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股票价格频繁波动是股票市场中最明显的特征之一,它反映了股票市场资金的流动与资产真实价值的变化。因此,研究股票市场波动性,对投资组合选择、衍生证券定价和风险管理等有重要作用。中国股市作为新兴市场,变化快、阶段性特征明显,尤其是股权分置改革这一特殊时期,中国股市正在经历着明显的质的变化,股市的波动性更能反映资产的价值变化。所以本文认为对股权分置改革时期的中国股市波动性的研究具有一定的理论与现实意义。
国内许多研究都假设收益率序列服从正态分布,但经验研究往往要拒绝这个假设。因此本文在研究过程中,均采用t分布假设,这样更加符合现实。此外,本文研究发现股权分置改革时期,非对称信息冲击显示了与一般结论不一样的状况:利好消息比等量的利空消息反而产生更大的波动。本文将对这种“特殊情况”进行解释。
一、数据来源及分析
由于2005年9月4日《上市公司股权分置改革管理办法》正式发布，至今股权分置改革已基本接近尾声，且一般认为上证A股市场能较好反映中国股市运行情况，所以本文所使用的数据为2005年9月5日至2007年6月8日的上证A股指数(下面简称指数)的收盘价，共计423个数据。数据的来源为《大智慧证券信息平台》。使用的统计软件为EViews5.0。
本文将针对指数收益率进行研究，首先根据数据计算出指数日收益率rt,公式为rt=1n(Pt/Pt-1)。对收益率序列作图,如图1:
观察图1可发现，大的波动紧接着大的波动，小的波动紧接着小的波动，“波动集群”现象非常明显。再使用EViews5.0软件得到收益率序列的部分统计数据，日平均收益率为0.002804，而波动率（标准差）为0.016306，说明波动非常剧烈。而收益率序列的JB统计量为714.3215，说明收益率序列呈现出“尖峰厚尾”现象，并拒绝了样本取自正态分布的假定。下面将分别对样本做平稳性检验、相关性识别和ARCH检验。
1.平稳性检验。采用ADF检验。使用EViews5.0得ADF检验统计量为-20.38731,P值极小,故可判断收益率序列为平稳序列。
2.相关性识别与收益率回归方程确定。经典理论一般假设资产收益率序列是相互独立的，但实证研究显示，股市指数的收益率序列{rt}尽管前后不相关，但却并不是独立的。使用EViews5.0计算{rt}序列和{rt2}序列的自相关系数(AC)和偏自相关系数（PAC），发现收益率序列{rt}并没有显著的前后相关性；但继续分析收益率平方{rt2}的相关图,可以发现其在前三阶出现较为明显的峰值。据此可判断收益率序列并不是相互独立的,则考虑将收益率方程设定为平稳ARMA(3,3)过程：
(1）
3.ARCH检验。对收益率方程进行OLS估计,然后使用ARCH LM检验,得T×R2统计量为17.89864、P值为0.000462,其表明收益率序列存在ARCH效应。
二、实证结果
使用ARCH-EGARCH模型研究不对称冲击，均值方程使用ARMA(3,3)模型，条件方差方程使用滞后1阶项，并使用t分布假设。利用EViews5.0软件设定的条件方差方程，估计发现AR（1）、AR(2）、MA(1)和MA(2)的系数的Z统计量均不显著。于是剔除这些不显著的变量,最终估计结果如下:
均值方程: (2)
条件方差方程:
（3）
根据其估计结果，可以绘出非对称的信息冲击曲线，如图2：
三、实证结果分析与结论
根据实证结果，当出现利好消息时，会给条件方差的对数带来一个0.2236(0.1528+0.0708)倍的冲击；而当利空消息到达时，则会带来一个0.08290.1528+(-1)0.0708)倍的冲击。再根据图2，非对称信息冲击曲线在正冲击(利好消息)时则比较陡峭；而在负冲击(利空消息)时则比较平缓。上述结果表明，冲击对波动的影响存在着非对称性。但一般的实证研究结论都认为负向冲击比正向冲击更容易造成波动，而本文的研究结果却截然不同：股权分置改革时期,正向的冲击比负向的冲击更容易增加收益率的波动，即利好消息对收益率的影响大于利空消息。
之所以会出现这种情况，是与我国近两年来股市的实际情况紧密相关的。自股权分置改革启动以来，特别是2006年以来，我国股市正经历着一轮大牛市行情，宏观经济基本面与上市公司业绩被普遍看好,上证指数由2005年9月的1200多点狂飚至2007年的6月初的4100多点，涨幅高达230％。在资金疯狂入市、投资者热情似火的背景下，利好消息的效应必然会被放大，从而带来收益率的大幅上涨；另一方面，利空消息则往往会湮没在投资者的乐观预期中，从而对股市的冲击被缩小，比如央行多次加息等利空消息对股市的冲击就很小。
另外，由于市场的不完善，消息传递渠道机制市场化程度不高，信息的可信度不高，消息传递渠道不通畅，机构对“利好消息”的恶意炒作等也是市场对“利空消息”反应不敏感的原因之一。这亦从侧面反应了我国股市仍然不成熟，投机现象较为严重，一些固有问题依然存在。因此，证券市场真正评价上市公司价值的功能还有待加强。
参考文献:
[1]高铁梅:计量经济分析方法与建模[M].北京:清华大学出版社，2006.171～199
[2]康萌萌:对上证指数波动性的实证分析[J].价值工程,2006,(12),138～140
“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文”
国内许多研究都假设收益率序列服从正态分布,但经验研究往往要拒绝这个假设。因此本文在研究过程中,均采用t分布假设,这样更加符合现实。此外,本文研究发现股权分置改革时期,非对称信息冲击显示了与一般结论不一样的状况:利好消息比等量的利空消息反而产生更大的波动。本文将对这种“特殊情况”进行解释。
一、数据来源及分析
由于2005年9月4日《上市公司股权分置改革管理办法》正式发布，至今股权分置改革已基本接近尾声，且一般认为上证A股市场能较好反映中国股市运行情况，所以本文所使用的数据为2005年9月5日至2007年6月8日的上证A股指数(下面简称指数)的收盘价，共计423个数据。数据的来源为《大智慧证券信息平台》。使用的统计软件为EViews5.0。
本文将针对指数收益率进行研究，首先根据数据计算出指数日收益率rt,公式为rt=1n(Pt/Pt-1)。对收益率序列作图,如图1:
观察图1可发现，大的波动紧接着大的波动，小的波动紧接着小的波动，“波动集群”现象非常明显。再使用EViews5.0软件得到收益率序列的部分统计数据，日平均收益率为0.002804，而波动率（标准差）为0.016306，说明波动非常剧烈。而收益率序列的JB统计量为714.3215，说明收益率序列呈现出“尖峰厚尾”现象，并拒绝了样本取自正态分布的假定。下面将分别对样本做平稳性检验、相关性识别和ARCH检验。
1.平稳性检验。采用ADF检验。使用EViews5.0得ADF检验统计量为-20.38731,P值极小,故可判断收益率序列为平稳序列。
2.相关性识别与收益率回归方程确定。经典理论一般假设资产收益率序列是相互独立的，但实证研究显示，股市指数的收益率序列{rt}尽管前后不相关，但却并不是独立的。使用EViews5.0计算{rt}序列和{rt2}序列的自相关系数(AC)和偏自相关系数（PAC），发现收益率序列{rt}并没有显著的前后相关性；但继续分析收益率平方{rt2}的相关图,可以发现其在前三阶出现较为明显的峰值。据此可判断收益率序列并不是相互独立的,则考虑将收益率方程设定为平稳ARMA(3,3)过程：
(1）
3.ARCH检验。对收益率方程进行OLS估计,然后使用ARCH LM检验,得T×R2统计量为17.89864、P值为0.000462,其表明收益率序列存在ARCH效应。
二、实证结果
使用ARCH-EGARCH模型研究不对称冲击，均值方程使用ARMA(3,3)模型，条件方差方程使用滞后1阶项，并使用t分布假设。利用EViews5.0软件设定的条件方差方程，估计发现AR（1）、AR(2）、MA(1)和MA(2)的系数的Z统计量均不显著。于是剔除这些不显著的变量,最终估计结果如下:
均值方程: (2)
条件方差方程:
（3）
根据其估计结果，可以绘出非对称的信息冲击曲线，如图2：
三、实证结果分析与结论
根据实证结果，当出现利好消息时，会给条件方差的对数带来一个0.2236(0.1528+0.0708)倍的冲击；而当利空消息到达时，则会带来一个0.08290.1528+(-1)0.0708)倍的冲击。再根据图2，非对称信息冲击曲线在正冲击(利好消息)时则比较陡峭；而在负冲击(利空消息)时则比较平缓。上述结果表明，冲击对波动的影响存在着非对称性。但一般的实证研究结论都认为负向冲击比正向冲击更容易造成波动，而本文的研究结果却截然不同：股权分置改革时期,正向的冲击比负向的冲击更容易增加收益率的波动，即利好消息对收益率的影响大于利空消息。
之所以会出现这种情况，是与我国近两年来股市的实际情况紧密相关的。自股权分置改革启动以来，特别是2006年以来，我国股市正经历着一轮大牛市行情，宏观经济基本面与上市公司业绩被普遍看好,上证指数由2005年9月的1200多点狂飚至2007年的6月初的4100多点，涨幅高达230％。在资金疯狂入市、投资者热情似火的背景下，利好消息的效应必然会被放大，从而带来收益率的大幅上涨；另一方面，利空消息则往往会湮没在投资者的乐观预期中，从而对股市的冲击被缩小，比如央行多次加息等利空消息对股市的冲击就很小。
另外，由于市场的不完善，消息传递渠道机制市场化程度不高，信息的可信度不高，消息传递渠道不通畅，机构对“利好消息”的恶意炒作等也是市场对“利空消息”反应不敏感的原因之一。这亦从侧面反应了我国股市仍然不成熟，投机现象较为严重，一些固有问题依然存在。因此，证券市场真正评价上市公司价值的功能还有待加强。
参考文献:
[1]高铁梅:计量经济分析方法与建模[M].北京:清华大学出版社，2006.171～199
[2]康萌萌:对上证指数波动性的实证分析[J].价值工程,2006,(12),138～140
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