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当前，我国大部分企业面临融资难问题，尤其是中小企业的融资渠道很窄，这一问题严重制约我国经济的持续健康发展。为此，针对这一问题，国家在股票市场上即将推出注册制，希望通过注册制改革，解决部分企业的融资问题，缓解经济下滑的风险。
股市是金融市场的重要组成部分，在经济生活中，发挥着巨大的作用，从经济信息的传递到个人资产的配置，从企业融资到资源的优化配置等一系列活动都少不了股市。股票市场中，股价的波动不仅牵动着广大投资者的神经，还时刻受到监管者的密切关注，更有大量的学者全身心地去研究它。股价的波动率，作为金融学研究的核心课题之一，对资本资产定价、金融风险控制、衍生产品定价、以及市场监管等众多课题的研究起着十分重要的作用，因此，对股市波动非对称性的研究具有十分重要的理论意义与现实意义。
现有大量文献对股市波动非对称性是否存在以及引起这种非对称性的原因做出了相应的研究。在国外成熟市场上，众多学者的研究发现，股票市场上存在显著为负的波动非对称性，但是对引起这种非对称性的原因的看法并不一致，目前，主要有三种学说来解释负的波动非对称性，包括杠杆效应假说、波动反馈效应假说和行为金融学说。如早期的Black(1976)和Christie(1982)等学者通过实证研究发现，美国股市存在负的波动非对称性，并用企业的财务杠杆来解释这种非对称性，即认为负的非对称性是由杠杆效应引发的;随后，Campbell和Hentschel(1992)等学者的研究表明，美国股市存在显著为负的波动非对称性，并用波动反馈效应来解释这种非对称性;近期，Low(2004)和Hibbert(2008)等通过引入基于人们心理认知的行为学来解释负的波动非对称性，认为行为金融学才是导致这种非对称性的主要原因，而杠杆效应假说和波动反馈效应假说是次要的。随着中国股市的快速发展，越来越多的国内学者研究中国股市的波动非对称性，并得出了不同的结论。如陈泽忠等(2000)研究发现，不论是深圳市场还是上海市场，均存在正的波动非对称性;任彪(2004)和何晓光(2007)等人的实证结果表明，在涨跌停板制度实施以前，存在显著为正的波动非对称性，在涨跌停板制度实施以后，存在显著为负的波动非对称性;严俊宏(2013)的分析结果则认为，上海股票市场上存在显著为负的波动非对称性。可见，中国股市并不存在统一的波动非对称性，同时，学者们也没有对引起这些不同的非对称性进行详细的解释。这一领域仍需要进一步的研究。
基于此，本文在前人研究的基础上进一步探寻中国股市波动非对称性存在的形式以及引起这种非对称性的原因，综合分析杠杆效应假说、波动反馈效应假说和行为金融学说在中国股市波动过程中所起的作用。
针对我国不同股票指数成份股的规模大小不同，本文分别选取深圳证券交易所的创业板指数（代码:399006）、中小板指数（代码:399005）以及深证成指（代码:399001）和上海证券交易所的上证50指数（代码:000016），并用这四个指数的日收盘价序列和日内5分钟收盘价序列通过OLS和分位数回归来综合探讨中国股票市场上收益率和波动率非对称性关系的存在问题，并深入分析形成不同非对称性的原因。希望通过本文的研究，能够为投资者更好地理解市场的波动提供一些启发，有助于投资者形成正确的决策。
第一章是绪论。在对相关文献研究的基础上，阐述课题的研究背景与意义，明确本文研究的主题及方向，并给出论文的研究内容和研究方法。与此同时，基于论文的研究视角、研究思路、理论模型以及实证分析中采用的计量工具提出本文的创新之处。
