苗怡霖

摘要：本文搜集近期三家家電行業(yè)上市公司收盤價(jià)序列數(shù)據(jù)，探究我國家電行業(yè)的股價(jià)波動(dòng)情況。運(yùn)用ARCH類模型，度量外部事件對(duì)企業(yè)股價(jià)波動(dòng)的作用，得出上市公司股票對(duì)數(shù)收益率波動(dòng)規(guī)律，并探究家電行業(yè)企業(yè)股價(jià)的杠桿效應(yīng)水平。通過實(shí)證研究得出，在以美的集團(tuán)、格力電器、海爾智家為代表的家電行業(yè)，風(fēng)險(xiǎn)事件對(duì)企業(yè)股價(jià)收益產(chǎn)生正向作用，即具有高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的特征，而且股價(jià)受到外部沖擊如市場(chǎng)環(huán)境、政府政策的作用較大，股價(jià)波動(dòng)較為持久。另外，我國家電行業(yè)上市公司股價(jià)對(duì)數(shù)收益率序列波動(dòng)顯現(xiàn)出較高程度的杠桿效應(yīng)，利好和利空信息會(huì)顯著作用于股價(jià)收益率波動(dòng)。

關(guān)鍵詞：家電行業(yè);股價(jià)收益;波動(dòng)集聚性;杠桿效應(yīng)

一、引言

近期我國股市受外部事件影響而產(chǎn)生了一定程度的波動(dòng)，家電行業(yè)銷售量下跌迅猛，對(duì)企業(yè)營(yíng)收產(chǎn)生了沖擊，從而影響了家電上市公司股價(jià)波動(dòng)，家電行業(yè)2020年初期的銷售情況不佳。依據(jù)奧維云網(wǎng)數(shù)據(jù)，2020年第一季度白色家電（冰箱、洗衣機(jī)、空調(diào)等）銷售額降低45%，小家電（電飯煲、電磁爐、料理機(jī)等）銷售規(guī)模為114.9億元，同比下降23.7%。在2020年第二季度，家電行業(yè)的線下銷售仍是無人問津，家電出口量下降，企業(yè)不得不采用線上手段提升銷量。商家開展秒殺購買、網(wǎng)紅推送、直播銷售等活動(dòng)，同時(shí)降低價(jià)格銷售是不可避免的形式。在此時(shí)間段，蘇寧大數(shù)據(jù)顯示，小家電的線上銷量陡升。但對(duì)于2020年的家電零售業(yè)，奧維云網(wǎng)預(yù)計(jì)行業(yè)整體銷售將下滑10%。

本文采集近期家電上市公司的股價(jià)數(shù)據(jù)，對(duì)此期間其股價(jià)波動(dòng)情況進(jìn)行分析，探究此時(shí)期家電企業(yè)股價(jià)的波動(dòng)特征以及外部事件對(duì)企業(yè)股價(jià)的影響情況，為股市參與者提供些許參考。

二、實(shí)證分析

（一）樣本數(shù)據(jù)的選取與處理

本文以市值和營(yíng)收規(guī)模都排在前列的美的集團(tuán)、格力電器、海爾智家三家上市企業(yè)為主要研究對(duì)象，選取2020年1月20日至4月30日三家企業(yè)的股票收盤價(jià)序列數(shù)據(jù)為樣本（數(shù)據(jù)來源是東方財(cái)富網(wǎng)、銳思數(shù)據(jù)庫），并運(yùn)用Eviews軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)量化處理與分析。為進(jìn)一步探究三家上市公司的股價(jià)波動(dòng)情況，根據(jù)公式rt=LogPt-LogPt-1對(duì)股價(jià)做進(jìn)一步處理，得到對(duì)數(shù)收益率序列。這里r是時(shí)間t時(shí)的對(duì)數(shù)收益率，Pt和Pt-1分別是t時(shí)和t-1時(shí)的收盤價(jià)。

（二）分析過程

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文對(duì)三組對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)，p值都是0，在1%的顯著性水平下，我們拒絕序列具有單位根的原假設(shè)，得出在本文樣本期間三家家電企業(yè)的股價(jià)對(duì)數(shù)收益率序列處于平穩(wěn)的狀態(tài)。

2.相關(guān)性檢驗(yàn)

標(biāo)準(zhǔn)誤不能對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差產(chǎn)生無偏估計(jì)，會(huì)使參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)的可信水平下降。對(duì)此，我們首先分析三家企業(yè)股票收益率序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)情況，得出三家企業(yè)股票收益率序列都具有一階序列相關(guān)性的特征。

3.ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)

對(duì)殘差項(xiàng)做ARCH-LM檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，在1階、5階和10階的滯后情況下以及在1%的顯著性水平下，p值小于0.01，我們可以得到三家企業(yè)的日對(duì)數(shù)收益率序列具有高程度的ARCH效應(yīng)。在本文樣本期間，這三家企業(yè)的股價(jià)收益率序列符合序列平穩(wěn)性的基礎(chǔ)條件，異方差性的存在讓建立對(duì)數(shù)收益率序列的ARCH類模型有很強(qiáng)的合理性，以下將運(yùn)用ARCH類模型來探究測(cè)度我國家電行業(yè)上市公司的股價(jià)波動(dòng)性。

