陳雍奮
【摘要】本文以中美貿(mào)易戰(zhàn)為背景,運(yùn)用八EZMA-EGARCH-SGED模型對(duì)中美兩國(guó)六大股指收益率的波動(dòng)性進(jìn)行研究分析,結(jié)果表明,中美貿(mào)易戰(zhàn)期間,兩國(guó)六大股指收益率序列均存在顯著的集群效應(yīng),同時(shí),除我國(guó)深證成指存在的正向杠桿效應(yīng)不顯著外,上證指數(shù),滬深300指數(shù)及道瓊斯指數(shù)、納斯達(dá)克指數(shù)和標(biāo)普500指數(shù)在不利環(huán)境下均存在顯著的正向杠桿效應(yīng)。特別地,相比美國(guó)股市,我國(guó)股市在貿(mào)易戰(zhàn)期間的波動(dòng)的持續(xù)性和集聚性要稍強(qiáng)于美國(guó),意味著我國(guó)股市信息處理速度稍弱。
【關(guān)鍵詞】股票收益率;波動(dòng)性;杠桿效應(yīng);ARMA-EGARCH-SGED模型
一、引言
2017年8月14日,美國(guó)發(fā)起了對(duì)中國(guó)的“301”調(diào)查,為中美貿(mào)易戰(zhàn)設(shè)置了“導(dǎo)火線”。2018年3月23日,美國(guó)宣布將可能對(duì)從中國(guó)進(jìn)口的600億美元商品加征關(guān)稅,同時(shí)對(duì)我國(guó)企業(yè)在美并購(gòu)?fù)顿Y進(jìn)行限制,正式在中美貿(mào)易戰(zhàn)場(chǎng)上開了第一槍。自貿(mào)易戰(zhàn)打響以來,我國(guó)A股市場(chǎng)進(jìn)入調(diào)整階段,特別是2018年6A19日,受中美貿(mào)易摩擦升級(jí)的影響,A股再次走出千股跌停的行情,但這種影響并不是單向的,美股在2018年6月21日三大股指全線走低,特別是道指連續(xù)第八個(gè)交易日收跌,抹去了今年以來的全部漲幅。那么,中美兩國(guó)股市對(duì)貿(mào)易戰(zhàn)的反應(yīng)如何?又有何不同?這便是本文研究的重點(diǎn)。
二、EGARCH模型介紹
Nelson(1991)提出的EGARCH模型對(duì)GARCH型的方差方程進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)后的EGARCH(1,1)模型的方差方程為:
當(dāng)γ<0時(shí),意味著壞消息所帶來的沖擊大于好消息,沖擊是不對(duì)稱的;當(dāng)γ>0時(shí),意味著好消息帶來的沖擊大于好消息,沖擊同樣是不對(duì)稱的;當(dāng)γ=0時(shí),意味著好消息和壞消息所帶來的沖擊效果一樣,沖擊是對(duì)稱的。
三、模型建立
(一)在均值方程方面,由于ARMA模型能夠有效處理金融序列的記憶性特征,因此本文擬將ARMA模型作為均值方程,具體來說,ARMA(p,q)模型形式如下:
(二)對(duì)于EGARCH模型的條件方差方程,本文將以(1)式作為條件方差方程。
(三)在波動(dòng)的誤差分布模型方面,一方面,為了適應(yīng)EGARCH模型對(duì)正負(fù)擾動(dòng)項(xiàng)進(jìn)行非對(duì)稱的處理,另一方面由于現(xiàn)實(shí)金融市場(chǎng)中利好消息和利空消息所帶來的沖擊是往往不一致,本文擬采用SGED分布。
四、實(shí)證分析
(一)樣本數(shù)據(jù)的選取及處理
本文以2017年8月14日作為中美貿(mào)易戰(zhàn)的起始點(diǎn),同時(shí)選取2017年8月14日至2018年7月31日的上證指數(shù)、深證成指、滬深300指數(shù)以及道瓊斯指數(shù)、納斯達(dá)克指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的日收盤價(jià)作為原始數(shù)據(jù),并以上述原始數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分別構(gòu)造六大股指的對(duì)數(shù)收益率時(shí)間序列以便進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)來源于R語言爬取及網(wǎng)易財(cái)經(jīng)。
(二)樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析
各指數(shù)的日收盤價(jià)收益率的基本統(tǒng)計(jì)量如表1所示,可見,各股票價(jià)格指數(shù)的收益率的峰度均大于0,具有“尖峰厚尾”的特征;JB正態(tài)性檢驗(yàn)的結(jié)果皆顯著,意味著拒絕正態(tài)分布假設(shè),即不是正態(tài)分布。進(jìn)一步地,從各指數(shù)收益率折線圖中可以看出,各指數(shù)日收盤價(jià)的收益率存在均呈現(xiàn)出“波動(dòng)集聚性”。
(三)各指數(shù)對(duì)數(shù)收益率時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)
本文采用ADF檢驗(yàn)方法對(duì)各指數(shù)對(duì)數(shù)收益率的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果顯示六大指數(shù)對(duì)數(shù)收益率的ADF檢驗(yàn)結(jié)果的P值均小于5%,意味著在5%顯著水平下,六大指數(shù)收益率時(shí)間序列平穩(wěn)。
(四)均值方程的選擇