第二章是研究现状。通过对有关波动非对称性现有的参考文献进行深入研读与分析，具体从波动非对称性的界定、波动非对称性是否存在以及引起波动非对称性的原因（杠杆效应假说、波动反馈效应假说、行为金融理论）三个方面对已有研究成果进行梳理和总结。
第三章是研究样本。本章介绍了创业板指数、中小板指数、深证成指和上证50指数的基本情况，并说明选取这四种指数的原因以及统计性描述;同时，也分析了为什么选取己实现波动率作为市场真实波动率的代理变量，
第四章是研究设计。首先，本章根据前文的分析以及中国股票市场上投资者的行为，提出理论假设;其次，围绕什么是决定波动非对称性的主要因素，先后提出用OLS模型和分位数回归来分析已实现波动率变化和收益率之间的短期动态关系。
第五章是实证分析。这一部分主要考察中国股市收益率和波动率之间的非对称关系以及引起这种关系的主要原因。用OLS和分位数回归分别分析创业板指数、中小板指数、深证成指以及上证50指数的收益率和波动率之间的非对称关系，并寻找产生这种关系的主要原因。
第六章是总结、建议与展望。根据实证分析所得的研究结论，为我国宏观审慎监管框架提供相应的政策建议;总结以上几个部分，指出本文研究的缺陷与不足，并为未来的研究工作指明方向。
本文通过实证分析得出的研究结论有:(1)中国股市存在波动非对称性，但是，对于不同规模大小的股票指数，非对称性不同。具体表现为:创业板指数和中小板指数存在显著为负的非对称性、深证成指没有明显的非对称性、上证50指数存在显著为正的非对称性;(2)杠杆效应假说、波动反馈效应假说和行为金融学对不同股票指数波动非对称性的解释力度不同。具体表现为;对于创业板指数和中小板指数来说，基于心理认知的行为金融学理论能够显著地解释波动非对称性，而杆杆效应假说和波动反馈效应假说的解释力度很弱，即基于心理认知的各种行为是引起波动非对称性的主要原因;对于上证50指数来说，杠杆效应假说和波动反馈效应假说也不能够充分有效的解释其正的波动非对称性，而投资者对待大盘股风险和收益的态度以及价值投资理念能够显著地解释这种正的波动非对称性;然而，对于深证成指来说，无明显的波动非对称性，本文认为可能是由于基于心理认知行为金融学对其倾向于引起正的波动非对称性，而与有杠杆效应假说和波动反馈效应假说趋于引起负的波动非对称性相互抵消，从而导致波动非对称性不明显，当然，这有待于进一步研究;(3)极端分位数水平下，四个指数的波动非对称性变的更加明显。即:对创业板指数和中小板指数来说，随着分位点的提高，负的波动非对称性越来越强;对上证50指数来说，随着分位点的提高，正的波动非对称性越来越强;而深证成指的波动非对称性却经历了由负到正的转变。(4)对于不同规模大小股票指数的波动非对称性不同。论规模，从小到大，依次为创业板指数、中小板指数、深证成指、上证50指数，波动非对称性逐渐由负转为正，且负的波动非对称性越来越弱、正的非对称性越来越强，本文认为这是由于投资者对不同市值股票的风险和收益的态度引起的。
论文创新之处主要体现在以下三个方而:(1)在学习并总结大量国内外学者研究成果的基础上，本文综合运用杠杆效应假说、波动反馈效应假说以及行为金融学来分析不同规模大小股票指数波动非对称性的成因;(2)与以往众多学者用GARCH族模型来研究中国股市波动非对称性不同，本文通过将己实现波动率作为市场真实波动率的代理变量，运用OLS回归法来分析中国股市波动率和收益率之间的非对称关系，并解释形成这种关系的原因，为未来的研究提供了一种新的思路;(3)通过分位数回归的实证检验，发现，在不同的分位点上，波动率和收益率之间的非对称关系表现的并不完全一样，在极端分位点上，收益率引起波动率的变化更大。
论文研究还存在如下不足:(1)在分析中国股市是否存在波动非对称性时，只选取了2012年2月15日到2014年12月2日这个时间段的数据，更加严密的研究应该选取更长时间段的数据，以进行不同市场行情、不同政策段的实证分析;(2)用行为金融学解释波动非对称性的成因时，只用了行为金融学中的一部分理论，而忽略了其他行为金融学理论对波动非对称性的影响。