4.ARCH類模型的建立結(jié)果

（1）美的集團(tuán)。在本文樣本期間，美的集團(tuán)股價(jià)收益率序列具有高程度的ARCH效應(yīng)。建立MA（1）-GARCH（1，1）模型，系數(shù)對(duì)應(yīng)的t值顯現(xiàn)出模型有較好的擬合結(jié)果，具有顯著的系數(shù)。運(yùn)用ARCH-LM檢驗(yàn)方法，在滯后10階的情況下，全部p值都大于0.1，統(tǒng)計(jì)量不顯著，所以對(duì)美的集團(tuán)股價(jià)收益率序列形成的模型，我們認(rèn)為其處于無異方差性狀態(tài)。

結(jié)果得到條件標(biāo)準(zhǔn)差的系數(shù)都是正值，我們認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)對(duì)美的集團(tuán)股價(jià)收益產(chǎn)生了正向作用，即高風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生高收益。ARCH模型中的系數(shù)α對(duì)應(yīng)外部沖擊對(duì)股價(jià)變化的作用，其中，α值是0.113，表明外部沖擊使美的集團(tuán)股價(jià)發(fā)生較強(qiáng)烈的波動(dòng);β值是0.798，顯示出美的集團(tuán)股價(jià)波動(dòng)具有長(zhǎng)期記憶性特征;α值與β值的和接近于1，表明外部沖擊如宏觀環(huán)境、政策頒布對(duì)美的集團(tuán)股價(jià)波動(dòng)具有長(zhǎng)期持續(xù)性作用。

接下來，本文形成GARCH均值模型，用ρ來衡量條件方差，度量風(fēng)險(xiǎn)事件對(duì)股價(jià)收益率的作用水平。引入系數(shù)γ，形成TGARCH、EGARCH模型，闡述不對(duì)稱的變化特征。在GARCH-M模型中，參數(shù)ρ值顯著，顯現(xiàn)出美的集團(tuán)股價(jià)具有高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的特征。在TGARCH、EGARCH模型中，非對(duì)稱系數(shù)γ值是顯著的，我們認(rèn)為美的集團(tuán)股價(jià)收益率波動(dòng)顯現(xiàn)出高程度的杠桿效應(yīng)，利好和利空信息都會(huì)顯著作用于股價(jià)收益率波動(dòng)。非對(duì)稱性模型系數(shù)估計(jì)值如表1所示。

（2）格力電器。對(duì)格力電器股價(jià)收益率建立MA（1）-GARCH（1，1）模型，得到相應(yīng)系數(shù)是顯著的，系數(shù)值大于0。檢驗(yàn)殘差項(xiàng)ARCH效應(yīng)后，對(duì)于格力電器股價(jià)收益率序列所建立的GARCH模型，我們認(rèn)為其處于無異方差性狀態(tài)。與美的集團(tuán)相似，風(fēng)險(xiǎn)事件對(duì)格力電器股價(jià)收益率會(huì)有正向作用。在GARCH模型中，可以得到風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)股價(jià)收益產(chǎn)生顯著性作用，α值與β值的和接近于1，符合序列平穩(wěn)性的前提基礎(chǔ)，我們認(rèn)為外部沖擊如宏觀環(huán)境、政策頒布等對(duì)格力電器股價(jià)波動(dòng)具有長(zhǎng)期持續(xù)性作用。在GARCH-M模型中，參數(shù)ρ值是顯著的，顯現(xiàn)出格力電器股價(jià)符合高風(fēng)險(xiǎn)高收益的特征。在TGARCH、EGARCH模型中，非對(duì)稱系數(shù)γ值是顯著的，我們認(rèn)為格力電器股價(jià)收益率波動(dòng)顯現(xiàn)出杠桿效應(yīng)，利好和利空消息都會(huì)顯著作用于股價(jià)收益率波動(dòng)。

（3）海爾智家。對(duì)海爾智家股價(jià)收益率建立MA（1）-GARCH（1，1）模型，得到相應(yīng)系數(shù)是顯著的，系數(shù)值大于0。檢驗(yàn)殘差A(yù)RCH效應(yīng)后，對(duì)于海爾智家股價(jià)收益率序列所建立的GARCH模型，我們認(rèn)為其處于無異方差性狀態(tài)。對(duì)海爾智家建立GARCH-M模型，我們得到的結(jié)果顯示，預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股票收益率變化產(chǎn)生了顯著作用，風(fēng)險(xiǎn)與收益呈正相關(guān)。在EGARCH和TGARCH模型中，用系數(shù)γ度量杠桿效應(yīng)的水平，在對(duì)海爾智家股價(jià)收益率建立的模型中，系數(shù)γ值是顯著的，我們認(rèn)為海爾智家股價(jià)顯現(xiàn)出較高程度的非對(duì)稱效應(yīng)。

