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        基于協(xié)整的股票配對研究

        2019-01-09 07:11:31唐璐薇徐慶娟羅文婷
        時代金融 2019年31期
        關(guān)鍵詞:協(xié)整檢驗(yàn)相關(guān)性分析

        唐璐薇 徐慶娟 羅文婷

        摘要: 自從2010年3月滬深交易所融資融券試點(diǎn)的正式啟動,我國股票市場建設(shè)開始日益完善。本文以上證50成分股2014年1月4日到2017年1月4日的股票日收盤價為實(shí)證研究的觀察數(shù)據(jù),利用MATLAB、Eviews、R語言等軟件,通過股票系統(tǒng)聚類、相關(guān)性分析、單位根檢驗(yàn)及協(xié)整檢驗(yàn)進(jìn)行配對。利用支持向量回歸對實(shí)證結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,檢驗(yàn)?zāi)P偷挠行?。本文的股票配對研究給予了投資者一定的參考價值。

        關(guān)鍵詞: 系統(tǒng)聚類 相關(guān)性分析 協(xié)整檢驗(yàn) Eviews軟件 支持向量回歸

        一、引言

        自2010年3月滬深交易所啟動兩融試點(diǎn),我國的金融市場迅速成長?;诖?,在查閱了大量文獻(xiàn)之后,知道產(chǎn)明[1]運(yùn)用收盤價數(shù)據(jù)的單位根和協(xié)整檢驗(yàn)進(jìn)行了實(shí)證分析,提出相關(guān)的建議。湯鈴[2]等用距離及協(xié)整兩種方法分別對上證50成分股進(jìn)行了實(shí)證分析,并且協(xié)整分析以ADF值為依據(jù)作分析。丁彥、曹晶[3]不僅運(yùn)用協(xié)整法和樣本外檢驗(yàn)方法來研究股票配對交易,還通過GARCH模型來研究配對交易策略,增加了配對檢驗(yàn)的可信度。趙珊珊[4]基于一個衡量股票套利的指標(biāo),以衍生品為研究主體,利用協(xié)整檢驗(yàn)證明配對交易在我國市場的可行性與獲利性。劉夢晨[5]使用協(xié)整理論與以往常出現(xiàn)在金融風(fēng)險研究中的Copula理論,對通過相關(guān)性及最小價差平方和法篩選出的相同研究標(biāo)的進(jìn)行對比分析。吳添添[6]圍繞配對交易、股票和股指期貨,將股票通過股票指數(shù)間接和股指期貨相配對的方式進(jìn)行配對交易,結(jié)合協(xié)整理論,研究上證50指數(shù)成分股與股指期貨的配對交易方法與實(shí)現(xiàn)。殷蕾[7]等給出一種基于協(xié)整的多股票配對交易方法,闡述其中的原理和流程,并進(jìn)行回測實(shí)驗(yàn)。陳曉暾[8]等將配對交易策略用于我國股票市場實(shí)證研究,對滬深300成分股股票日收盤價做實(shí)證分析,獲得Alpha收益。

        通過研讀大量論文發(fā)現(xiàn),前人研究大多是在某個方法下對配對交易作實(shí)證研究,很少對實(shí)證研究得出的模型進(jìn)行有效性驗(yàn)證。本文選取上證2011年1月4日到2017年1月4日的數(shù)據(jù)作為觀察期數(shù)據(jù),建立協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)P?,再利用支持向量回歸對觀察期后6個月數(shù)據(jù)進(jìn)行回測,驗(yàn)證協(xié)整模型的有效性,判斷股票對是否還存在協(xié)整關(guān)系。

        二、協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)P偷慕?/p>

        考慮到股票日收盤價數(shù)據(jù)存在缺失值較多,結(jié)合實(shí)際研究,先剔除數(shù)據(jù)不完整的股票,然后利用MATLAB軟件做任意一對股票的折線圖及相關(guān)性檢驗(yàn),最后選取31只股票作為觀察期數(shù)據(jù)來研究。

        (一)數(shù)據(jù)預(yù)處理

        由于股票數(shù)量較多且日收盤價繁雜不便分析,故利用系統(tǒng)聚類方法以這31只股票的日收盤價為依據(jù)進(jìn)行聚類,根據(jù)距離最近的分成一類,即日收盤價較接近的股票聚成一類,得到分類情況如圖1。

        由圖1可知分類情況如下:

        第一類:貴州茅臺;第二類: 農(nóng)業(yè)銀行,中國銀行,中國建筑,中國中鐵,光大銀行,南方航空,中國鐵建,交通銀行,工商銀行,海通證券,浦發(fā)銀行,華泰證券,北京銀行,中國石油,民生銀行,中國石化,大秦鐵路;第三類:華夏幸福,興業(yè)銀行,招商證券,中信證券,招商銀行,保利地產(chǎn),中國太保,中國人壽,萬華化學(xué),康美藥業(yè);第四類:伊利股份;第五類:北方稀土,中國平安。

        (二)模型建立

        利用平穩(wěn)性等檢驗(yàn)方法對股票日收盤價進(jìn)行檢驗(yàn),最后得出協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)P?,具體算法流程如圖2所示,我們以(x=中國石化,y=大秦鐵路)來進(jìn)行模型檢驗(yàn)及建立。