本文利用R語言的代碼指令自動(dòng)選取ARMA(p,q)模型的參數(shù)值,結(jié)果為:①對(duì)于上證指數(shù)收益率時(shí)間序列,構(gòu)建ARMA(0,0)模型最佳;②對(duì)于深證成指收益率時(shí)間序列,構(gòu)建ARMA(0,0)模型最佳;③對(duì)于滬深300指數(shù)收益率時(shí)間序列,構(gòu)建ARMA(0,0)模型最佳;④對(duì)于道瓊斯指數(shù)收益率時(shí)間序列,構(gòu)建ARMA(1,2)模型最佳;⑤對(duì)于納斯達(dá)克指數(shù)收益率時(shí)間序列,構(gòu)建ARMA(2,2)模型最佳;⑥對(duì)于標(biāo)普500指數(shù)收益率時(shí)間序列,構(gòu)建ARMA(2,2)模型最佳。
(五)ARCH-LM檢驗(yàn)
本文將均值方程的殘差項(xiàng)抽取出來進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn),在選擇滯后階數(shù)為4的情況,結(jié)果顯示ARCH-LM檢驗(yàn)的P值均小于5%,意味著在5%顯著水平下,六大股指對(duì)數(shù)收益率的殘差序列均存在顯著的高階ARCH效應(yīng)。
(六)實(shí)證結(jié)果分析
本部分將對(duì)六大指數(shù)對(duì)數(shù)收益率時(shí)間序列進(jìn)行ARMA-EGARCH-SGED模型擬合,結(jié)果如表2所示,同時(shí),本文對(duì)EGARCH模型的殘差項(xiàng)進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)的結(jié)果顯示,六大指數(shù)收益率時(shí)間序列對(duì)應(yīng)的EGARCH模型的殘差項(xiàng)均不存在ARCH效應(yīng)。
基于表2的實(shí)證結(jié)果,可以得出三個(gè)結(jié)論:
1.中美貿(mào)易戰(zhàn)背景下,信息對(duì)中美兩國(guó)股市的收益率影響顯著,且表現(xiàn)出了明顯的非對(duì)稱性。根據(jù)實(shí)證結(jié)果,除我國(guó)深證成指收益率對(duì)應(yīng)的γ值不顯著外”其他五大指數(shù)對(duì)應(yīng)的,γ均顯著不為。,意味著中美兩國(guó)股市受到的信息沖擊影響總體來說是非對(duì)稱的。
2.中美貿(mào)易戰(zhàn)背景下,正向信息對(duì)于中美兩國(guó)股市的收益率影響較大,換言之,好消息帶來的影響要比同等程度壞消息帶來的影響更大。實(shí)證結(jié)果表明,除我國(guó)深證成指收益率對(duì)應(yīng)的γ值不顯著大于0,其他五大指數(shù)收益率對(duì)應(yīng)的γ值均顯著大于0,意味著好消息的沖擊要大于壞消息。
3.中美貿(mào)易戰(zhàn)背景下,我國(guó)股市的信息處理能力相比美國(guó)股市而言稍弱。EGARCH模型中的β越趨于1,意味著波動(dòng)的持續(xù)性和聚集性越強(qiáng)。根據(jù)本文的實(shí)證結(jié)果,一方面,我國(guó)上證指數(shù)和深證成指收益率的平均值為0.930786,而美國(guó)道瓊斯指數(shù)和納斯達(dá)克指數(shù)收益率對(duì)應(yīng)的β值的平均值為0.9245125,意味著與美國(guó)股市相比,我國(guó)股市在貿(mào)易戰(zhàn)期間具有更高的波動(dòng)持續(xù)性和聚集性,即我國(guó)股市的信息消化能力稍弱于美國(guó);另一方面,從能代表中美兩國(guó)股市的滬深300指數(shù)和標(biāo)普500指數(shù)的角度看,進(jìn)一步驗(yàn)證了上述結(jié)果。
五、建議
(一)由于在中美貿(mào)易戰(zhàn)背景下,我國(guó)股市經(jīng)不斷調(diào)整后已到達(dá)低位,投資者通過調(diào)整已將倉(cāng)位控制在自己能夠接受的范圍內(nèi)并持觀望態(tài)度,一旦出現(xiàn)利好消息,便會(huì)迅速加倉(cāng),進(jìn)而引起股價(jià)大漲,但若中途出現(xiàn)利空消息,投資者或投機(jī)者又會(huì)采取調(diào)倉(cāng)措施,進(jìn)而引起股價(jià)的異常波動(dòng),最終影響市場(chǎng)效率。因此,在貿(mào)易摩擦的決策的問題上,我國(guó)合理采取應(yīng)對(duì)措施,切實(shí)維護(hù)在對(duì)外貿(mào)易和國(guó)際經(jīng)濟(jì)合作中的合法權(quán)益,并在這一特殊時(shí)期采取加強(qiáng)對(duì)金融市場(chǎng)監(jiān)管及調(diào)整貨幣政策等措施盡可能維持我國(guó)股市的穩(wěn)定。
(二)加大對(duì)上市公司信息披露的監(jiān)管力度,嚴(yán)格防范上市公司信息披露文件存在虛假記載、誤導(dǎo)性陳述或重大紕漏等情況發(fā)生,同時(shí)應(yīng)該提高我國(guó)股票市場(chǎng)信息傳遞的及時(shí)性,真實(shí)性和透明度,以降低投資者特別是處于中小散戶的信息處理成本,并提高決策質(zhì)量,進(jìn)而提高我國(guó)股票市場(chǎng)處理和消化信息的能力,提高我國(guó)股票市場(chǎng)的運(yùn)行效率。
參考文獻(xiàn):
[1]陳澤忠,楊啟智等[J]中國(guó)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性研究.決策借鑒.2000(5):23-27.
[2]朱信凱,韓磊等[j].信息與農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)—基于EGARCH模型的分析.管理世界.2012(11):57-66.
[3]涂犁明,方華[J].對(duì)中證500指數(shù)波動(dòng)性的分析研究.中國(guó)林業(yè)經(jīng)濟(jì).2017(4):93-96.