股市是金融市场的重要组成部分，在经济生活中，发挥着巨大的作用，从经济信息的传递到个人资产的配置，从企业融资到资源的优化配置等一系列活动都少不了股市。股票市场中，股价的波动不仅牵动着广大投资者的神经，还时刻受到监管者的密切关注，更有大量的学者全身心地去研究它。股价的波动率，作为金融学研究的核心课题之一，对资本资产定价、金融风险控制、衍生产品定价、以及市场监管等众多课题的研究起着十分重要的作用，因此，对股市波动非对称性的研究具有十分重要的理论意义与现实意义。
现有大量文献对股市波动非对称性是否存在以及引起这种非对称性的原因做出了相应的研究。在国外成熟市场上，众多学者的研究发现，股票市场上存在显著为负的波动非对称性，但是对引起这种非对称性的原因的看法并不一致，目前，主要有三种学说来解释负的波动非对称性，包括杠杆效应假说、波动反馈效应假说和行为金融学说。如早期的Black(1976)和Christie(1982)等学者通过实证研究发现，美国股市存在负的波动非对称性，并用企业的财务杠杆来解释这种非对称性，即认为负的非对称性是由杠杆效应引发的;随后，Campbell和Hentschel(1992)等学者的研究表明，美国股市存在显著为负的波动非对称性，并用波动反馈效应来解释这种非对称性;近期，Low(2004)和Hibbert(2008)等通过引入基于人们心理认知的行为学来解释负的波动非对称性，认为行为金融学才是导致这种非对称性的主要原因，而杠杆效应假说和波动反馈效应假说是次要的。随着中国股市的快速发展，越来越多的国内学者研究中国股市的波动非对称性，并得出了不同的结论。如陈泽忠等(2000)研究发现，不论是深圳市场还是上海市场，均存在正的波动非对称性;任彪(2004)和何晓光(2007)等人的实证结果表明，在涨跌停板制度实施以前，存在显著为正的波动非对称性，在涨跌停板制度实施以后，存在显著为负的波动非对称性;严俊宏(2013)的分析结果则认为，上海股票市场上存在显著为负的波动非对称性。可见，中国股市并不存在统一的波动非对称性，同时，学者们也没有对引起这些不同的非对称性进行详细的解释。这一领域仍需要进一步的研究。
基于此，本文在前人研究的基础上进一步探寻中国股市波动非对称性存在的形式以及引起这种非对称性的原因，综合分析杠杆效应假说、波动反馈效应假说和行为金融学说在中国股市波动过程中所起的作用。
针对我国不同股票指数成份股的规模大小不同，本文分别选取深圳证券交易所的创业板指数（代码:399006）、中小板指数（代码:399005）以及深证成指（代码:399001）和上海证券交易所的上证50指数（代码:000016），并用这四个指数的日收盘价序列和日内5分钟收盘价序列通过OLS和分位数回归来综合探讨中国股票市场上收益率和波动率非对称性关系的存在问题，并深入分析形成不同非对称性的原因。希望通过本文的研究，能够为投资者更好地理解市场的波动提供一些启发，有助于投资者形成正确的决策。
第一章是绪论。在对相关文献研究的基础上，阐述课题的研究背景与意义，明确本文研究的主题及方向，并给出论文的研究内容和研究方法。与此同时，基于论文的研究视角、研究思路、理论模型以及实证分析中采用的计量工具提出本文的创新之处。
第二章是研究现状。通过对有关波动非对称性现有的参考文献进行深入研读与分析，具体从波动非对称性的界定、波动非对称性是否存在以及引起波动非对称性的原因（杠杆效应假说、波动反馈效应假说、行为金融理论）三个方面对已有研究成果进行梳理和总结。
