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        上證綜指收益率實(shí)證分析

        2015-07-05 03:51:10劉婷婷
        2015年35期

        劉婷婷

        摘 要:上海證券交易市場在我國資本市場中具有重要地位,其A股股票收益率整體走勢可以代表著我國證券市場的整體行情。本文旨在利用上證綜指收盤價(jià)計(jì)算對數(shù)收益率,建立ARMA-GARCH模型,進(jìn)而對上證綜指收益率進(jìn)行預(yù)測,并針對其波動提出相關(guān)建議。數(shù)據(jù)選取以2006年6月1日至2015年6月1日上證綜合指數(shù)收盤價(jià)為基礎(chǔ),計(jì)算對數(shù)收益率,檢驗(yàn)序列的相關(guān)性,穩(wěn)定性及異方差性。故本文采用ARMA模型模擬上證綜指收益率序列,利用GARCH模型擬合殘差序列,以此進(jìn)行實(shí)證分析和預(yù)測。

        關(guān)鍵詞:上證綜指;對數(shù)收益率;ARMA-GARCH模型

        一、引言

        上證綜指反映了在上海證券交易所中掛牌的全部股票的總體走勢,能夠充分地反映我國滬市股票的總體行情。上證綜指對樣本股票進(jìn)行加權(quán)計(jì)算股票價(jià)格,并且所選股票涉及各個(gè)行業(yè),如金融、工業(yè)、材料、能源、醫(yī)藥、房地產(chǎn),為廣大投資者提供參考。從2015年1月29日滬指暴跌7.7%到2015年1月21日大漲百點(diǎn),股市的跌宕起伏使人更加關(guān)心整個(gè)股市的總體走向。股票的收益率序列屬于金融時(shí)間序列,有如下特征:首先,通常原始收益率序列并不平穩(wěn),需要進(jìn)行一階差分才能表現(xiàn)出平穩(wěn)性。其次,股票的收益率序列呈現(xiàn)出非線性關(guān)系,但是平方之后,收益率序列表現(xiàn)出強(qiáng)自相關(guān)性。最后,股票收益率序列與正太分布相比,有尖峰厚尾特征。鑒于此,運(yùn)用現(xiàn)代計(jì)量方法對股票收益率序列建立模型加以擬合,可對股市震蕩加以防范。

        二、文獻(xiàn)綜述

        西方發(fā)達(dá)國家的證券交易市場起源較早,對金融時(shí)間序列的理論研究和計(jì)量分析也更為系統(tǒng)。Mandlebrot(1963)[1]首先發(fā)現(xiàn)股票收益率序列具有波動聚集效應(yīng)。Engle(1982)[2]提出自回歸條件異方差模型,對股票收益率序列的殘差加以擬合,進(jìn)一步描述了波動集群效應(yīng)。Bollerslev(1986)[3]在ARCH模型基礎(chǔ)上,推出廣義的自回歸條件異方差模型(GARCH),對金融時(shí)間序列的收益以及風(fēng)險(xiǎn)測量更為精確。20世紀(jì)90年代以來,西方理論界將GARCH簇模型廣泛應(yīng)用于金融領(lǐng)域,對股票收益率的波動性影響因素以及影響程度加以擬合。Zakoiao 和 Glosten,Jagannathan,Runkle 提出的TGARCH模型對股票收益率波動的影響因素進(jìn)行長期分析,明確提出西方股票市場具有杠桿效應(yīng)。EGARCH模型可對股票收益率所受沖擊的波動性進(jìn)行擬合,表明股票收益率波動具有非對稱性。

        國內(nèi)理論界依據(jù)西方的現(xiàn)代金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型,針對我國的證券市場也做了大量研究。丁華[4](1999)在其文中介紹了ARCH(P)模型的概念和檢驗(yàn)方法,并采用1994年至1997年4年的上證A股綜合指數(shù)進(jìn)行實(shí)證分析,實(shí)證表明我國滬市股票收益率也存在異方差性。岳朝龍(2001)[5]對滬市股票收益率建立GARCH簇模型,研究表明上證股市具有杠桿效應(yīng)。劉金全、崔暢[6](2002)對滬深兩市收益率序列進(jìn)行對比分析,兩市在短期的波動模式不同,但是在長期內(nèi)均存在均衡關(guān)系?;蒈姟⒅齑鋄7](2010)利用ARMA模型擬合我國基金市場的平穩(wěn)收益率,進(jìn)而建立ARCH模型對收益率殘差序列加以擬合,解決了方差時(shí)變條件下收益率波動時(shí)間序列建模問題,描述了基金序列的特性。

