ1Rt-1+θ2Rt-2+εt+ωεt-1

        ht2=α0+α1h2t-1+βεt-1+ηD

        其中,

        Rt、Rt-1、Rt-2為第t、t-1和t-2個(gè)交易點(diǎn)上證50指數(shù)價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率序列;

        ht、ht-1表示第t和t-1個(gè)交易時(shí)點(diǎn)的條件方差;

        εt、εt-1為服從,N(0,ht)分布的t和t-1時(shí)點(diǎn)的隨機(jī)誤差;

        D表示虛擬變量,用來(lái)分析波動(dòng)率的變化,在50ETF期權(quán)推出前取0,之后取1。

        注意到金融市場(chǎng)普遍存在波動(dòng)不對(duì)稱現(xiàn)象,投資會(huì)顯示出對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的反應(yīng)過(guò)度以及反應(yīng)不足,本文使用TARCH模型檢驗(yàn)該期權(quán)推出前后的指數(shù)波動(dòng)變化以研究上證50ETF期權(quán)對(duì)股票市場(chǎng)的非對(duì)稱性波動(dòng)影響,TARCH(1,1)模型的一般公式為:

        Rt=c+θ1Rt-1+θ2Rt-2+εt+ωεt-1

        σ2t=α0+α1ε2t-1+β1σ2t-1+γ1St-1ε2t-1

        三、研究結(jié)果

        (一)GRACH(1,1)模型的檢驗(yàn)

        本文采用LM統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)?zāi)P偷臍埐铐?xiàng)中的異方差,當(dāng)該統(tǒng)計(jì)值顯著時(shí),存在ARCH或GARCH效應(yīng)。下面檢驗(yàn)上證50指數(shù)的對(duì)數(shù)收益率序列是否具有ARCH效應(yīng),并以GARCH(1,1)模型匹配,結(jié)果如表3所示。

        從回歸結(jié)果可以看出,上證50指數(shù)的虛擬變量為負(fù)數(shù),且在99%的置信水平下顯著,說(shuō)明上證50ETF期權(quán)的推出降低了上證50指數(shù)的波動(dòng)性。

        (二)TARCH(1,1)模型的檢驗(yàn)

        分析上證50指數(shù)的TARCH(1,1)模型,得到表4的結(jié)果。

        從TARCH模型估計(jì)結(jié)果可以看出,上證50ETF期權(quán)推出前和推出后γ1都不為零,說(shuō)明在股票現(xiàn)貨市場(chǎng)上波動(dòng)性非對(duì)稱的現(xiàn)象廣泛存在。由于γ1在期權(quán)推出后由正變負(fù),說(shuō)明非對(duì)稱效應(yīng)逆轉(zhuǎn)。也就是說(shuō),上證50指數(shù)波動(dòng)性由推出ETF期權(quán)前的消極信息影響大于積極信息的影響轉(zhuǎn)變?yōu)槠跈?quán)推出后的后者大于前者。

        四、結(jié)論

        研究得出以下兩個(gè)結(jié)果。首先,50ETF期權(quán)推出后對(duì)應(yīng)指數(shù)的波動(dòng)性降低,原因包括:上交所對(duì)期權(quán)業(yè)務(wù)實(shí)行了較高的準(zhǔn)入門(mén)檻,要求參與期權(quán)交易的參與者具備相當(dāng)?shù)慕?jīng)濟(jì)實(shí)力和投資經(jīng)驗(yàn),有較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)承受力,同時(shí)對(duì)ETF期權(quán)規(guī)定了嚴(yán)格的限倉(cāng)和限購(gòu)制度,嚴(yán)格控制投機(jī)資金入市;目前期權(quán)市場(chǎng)的投資者主要由少量個(gè)人投資者和眾多機(jī)構(gòu)投資者構(gòu)成,具有較為理性的投資策略,且對(duì)沖和套利者數(shù)量較多,抑制了非理性的投機(jī);隨著股票市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)的發(fā)展,中國(guó)證券市場(chǎng)逐漸由幼稚轉(zhuǎn)向成熟,投資者也由盲目轉(zhuǎn)向理性。其次,50ETF期權(quán)推出后標(biāo)的指數(shù)的波動(dòng)的非對(duì)稱性出現(xiàn)反轉(zhuǎn),從消極信息的影響大于積極信息的影響轉(zhuǎn)變?yōu)楹笳叽笥谇罢?,這反映了我國(guó)的股票市場(chǎng)依然不平穩(wěn),投資者對(duì)市場(chǎng)的反應(yīng)易情緒化?;谝陨戏治?,進(jìn)一步認(rèn)為可以從以下幾個(gè)方面對(duì)資本市場(chǎng)進(jìn)行規(guī)范和發(fā)展:

        健全風(fēng)險(xiǎn)防范和控制制度。上證50ETF期權(quán)的推出沒(méi)有出現(xiàn)像很多新興經(jīng)濟(jì)體推出期權(quán)之初市場(chǎng)的波動(dòng)程度加大或我國(guó)推出股指期貨之初造成的市場(chǎng)劇烈的波動(dòng)的現(xiàn)象,說(shuō)明監(jiān)管部門(mén)和管理部門(mén)已經(jīng)形成了較完備的風(fēng)險(xiǎn)防范和控制制度。ETF期權(quán)是中國(guó)市場(chǎng)首個(gè)上市的標(biāo)準(zhǔn)化衍生金融產(chǎn)品,應(yīng)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理和控制,形成更加科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)防范和控制制度,防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),維護(hù)市場(chǎng)平穩(wěn)運(yùn)行。

        在抓好市場(chǎng)監(jiān)管的前提下,推出更多期權(quán)產(chǎn)品,發(fā)揮期權(quán)提高金融市場(chǎng)效率和管理風(fēng)險(xiǎn)的功能。上證50ETF期權(quán)的推出雖然使指數(shù)非對(duì)稱波動(dòng)性加強(qiáng),但總體加強(qiáng)了市場(chǎng)的穩(wěn)定性,使得上證50指數(shù)的波動(dòng)性降低,利于市場(chǎng)更加健康的發(fā)展。應(yīng)適時(shí)的繼續(xù)推出股指期權(quán)等其他產(chǎn)品,發(fā)揮其促進(jìn)市場(chǎng)穩(wěn)定和良性發(fā)展的功能?!?/p>

        參考文獻(xiàn):

        [1]謝飛,韓立巖.對(duì)沖基金與國(guó)際資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)性傳遞[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào),2010,11:94—103

        [2]盛浙湘,顧天慧.股指期貨對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性影響的比較——基于非對(duì)稱GARCH模型的探討及成因分析[J].浙江金融,2011(6):56—62

        [3]李亞靜,朱宏泉,彭育威.基于GARCH模型族的中國(guó)股市波動(dòng)性預(yù)測(cè)[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2003(11):65—71

        (吳國(guó)維,1994年生,福建三明人,武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院。研究方向:金融學(xué))

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