畢鵬程

摘? 要：我國(guó)證券市場(chǎng)與國(guó)外成熟市場(chǎng)相比呈現(xiàn)出波動(dòng)劇烈、高風(fēng)險(xiǎn)集聚等特點(diǎn)。本文將研究對(duì)象由單一市場(chǎng)拓展為多市場(chǎng)間，拓展傳統(tǒng)DCC-GARCH為ADCC-EGARCH模型，研究股指期現(xiàn)貨市場(chǎng)之間動(dòng)態(tài)相關(guān)性存在非對(duì)稱效應(yīng)問題;最后在此基礎(chǔ)上對(duì)期現(xiàn)貨市場(chǎng)間風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)機(jī)制進(jìn)行總結(jié)。

關(guān)鍵詞：ADCC-EGARCH;非對(duì)稱效應(yīng);股指期貨;價(jià)格波動(dòng)

一、引言

股市波動(dòng)的非對(duì)稱性問題一直是金融計(jì)量關(guān)注的焦點(diǎn)問題之一。學(xué)者們對(duì)其進(jìn)行了廣泛的研究。例如，陳永偉（2016）通過構(gòu)建EGARCH模型對(duì)滬深兩市波動(dòng)性進(jìn)行實(shí)證分析;周佰成（2017）和曹棟（2017）構(gòu)建VAR-GARCH-M模型研究股指期貨對(duì)外部沖擊反應(yīng)的非對(duì)稱效應(yīng);毛小麗（2018）對(duì)不同風(fēng)格資產(chǎn)間的溢出效應(yīng)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，進(jìn)一步刻畫不同資產(chǎn)間價(jià)格聯(lián)動(dòng)的非對(duì)稱效應(yīng)。

本文將對(duì)傳統(tǒng)單一市場(chǎng)研究角度進(jìn)行拓展，構(gòu)建ADCC-EGARCH模型對(duì)多市場(chǎng)間價(jià)格波動(dòng)的均值溢出和動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系是否具有非對(duì)稱效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析。

二、數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析及平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本章采用的數(shù)據(jù)是滬深300指數(shù)和滬深300股指期貨合約的日交易數(shù)據(jù)，來(lái)源Wind金融數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)選取從2010年4月16日—2018 年5月11日，共1961個(gè)觀測(cè)值。數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2-1所示。

三、模型構(gòu)建與實(shí)證分析

（一）ADCC-EGARCH 模型構(gòu)建

ADCC-EGARCH模型構(gòu)建過程如下：

[nt=Iμt<0]，[Iμt<0]是示性函數(shù)，當(dāng)[μt<0]取1，否則取0。[n_=Entnt']是[nt]的無(wú)條件協(xié)方差矩陣，用[T-1t=1Tntnt']進(jìn)行估計(jì)。[α]系數(shù)表示現(xiàn)有的信息對(duì)下一期波動(dòng)性的影響力度。[β]系數(shù)表示收益率波動(dòng)的持續(xù)性，數(shù)值絕對(duì)值的大小反映波動(dòng)性趨勢(shì)在未來(lái)持續(xù)的時(shí)間長(zhǎng)短。C表示市場(chǎng)間的非對(duì)稱性。

（二）實(shí)證檢驗(yàn)與分析

從表3-1可以看到，ARCH項(xiàng)系數(shù)[α]顯著異于零，說(shuō)明股指現(xiàn)貨對(duì)股指期貨的信息敏感程度顯著。GARCH項(xiàng)系數(shù)[β]顯著異于零，且該數(shù)值大于0.5，表明股指期現(xiàn)貨收益率波動(dòng)具有非常強(qiáng)的持續(xù)性。非對(duì)稱系數(shù)C顯著異于零且為正數(shù)，說(shuō)明股指期現(xiàn)貨市場(chǎng)間動(dòng)態(tài)條件相關(guān)關(guān)系存在非對(duì)稱性，它們收益率的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系大小對(duì)“壞消息”的敏感程度大于對(duì)“好消息”的敏感程度;正向沖擊使得股指期現(xiàn)貨指數(shù)收益率之間的相關(guān)性降低。利用表3-4的系數(shù)估計(jì)值可以計(jì)算股指期現(xiàn)貨市場(chǎng)之間的時(shí)變相關(guān)系數(shù)，繪制圖3-1。

圖3-1顯示，股指期現(xiàn)貨市場(chǎng)間的具有非常強(qiáng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)都大于0。兩者之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性整體較為平穩(wěn)，波動(dòng)較為頻繁，但幅度較小，存在個(gè)別突變點(diǎn)，在2011年12月21日、2015年9月8日、2016年11月22日、2017年3月21日有明顯的局部低點(diǎn)。

四、研究結(jié)論

研究表明，股指現(xiàn)貨對(duì)股指期貨的信息敏感程度顯著，且波動(dòng)具有非常強(qiáng)的持續(xù)性。股指期現(xiàn)貨市場(chǎng)動(dòng)態(tài)相關(guān)性具有非對(duì)稱效應(yīng)，就影響程度而言壞消息大于好消息。股指期現(xiàn)貨市場(chǎng)間的具有非常強(qiáng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，在2011年12月、2015年9月、2016年11月、2017年3月有明顯的局部低點(diǎn)，表明這些時(shí)間點(diǎn)前后我國(guó)金融市場(chǎng)積極推出利好消息，導(dǎo)致股指期現(xiàn)貨市場(chǎng)收益率的動(dòng)態(tài)相關(guān)性降低。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳永偉，王夏華，駱琪.中國(guó)股市波動(dòng)非對(duì)稱性的非線性動(dòng)態(tài)調(diào)整[J]. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2016，35（3）：551-560.

[2]周佰成，侯丹，邵振文. 我國(guó)股指期貨市場(chǎng)與股票市場(chǎng)溢出效應(yīng)研究[J]. 經(jīng)濟(jì)縱橫，2017（08）：118-123.

[3]曹棟，張佳. 基于GARCH-M模型的股指期貨對(duì)股市波動(dòng)影響的研究[J]. 中國(guó)管理科學(xué)，2017，25（01）：27-34.

[4]毛小麗，王仁曾. 滬深股市與香港股市波動(dòng)溢出效應(yīng)研究[J]. 價(jià)格理論與實(shí)踐，2018（11）：91-94.