股票市场风险收益关系和波动率度量

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从1990年上海证券交易所成立至今,中国的股票市场经历了飞速的发展,为促进社会主义市场经济建设、加深国家经济体制改革作出了巨大的贡献。根据中国证监会的统计数据,截至2016年11月1日,中国股票市场的总市值已经达到50.9万亿元,其中流通市值达到39.3万亿元。  相比定期存款、国债等投资手段,股票市场具有高风险-高收益的特点。在传统经济理论中,金融市场不稳定带来的风险可以通过金融资产相应的高收益率进行风险补偿。但也有大量实证研究的结果表明,这一规律并不一定成立。能否正确描述收益率和市场风险的内在联系,对波动率进行合理度量进行直接关系到风险资产组合选择的正确性、风险管理的有效性以及金融衍生品定价的合理性。  风险收益关系研究的理论基础是以跨时期资本资产定价模型(ICAPM)为代表的资产定价模型。这一理论认为,对于风险厌恶的投资者,承受风险需要额外获得收益进行补偿。由此,金融市场整体的风险和收益呈现正相关关系,即风险越高,期望的收益率越高,风险溢价为正。  但实证研究中,风险和收益并不总是正相关关系。对此,本文认为风险和收益并不是孤立存在的,而是受一系列其它现实因素的影响。分析风险和收益的相关关系,需要对市场收益和波动率的其它影响因素有更深刻的把握。  本文从以下三个方面探讨了风险和收益的相关关系:第一、市场有效性的变化时,风险和收益的相关关系的变化;第二、宏观经济因素对收益率和波动率的双重影响;第三、将传统意义上的风险分解,分为上行性波动率和下行性波动率,探讨它们对应风险溢价的不同表现。  本文在第一章绪论中介绍了文章的研究背景、研究内容、研宄意义和创新点,阐述了文章的结构框架,梳理了中国股票市场的现状和风险点,明确了本文探讨问题的理论和现实意义,对研究内容和创新之处进行概括性介绍。  第二章为文献综述,总结了市场风险收益关系的理论模型,回顾了学术界对宏观经济、市场环境等其他相关因素的研究文献。对风险收益关系研究的理论依据是以跨时期资本资产定价模型为核心的金融资产定价理论。而实证研究中,不仅需要选取合适的波动率模型度量市场风险,同时还要考虑宏观经济因素和市场环境因素对风险收益关系影响。  本文第三章从市场的有效性变化的角度出发,研究市场风险和收益率的自相关对于市场收益解释能力的变化,揭示了收益变化背后的市场机制。实证中使用了2010-2015年上证综指的高频数据,建立非线性模型,令风险和自相关对收益的解释比例随市场有效性变化。实证研究中衡量市场有效性的变量采用交易量和大宗交易的股票数量。最终本文得到了显著稳健的结论:收益和风险始终存在显著的正相关关系,同时,风险和自相关对收益的解释能力此消彼长。具体表现为:交易量高,大宗交易股票数量低时,市场有效性强,风险对收益的解释能力增强,自相关的解释效果减弱;交易量低,大宗交易股票数量多时,市场有效性弱,风险对收益的解释能力降低,自相关的解释效果更好。  相比之下,传统的风险收益模型无法得到显著的风险收益关系,对收益的解释能力也要弱于本章提出的模型。此外,模型的另一个优点是可以计算风险部分和自相关部分的权重变化,进而得到市场有效性的变化。实证结果发现中国股票市场的有效性变化频繁,对应某些特殊事件的有效性明显减弱。这一现象可能与中国股票市场机制不够完善,投资者情绪波动剧烈,市场投机氛围浓厚等因素有关。  第四章从跨时期资本资产定价模型的理论假设出发,建立了理论模型,把市场收益的影响因素分为风险因素和宏观经济因素两部分。风险因素由市场的波动率度量,而宏观经济因素由货币量M1、工业增加值和制造业采购经理人指数PMI组成。模型设定中,宏观经济因素对市场收益有两种传导机制:一是直接对股票市场的收益产生影响;二是通过波动率传导到市场收益。同时,模型中还进一步设定了风险和宏观经济的随机冲击造成的影响,来度量波动率反馈效应。  实证研究中使用2005-2016上海股票市场的月度数据发现,如果不考虑宏观变量、波动率和收益三者的交互影响,市场的风险收益关系并不显著。考虑到当期冲击影响后,市场的风险和收益为正相关关系。宏观经济因素对市场的收益和波动率都有显著影响。M1主要作用于波动率,进而传导到市场收益;而工业增加值和PMI直接影响市场的收益率。  本文的第五章把传统意义上的市场风险分成了上行性波动率和下行性波动率两部分,分别考察这两部分的风险溢价。实证研究中对已实现方差和混频数据抽样模型(MIDAS)度量的市场波动进行了分解,跟据收益率变动的方向不同,将波动率分解为上行波动率和下行波动率。使用2003年1月到2016年11月的上海股票市场的数据的研究结果表明,上行波动率的风险溢价显著为负,且绝对值远大于下行波动率的风险溢价。这一发现解释了市场风险和收益呈现显著负相关关系的原因。  在波动率模型比较方面,已实现方差和混频数据抽样模型(MIDAS)度量的市场波动得到的实证结果是一致的;同时ARDL-ECM模型得到的波动率对收益的长期效应和短期冲击也保持一致,说明了结论的稳健性。此外,市场上的投资者情绪和流动性也对收益率有着显著影响。投资者情绪对市场收益有负向冲击,而流动性的增加会提高市场收益。  研究结果表明,中国股票市场上行性波动率已形成显著为负的风险溢价。相比之下,下行性波动率为正的风险溢价尚不明确,数值也远小于上行性波动率,这说明中国股市尚未形成完善的风险收益溢价机制。从股票市场的制度建设角度,中国的股票市场作为新兴市场还存在一些问题:有效性受到限制,信息披露制度不完善,衍生品市场还需要进一步的规范和发展,投资者的投资行为也并不完全理性。这些因素都可能造成市场收益对风险反应的不对称。  第六章给出了研究结论与政策建议。本章在前文实证结果的基础上,总结本文研究形成的理论观点和实证意义;并提出政策建议,落实本文的应用价值。本文的研究说明,宏观经济因素和市场环境对风险收益关系有着显著的影响作用,波动率变动的方向不同,对应的风险溢价特征也并不相同。同时,仍有以下几个方面可以进一步的研究完善:理论模型建设、投资策略应用、高频数据和超高频数据的应用、结构转换模型和衍生品市场联动。
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