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        基于ARCH模型的滬市羊群效應(yīng)實(shí)證分析

        2018-08-10 13:03:48馬婉如
        時代金融 2018年21期
        關(guān)鍵詞:成分股方差殘差

        馬婉如

        (河北大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,河北 保定 071000)

        一、問題提出

        股市存在羊群行為會加劇股票市場的波動,同時波動的股票市場又會反過來加劇羊群效應(yīng),這是一個惡性循環(huán),不利于股市的穩(wěn)定、健康發(fā)展。

        2015年的證券市場,是個大起大落的一年,中國股市由牛市轉(zhuǎn)為熊市,在這一輪股市的劇烈波動中,羊群行為是否存在?中國證券市場應(yīng)如何防范和應(yīng)對?這些問題的研究,對于保持我國股市的正常運(yùn)行具有十分重要的意義。因此本文利用已知的對羊群效應(yīng)的理論研究成果,采用測度市場整體羊群效應(yīng)的CSAD分析方法對我國滬市進(jìn)行實(shí)證分析,以此檢驗(yàn)在2015年到2018年間我國上海證券市場是否存在羊群效應(yīng)。

        二、文獻(xiàn)綜述

        凱恩斯(1936)研究不確定性時提出的選美思維方式應(yīng)用于股票市場就會產(chǎn)生證券市場的羊群行為。對于羊群效應(yīng)的測度,Chang Eric C,ChengJoseph W和Khorana Ajay(2000)提出了CCK模型,使用衡量股票收益率離散度的指標(biāo)截面絕對離差CSAD進(jìn)行檢驗(yàn)。蔣學(xué)雷,陳敏和吳國富(2003)通過檢驗(yàn)個股截面收益的絕對偏差(CSAD)與市場收益的非線性關(guān)系,對我國滬深兩市的羊群效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)我國滬深兩市存在一定程度的羊群效應(yīng)。

        三、羊群效應(yīng)測度

        用橫截面收益的絕對偏差(CSAD)作為度量個股收益率分散化程度的指標(biāo)。公式為∶。其中,n代表資產(chǎn)組合中股票的數(shù)量,Ri,t股票i在t日的收益率,Rm,t是市場組合收益率。

        經(jīng)計(jì)算,CSADt的一階偏導(dǎo)數(shù)大于零,二階偏導(dǎo)數(shù)等于零。所以CSAD和Rm,t為線形遞增關(guān)系。當(dāng)市場存在羊群行為時,股價變化將會趨同,個股收益率將向市場收益率趨近,從而兩者之間的線形關(guān)系不存在。于是在CSADt和Rm,t之間線形關(guān)系的基礎(chǔ)上增加二次項(xiàng)回歸模型采用:。

        利用CSAD模型檢驗(yàn)市場是否存在羊群效應(yīng),主要檢驗(yàn)一次項(xiàng)和二次項(xiàng)系數(shù)是否顯著為負(fù)。當(dāng)一次項(xiàng)系數(shù)β1為正,二次項(xiàng)系數(shù)β2顯著為負(fù)時,判定市場中存在顯著的羊群行為。

        四、滬市羊群效應(yīng)實(shí)證分析

        (一)數(shù)據(jù)選擇與處理

        為了研究上海證券市場,選取了上證50指數(shù)的成分股中的23只股票作為樣本,時間段為2015年1月5日至2018年4月1日。

        選擇數(shù)據(jù)考慮以下幾點(diǎn):第一,上證50指數(shù)成分股基本上是大盤股,其股價不容易被操縱,加之它們的市值占總市值的很大比重,具有良好的代表性。第二,上證50的成分股是不斷調(diào)整的,假設(shè)2015年1月5日之后成分股沒有發(fā)生變化,剔除在這段期間停牌較長時間的股票,剔除不交易的日期數(shù)據(jù),最終選取23只股票。

        計(jì)算個股收益率時,采用對數(shù)收益率序列。原因有如下兩點(diǎn),一是對數(shù)收益率可以使數(shù)據(jù)更加平滑,克服數(shù)據(jù)本身的異方差性;二是對數(shù)收益率的處理能夠滿足價格上漲下跌時的對稱性,即數(shù)據(jù)的對稱性。數(shù)據(jù)來源國泰安數(shù)據(jù)庫。

        (二)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

        根據(jù)上證50樣本股計(jì)算CSAD、Rm,t和R2m,t,并對其進(jìn)行J-B檢驗(yàn)和ADF單位根檢驗(yàn),結(jié)果CSAD、Rm,t和R2m,t三個變量均不符合正態(tài)分布的假設(shè),并且均是平穩(wěn)時間序列。

        對CSADt和Rm,t做散點(diǎn)圖,可以看出,無論股價上漲階段還是股價下跌階段,兩者之間并不存在明顯的線性關(guān)系,而且散點(diǎn)存在復(fù)雜型趨勢。

        (三)ARCH模型識別

        采用最小二乘法回歸,回歸結(jié)果如下:

        對回歸后的殘差做自相關(guān)圖,結(jié)果顯示殘差平方序列Q統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率均為零,所以認(rèn)為殘差存在自相關(guān)。對殘差繪制折線圖,可以看出在較長一段時間內(nèi)波動具有明顯的聚集性,這說明誤差項(xiàng)可能具有條件異方差。

        為準(zhǔn)確檢驗(yàn)殘差是否存在異方差,對殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn),檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量和TR2統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率為零,均拒絕原假設(shè),認(rèn)為序列具有異方差性。

        (四)建立ARCH模型

        構(gòu)建GARCH(1,1)模型的估計(jì)系數(shù)顯著,并滿足關(guān)于參數(shù)非負(fù)和參數(shù)有界的限定條件,但模型的殘差序列仍具有序列相關(guān)性。而估計(jì)更高滯后階數(shù)GARCH模型,則會出現(xiàn)波動率方程中的估計(jì)系數(shù)為負(fù)值的可能,不滿足GARCH模型關(guān)于參數(shù)非負(fù)的限定條件。所以選擇ARCH(1)模型。

        建立ARCH(1)模型,回歸方程為:

        對ARCH模型后的殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn),結(jié)果顯示不存在自相關(guān)?;貧w方程中,二次項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù),說明這段期間股市存在著羊群效應(yīng)。

        (五)政策建議

        第一,管理部門要加強(qiáng)對投資者進(jìn)行風(fēng)險意識教育,開展理性投資教育,提高他們處理信息的能力,把理性投資者培養(yǎng)成為市場的主導(dǎo)力量。

        第二,逐步消除股票市場的制度缺陷,完善法律法規(guī),減少政府的直接干預(yù)。政府應(yīng)盡量讓市場自由地發(fā)展,適當(dāng)?shù)臅r候再做出干預(yù)政策。

        第三,管理者要加強(qiáng)信息的披露,增加投資的透明度,消除羊群效應(yīng)產(chǎn)生的環(huán)境,維護(hù)市場穩(wěn)定。

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