第三章是研究样本。本章介绍了创业板指数、中小板指数、深证成指和上证50指数的基本情况，并说明选取这四种指数的原因以及统计性描述;同时，也分析了为什么选取己实现波动率作为市场真实波动率的代理变量，
第四章是研究设计。首先，本章根据前文的分析以及中国股票市场上投资者的行为，提出理论假设;其次，围绕什么是决定波动非对称性的主要因素，先后提出用OLS模型和分位数回归来分析已实现波动率变化和收益率之间的短期动态关系。
第五章是实证分析。这一部分主要考察中国股市收益率和波动率之间的非对称关系以及引起这种关系的主要原因。用OLS和分位数回归分别分析创业板指数、中小板指数、深证成指以及上证50指数的收益率和波动率之间的非对称关系，并寻找产生这种关系的主要原因。
第六章是总结、建议与展望。根据实证分析所得的研究结论，为我国宏观审慎监管框架提供相应的政策建议;总结以上几个部分，指出本文研究的缺陷与不足，并为未来的研究工作指明方向。
本文通过实证分析得出的研究结论有:(1)中国股市存在波动非对称性，但是，对于不同规模大小的股票指数，非对称性不同。具体表现为:创业板指数和中小板指数存在显著为负的非对称性、深证成指没有明显的非对称性、上证50指数存在显著为正的非对称性;(2)杠杆效应假说、波动反馈效应假说和行为金融学对不同股票指数波动非对称性的解释力度不同。具体表现为;对于创业板指数和中小板指数来说，基于心理认知的行为金融学理论能够显著地解释波动非对称性，而杆杆效应假说和波动反馈效应假说的解释力度很弱，即基于心理认知的各种行为是引起波动非对称性的主要原因;对于上证50指数来说，杠杆效应假说和波动反馈效应假说也不能够充分有效的解释其正的波动非对称性，而投资者对待大盘股风险和收益的态度以及价值投资理念能够显著地解释这种正的波动非对称性;然而，对于深证成指来说，无明显的波动非对称性，本文认为可能是由于基于心理认知行为金融学对其倾向于引起正的波动非对称性，而与有杠杆效应假说和波动反馈效应假说趋于引起负的波动非对称性相互抵消，从而导致波动非对称性不明显，当然，这有待于进一步研究;(3)极端分位数水平下，四个指数的波动非对称性变的更加明显。即:对创业板指数和中小板指数来说，随着分位点的提高，负的波动非对称性越来越强;对上证50指数来说，随着分位点的提高，正的波动非对称性越来越强;而深证成指的波动非对称性却经历了由负到正的转变。(4)对于不同规模大小股票指数的波动非对称性不同。论规模，从小到大，依次为创业板指数、中小板指数、深证成指、上证50指数，波动非对称性逐渐由负转为正，且负的波动非对称性越来越弱、正的非对称性越来越强，本文认为这是由于投资者对不同市值股票的风险和收益的态度引起的。
论文创新之处主要体现在以下三个方而:(1)在学习并总结大量国内外学者研究成果的基础上，本文综合运用杠杆效应假说、波动反馈效应假说以及行为金融学来分析不同规模大小股票指数波动非对称性的成因;(2)与以往众多学者用GARCH族模型来研究中国股市波动非对称性不同，本文通过将己实现波动率作为市场真实波动率的代理变量，运用OLS回归法来分析中国股市波动率和收益率之间的非对称关系，并解释形成这种关系的原因，为未来的研究提供了一种新的思路;(3)通过分位数回归的实证检验，发现，在不同的分位点上，波动率和收益率之间的非对称关系表现的并不完全一样，在极端分位点上，收益率引起波动率的变化更大。
论文研究还存在如下不足:(1)在分析中国股市是否存在波动非对称性时，只选取了2012年2月15日到2014年12月2日这个时间段的数据，更加严密的研究应该选取更长时间段的数据，以进行不同市场行情、不同政策段的实证分析;(2)用行为金融学解释波动非对称性的成因时，只用了行为金融学中的一部分理论，而忽略了其他行为金融学理论对波动非对称性的影响。