三、結(jié)論與后續(xù)研究的建議

（一）結(jié)論

1.在本文樣本期間，我國家電行業(yè)上市公司股票市場(chǎng)波動(dòng)幅度較大。三家代表性家電企業(yè)的股價(jià)對(duì)數(shù)收益率時(shí)間序列都顯現(xiàn)出高程度的自相關(guān)性、ARCH效應(yīng)，本文建立ARCH類模型，對(duì)殘差項(xiàng)做ARCH-LM檢驗(yàn)，之后不再出現(xiàn)ARCH效應(yīng)，明顯使三家企業(yè)股價(jià)收益率的波動(dòng)程度變?nèi)酰瑫r(shí)顯現(xiàn)出運(yùn)用ARCH類模型可以高效得到家電行業(yè)上市公司股價(jià)的波動(dòng)特征。

2.在以美的集團(tuán)、格力電器、海爾智家為代表的家電行業(yè)，風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)股價(jià)收益能夠產(chǎn)生正向作用，也就是具有高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的特征。而且外部沖擊如市場(chǎng)環(huán)境、政府政策對(duì)企業(yè)股價(jià)波動(dòng)的作用很大，引起了較為持久的股價(jià)波動(dòng)。此外，我國家電行業(yè)上市公司股價(jià)收益率波動(dòng)還具有波動(dòng)集群性、尖峰厚尾分布的特征，這表明股票價(jià)格具有一定的非隨機(jī)性特征，股票價(jià)格波動(dòng)具有一定的慣性。

3.家電行業(yè)作為制造型產(chǎn)業(yè)，發(fā)展比較穩(wěn)定，家電企業(yè)股價(jià)在短期內(nèi)下跌不一定表明企業(yè)內(nèi)部的財(cái)務(wù)狀況、盈利能力有所衰弱。在本文樣本期間，風(fēng)險(xiǎn)事件對(duì)家電行業(yè)上市公司股價(jià)收益產(chǎn)生了正向影響。此外，我國家電行業(yè)上市公司股價(jià)收益率序列變化顯現(xiàn)出較高程度的杠桿效應(yīng)，利好和利空消息都會(huì)顯著作用于股價(jià)收益率波動(dòng)。

（二）后續(xù)研究的建議

在之后的研究中，我們可以繼續(xù)運(yùn)用時(shí)間序列模型，如ARCH族模型，也可以使用其他合適的計(jì)量模型，對(duì)其他上市公司股價(jià)波動(dòng)進(jìn)行相似的分析，了解整個(gè)家電行業(yè)更廣范圍的股價(jià)波動(dòng)特征。另外，家電行業(yè)的股價(jià)波動(dòng)是分時(shí)間段的，后續(xù)研究可以分隔成幾個(gè)時(shí)間區(qū)間，分析不同時(shí)間段的股價(jià)波動(dòng)，對(duì)上市公司股價(jià)波動(dòng)進(jìn)行更嚴(yán)謹(jǐn)細(xì)致的實(shí)證分析，然后將不同企業(yè)的股價(jià)波動(dòng)特征進(jìn)行對(duì)比，得出相似點(diǎn)與不同點(diǎn)，總結(jié)歸納家電行業(yè)上市公司股價(jià)波動(dòng)特征?？梢詫⒈疚臉颖酒陂g的股價(jià)波動(dòng)與上年同時(shí)段的股價(jià)波動(dòng)情況或者估量的無外部突發(fā)事件沖擊的股價(jià)波動(dòng)情況進(jìn)行比較，得出外部事件使企業(yè)股價(jià)產(chǎn)生了何種偏離以及影響程度?？梢岳^續(xù)研究其他行業(yè)在本文樣本期間的股價(jià)波動(dòng)情況，同時(shí)也可以繼續(xù)研究外部事件是通過何種機(jī)制影響家電行業(yè)的股票價(jià)格，從外部環(huán)境和內(nèi)部控制等角度，分析外部事件信息影響家電行業(yè)股價(jià)波動(dòng)的傳導(dǎo)機(jī)制，探究?jī)?nèi)部倫理。

參考文獻(xiàn)：

[1]張靖怡，張蓮英.淺析成交量對(duì)GARCH族模型的修正作用：房地產(chǎn)上市公司股價(jià)波動(dòng)性的實(shí)證研究[J].中國證券期貨，2011（3）：20-21.

[2]周焯華，周晨晨，賈偉.我國上市公司股價(jià)波動(dòng)特征識(shí)別與實(shí)證：基于分行業(yè)數(shù)據(jù)的大樣本研究[J].特區(qū)經(jīng)濟(jì)，2013（6）：59-62.

[3]李楊，陳丕棟，慕永通.我國漁業(yè)上市公司股價(jià)波動(dòng)分析[J].中國漁業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019，37（3）：62-71.

[4]蘇木亞，白靜.內(nèi)蒙古上市公司股價(jià)波動(dòng)性研究[J].內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，12（6）：1-7.

[5]酈解放，費(fèi)金葉.我國石油上市公司股價(jià)波動(dòng)率分析：基于隨機(jī)波動(dòng)模型[J].經(jīng)營(yíng)與管理，2014（11）：114-117.