        三、實(shí)證分析

        (一)股票對選擇

        通過Eviews計(jì)算相關(guān)系數(shù)、MATLAB軟件繪制任意一對股票的日收盤價折線圖,通過對比,從第二類中選擇了中國石化和大秦鐵路,它們的相關(guān)系數(shù)ρ=0.8280,具有較高相似性,且股票日收盤價折線圖如圖3所示。

        從圖3發(fā)現(xiàn)它們的股票日收盤價具有同漲跌的屬性,但是否可以用來進(jìn)行配對交易,還需要通過平穩(wěn)性等檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

        由表1可知,首先進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),通過對時間趨勢項(xiàng)、截距項(xiàng)及ADF值檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)平穩(wěn)性檢驗(yàn)ADF的P值=0.8003>0.05(臨界值),不能拒絕存在單位根的原假設(shè),所以序列非平穩(wěn)。接下來做一階差分檢驗(yàn)的時間趨勢項(xiàng)、截距項(xiàng)和ADF檢驗(yàn),最后得出ADF值=0.000<0.05,拒絕原假設(shè)存在單位根,故不存在單位根,這時說明它們的股票日收盤價是一階單整的。結(jié)合前面檢驗(yàn),再對這一對股票進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),得出協(xié)整方程系數(shù)的P值=0.0000<0.05,說明中國石化和大秦鐵路即lnx和lny的參數(shù)估計(jì)顯著。

        由于檢驗(yàn)x,y是非平穩(wěn),其一階差分才平穩(wěn),因此得出的協(xié)整回歸方程的T檢驗(yàn)臨界值要比真實(shí)值偏小,基于此,我們再進(jìn)行一個以協(xié)整回歸殘差為基礎(chǔ)的ADF檢驗(yàn),得出協(xié)整檢驗(yàn)的T統(tǒng)計(jì)量為-30.20260<(-3.33),拒絕存在單位根的原假設(shè),所以殘差序列是平穩(wěn)的。綜上所述,可以發(fā)現(xiàn)中國石化(logx)和大秦鐵路(logy)具有協(xié)整關(guān)系。

        (二)驗(yàn)證模型的有效性

        為了驗(yàn)證模型的有效性。取觀察期之后六個月數(shù)據(jù),用支持向量回歸這六個月股票日收盤價進(jìn)行回測,從而判斷股票對日收盤價是否長期均衡,驗(yàn)證協(xié)整模型的有效性,支持向量回歸對模型的均衡性檢驗(yàn)如圖4。

        由圖4可以知道,中國石化與大秦鐵路在回測中同樣具有同漲跌的特點(diǎn),且在一定時間段內(nèi)保持這個性質(zhì),說明我們選擇中國石化與大秦鐵路做配對具有一定的可行性,協(xié)整模型有效。我們也說這是優(yōu)勢策略均衡,投資者可以看成博弈方,正是因?yàn)椤罢純?yōu)策略均衡“反映了所有博弈方的絕對偏好,因此非常穩(wěn)定,根據(jù)占優(yōu)策略均衡可以對博弈結(jié)果作出最肯定的預(yù)測,我們也說股票對具有協(xié)整關(guān)系,從而為投資者提供了一種有效的股票配對,以期獲得最大收益。

        四、結(jié)語

        在兩融背景下,本文將基于協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)P偷贸龅呐鋵Ψ椒ńo予投資者一定的參考價值。以上證50中的中國石化和大秦鐵路2011年1月4日到2017年1月4日股票日收盤價進(jìn)行實(shí)證研究,利用平穩(wěn)性檢驗(yàn)、一階差分檢驗(yàn)、相關(guān)性檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)等實(shí)證分析步驟進(jìn)行股票配對,并通過支持向量回歸方法回測,進(jìn)一步驗(yàn)證本文股票配對的可行性。

        參考文獻(xiàn):

        [1]產(chǎn)明.基于融資融券的配對交易策略研究——以海螺水泥和華新水泥公司為例[N].銅陵學(xué)院學(xué)報(bào),2015(6):35-39.

        [2]胡倫超,余樂安,湯鈴.融資融券背景下證券配對交易策略研究——基于協(xié)整和距離的兩階段方法[J].中國管理科學(xué),2016,24(4):1-9.

        [3]丁彥,曹晶.基于GARCH模型的股票配對交易策略設(shè)計(jì)——以基礎(chǔ)建設(shè)行業(yè)為例[J].現(xiàn)代商業(yè),2017(21):87-89.

        [4]趙珊珊.配對交易策略研究[J].時代金融,2018(3):145-146.

        [5]劉夢晨.滬深300股指成分股的配對交易策略分析[D].上海師范大學(xué),2018.04.

        [6]吳添添.基于上證50成分股與股指期貨的配對交易方法與實(shí)現(xiàn)[D].云南財(cái)經(jīng)大學(xué),2018.06.

        [7]殷蕾,余沖.基于協(xié)整的多股票配對交易方法[N].湖北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2018,v.40;No.150(04):6-9+21.

        [8]陳曉暾,張斌,金秋佳.基于協(xié)整方法的股票配對交易策略研究[J].時代金融,NO.10,2018 (CumulativetyNO.711).

        基金項(xiàng)目:南寧師范大學(xué)博士科研啟動項(xiàng)目(20180406001)。

        (作者單位:南寧師范大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,徐慶娟為通訊作者)

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