        三、實(shí)證分析

        (一)數(shù)據(jù)選取和描述性統(tǒng)計(jì)

        本文樣本取自國泰安數(shù)據(jù)庫,以2006年6月1日到2015年6月1日上證綜指收盤價(jià)為初始研究對象,共計(jì)2210個(gè)樣本點(diǎn)。實(shí)證分析采用R軟件。令Pt為上證綜指第t個(gè)交易日的收盤價(jià),則其日對數(shù)收益率為r=lnPt-lnPt-1。圖1左側(cè)為上證綜指收盤價(jià)時(shí)序圖,右側(cè)為對數(shù)收益率時(shí)序圖。觀察左圖發(fā)現(xiàn),上證綜合指數(shù)開始呈上升趨勢,達(dá)到峰值之后迅速回落,之后持續(xù)波動,直到第2000個(gè)樣本點(diǎn)之后有顯著上升。而右側(cè)的上證綜指對數(shù)收益率序列在均值0上下劇烈波動,但序列波動幅度并不相同,顯示出數(shù)據(jù)的波動集群現(xiàn)象。上證綜指日收益率序列偏態(tài)值為20.101007,表明該序列右偏。峰態(tài)值為704.647899,表明該序列分布比正態(tài)分布尾更厚。

        圖1 上證綜指日收盤價(jià)時(shí)序圖和對數(shù)收益率時(shí)序圖

        (二)ARMA模型[9]建立

        首先利用ADF檢驗(yàn)對上證綜指日收益率序列的平穩(wěn)性加以檢驗(yàn)。在5%的顯著性水平下,p=0.01,接受備擇假設(shè),則該收益率序列平穩(wěn)。

        利用ACF圖和PACF圖檢驗(yàn)日收益率序列的自相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)該對數(shù)收益率序列存在四階自相關(guān)。首先嘗試采用模型ARMA(4,0)擬合該序列的均值方程,但發(fā)現(xiàn)在5%的顯著性水平下,模型ARMA(4,0)中只有ar4項(xiàng)的系數(shù)顯著,其余均不顯著。在5%的顯著性水平下,ARMA(3,3)模型的系數(shù),除截距項(xiàng)外,其余六項(xiàng)均通過顯著性檢驗(yàn)。

        對模型ARMA(3,3)的殘差項(xiàng)進(jìn)行自相關(guān)和偏自相關(guān)檢驗(yàn),在滯后10以內(nèi),殘差項(xiàng)基本呈現(xiàn)白噪聲。模型擬合較好。同時(shí)可進(jìn)行Box-Ljung檢驗(yàn),P值為0.47,則上證綜指的收益率序殘差序列不存在自相關(guān)。

        (三)ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)

        根據(jù)圖5中的PACF圖發(fā)現(xiàn)存在ARCH效應(yīng)。同時(shí)根據(jù)Box-Ljung檢驗(yàn),如圖6。P值為0.03639,拒絕原假設(shè),說明上證綜指收益率序列的殘差平方存在自相關(guān),而其殘差項(xiàng)本身并不存在自相關(guān),因此存在ARCH效應(yīng)。

        (四)GARCH模型建立

        1.模型參數(shù)估計(jì)

        首先嘗試建立ARMA(3,3)+GARCH(1,1)模型。因上述ARMA(3,3)均值方程的常數(shù)項(xiàng)系數(shù)并不顯著,因此此處去掉常數(shù)項(xiàng),并且首先進(jìn)正態(tài)分布的假設(shè)下進(jìn)行參數(shù)估計(jì),發(fā)現(xiàn)檢驗(yàn)正態(tài)性的Shapiro-Wilk統(tǒng)計(jì)量等于0.9786283,拒絕正態(tài)分布假設(shè),因此采用t分布進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。此處波動率方程的均值在5%的顯著性水平下,拒絕原假設(shè),該系數(shù)顯著。而均值方程和波動率方程的系數(shù)均在0.1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),說明該ARMA—GARCH模型參數(shù)估計(jì)有效。

        2.回歸結(jié)果檢驗(yàn)

        在5%的顯著性水平上,殘差的滯后20階的Ljung-Box檢驗(yàn)中,P=0.157074,通過檢驗(yàn),殘差平方項(xiàng)的滯后20階Ljung-Box檢驗(yàn),P=0.7420158,即McLeod-Li檢驗(yàn)也通過,表明均不存在自相關(guān)。觀察ACF圖,發(fā)現(xiàn)上證綜指日收益率殘差平方序列不存在自相關(guān)。

        3.GARCH 模型建立

        說明上述ARMA(3,3)+GARCH(1,1)模型擬合效果良好。該模型的代數(shù)表達(dá)式為:

        均值方程:rt=0.9983rt-1+0.5876rt-2-0.5851rt-3-0.9794ωt-0.6208ωt-1+0.606ωt-3

        波動率方程:σ2t=1.506×10-6+4.702×10-2σ2t-1ω2t-1+0.9519σ2t-1

        經(jīng)過上述分析,Garch(1,1)模型能對上證綜指的收益率波動進(jìn)行較好的分析。

        四、結(jié)論分析

        上述實(shí)證分析中,利用ARMA(3,3)建立均值方程,并在此基礎(chǔ)上建立波動率方程GARCH(1,1)能有效擬合上證綜指。但是,綜合考慮近期我國證券市場的波動情況,筆者提出如下建議。

        (一)市場信息不對稱

        信息不對稱在股票市場中表現(xiàn)為那些經(jīng)營良好或者發(fā)展前景良好的企業(yè)并不能順利籌得融資,而廣大投資者也難以根據(jù)股票市場的整體價(jià)格走勢選擇合適的投資目標(biāo)。并且,在證券市場上,投資者特別是廣大散戶對股價(jià)大跌這類壞消息似乎更加敏感,而對于利好消息卻并不看好。如此一來,股市價(jià)格下降將導(dǎo)致更多的做空行為,股價(jià)會進(jìn)一步下跌,股市震蕩會更大。如何建立一支更好的股價(jià)整體走勢評估體系,并以此作為價(jià)格信號為廣大投資者提供參考,可有效影響投資者的預(yù)期,進(jìn)而減少股市震蕩。

        (二)風(fēng)險(xiǎn)管理不健全

        西方發(fā)達(dá)國家的證券市場多以企業(yè)融資為目的,而我國的證券市場上投機(jī)者較多。西方證券市場的監(jiān)管體系比較完善,這位我國證券市場的發(fā)展提供方向。證券市場的投資者也并不能完全根據(jù)市場的價(jià)值自己做出判斷,而一些機(jī)構(gòu)投資者很容易在利益的驅(qū)使下,利用信息優(yōu)勢,做空或做多來操縱金融市場。投資機(jī)構(gòu)的大幅操控將導(dǎo)致股市震蕩,不利于其他小型投資者,也不利于股票市場的平穩(wěn)發(fā)展。因此,加速風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管制度的建立,完善市場監(jiān)督體系,建立相關(guān)法規(guī),并且真正加以落實(shí)將有利于我國證券市場的發(fā)展。

        (三)政府干預(yù)較明顯

        與西方自由的證券交易市場相比,我國的證券市場受政府政策影響較大。證券市場出現(xiàn)大幅下跌時(shí),我國政府通常會發(fā)布救市消息,利好的貨幣政策和相關(guān)法規(guī)則會相應(yīng)而出。但是一個(gè)健康的證券市場理應(yīng)是按照供求關(guān)系,以股市價(jià)格自身變動為信號,自動調(diào)節(jié)的。政府的干預(yù)有可能一時(shí)刺激股市的發(fā)展,但作用并非長久。同時(shí)在整個(gè)經(jīng)濟(jì)下行壓力較大時(shí),頻頻的政府干預(yù)并不能改變理性投資者的價(jià)格預(yù)期,再利好的政策收效也會甚微。2015年6月開始,我國證券市場跌幅較大,同時(shí)伴隨我國經(jīng)濟(jì)下行壓力較大,我國政府也大力救市。央行三次下調(diào)法定準(zhǔn)備金率,兩次下調(diào)利率,并且擴(kuò)大存貸款的利率浮動區(qū)間,以期給金融機(jī)構(gòu)以更大的自由信貸空間。(作者單位:首都經(jīng)貿(mào)大學(xué))

        參考文獻(xiàn):

        [1] Jonathan D.Cryer,Kung-Sik Chan.時(shí)間序列分析及應(yīng)用 R語言[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2011.

        [2] 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)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2001(6).

        [3] 劉金全,崔暢.中國滬深股市收益率和波動性的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究,2002(1).

        [4] 林聰.滬市股票市場效率的分析—基于ARMA-GARCH 模型[J].金融視線,2011(8).

        [5] 惠軍,朱翠.證券投資基金市場的 ARMA-GARCH 類模型分析[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2010(3).

        [6] 丁華.股價(jià)指數(shù)波動中的ARCH現(xiàn)象[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,1999(9).

        [7] Benoit Mandelbrot.The Variation of Certain Speculative Prices[J].Journal of Business,1963,36(4)

        [8] Engle R F.Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation [J].Econometrica,1982,50(7).

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