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摘 要:通过采用EGARCH 模型对股权分置改革后我国股票市场的杠杆效应进行了实证研究,结果表明我国股票市场的确存在正向的杠杆效应,即利好消息对市场的冲击比利空消息的冲击要大,利好消息比利空消息更容易增加市场的波动性。
关键词:股票市场;杠杆效应
中图分类号:F830.91文献标识码:A文章编号:1672-3198(2009)16-0150-01
1 引言
长期以来,金融资产因受实体经济以及投资者行为等诸多因素的影响,其波动性特征一直就受到人们的关注。在资本市场中,经常出现一种现象:资产价格经过向上运动之后,通常伴随着比之程度更强的向下运动。为了解释这一现象,Engle和Ng(1999)绘制了好消息和坏消息的非对称信息曲线,认为资本市场中的冲击常常表现出一种非对称效应。因其允许波动率对市场下跌的反映比市场上升的反映更加迅速,因此被称为“杠杆效应”,这是许多金融资产的一个重要事实特征。
国内对于股市波动性特征不对称问题的研究较早,但总体而言由于对样本选取及方法的不同,结论也不尽相同。2005年5月9日,我国股权分置改革开始执行,本文通过采用E-GARCH模型对股改后的沪深300指数波动性特征进行研究,结果显示股改后的我国股票市场的确存在正向的杠杆效应,实证结果显示利好消息对市场的冲击比利空消息的冲击要大,利好消息比利空消息更容易增加市场的波动性。
2 样本的选取
2005年5月9日,清华同方、三一重工、紫江企业、金牛能源4家主板上市公司宣布率先试点股权分置改革。被认为是股市滞留已久的“顽疾”——非流通股问题正式开始解决。考虑到该制度实施前股价的异常波动,选取股权分置开始实施一个月后的交易日作为样本的起点。同时由于本文研究对象是侧重我国股票市场的整体情况,因此本文选取沪深300指数 2005年 6月 1日到2008年 12月 31日的收盘指数作为样本,共876个数据。
由于股票指数是一个具有单位根的非平稳过程,因此对此取对数差分得到沪深300指数股市日收益率序列:Rt=ln(pt)-ln(pt-1),表示第 t日的收盘指数。对所得收益序列进行ADF检验显示收益率序列的统计量为-28.94小于1%水平下的临界值-3.43,故收益率序列为平稳序列,可以直接用于EGARCH模型中。
3 模型设定
用于检验股票市场杠杆效应的模型很多,本文采用 Nelson提出的 EGARCH模型的改进形态,该模型优点在于一方面能确保条件方差是非负的,另一方面其允许残差的条件分布服从正态分布、 t分布或GED分布。根据相关文献的研究,股票收益率残差大多服从t分布,因此本文假设残差服从于t分布。模型中的均值方程与条件方差方程如下:
Rt=a0+t+∑ni=1aiRt-i+bδ+εt(1)
ln(σ2t)=ω+βln(σ2t-1)+αut-1σt-1+yut-1σt-1(2)
其中条件方差方程等式的左边是条件方差的对数,这意味着杠杆影响是指数的,而不是二次的,所以条件方差的预测值一定是非负的。不对称效应的存在能够通过y≠0的假设得到检验。即只要y的系数不等于0且显著,就证明存在杠杆效应。当y>0时意味着存在正向的杠杆效应,相反则存在负向杠杆效应。
4 实证检验
为描述收益率的自相关性,加入其滞后项,并根据AIC准则和 SC准则来选择滞后阶数,结果显示,AR(6)具有最小的AIC值和 SC值,且六阶之后对应的统计量不断变大,因此选择滞后六阶。对收益率方程AR(6)回归后的残差进行 ARCH - LM检验,结果显示,F统计量和TR2统计量分别为10.04和29.26,且都在1%的显著性水平下拒绝不存在 ARCH效应的原假设,即沪深300指数日收益率存在 ARCH 效应,因此构建EGARCH模型并假设残差的条件分布服从 t分布进行估计,并采用极大似然方法估计。
通过采用Eviews6.0对样本数据进行EGARCH检验得到结果如下:
Rt=-0.001+0.053Rt-1-0.012Rt-2+0.05Rt-3+
(1.42)(-1.48)(1.77)
0.095Rt-4+0.018Rt-5-0.046Rt-6+5.779δ+εt
(3.63)(12.65)(1.78)(1.83)
ln(σ2t)=-7.701+0.315ln(σ2t-1)-0.022ut-1σt-1+0.03ut-1σt-1
通过对以上的回归方程再次进行ARCH - LM检验,对应的 F统计量和 TR2统计量分别为0.71和2.14,相伴概率p的值分别为0.54和0.54,意味着接受残差序列不存在 ARCH效应的原假设,ARCH效应得以消除,意味着 EGARCH模型很好地描述条件方差的波动特性。
从得到的结果可以看出模型中显示杠杆效应的系数α=-0.022,y=0.033,虽然α的系数较小,但仍然在10%的置信水平下显著。当ut-1>0的时候,该信息冲击对条件方差的对数有一个0.011[-0.022+0.033 ]的冲击;当 时,它对条件方差的对数带来的冲击大小为-0.055[-0.022+(0.033)×(-1)]。利好消息对市场的冲击比利空消息的冲击要大,利好消息比利空消息更容易增加市场的波动性。即说明我国股市在股改以后的确是存在正向的杠杆效应。
5 结论
从实证结果可以看出,股权分置改革以后我国股票市场的确存在正向杠杆效应,即利好消息对市场的冲击比利空消息的冲击要大。本文认为这主要是因为在股改的大背景下投资者对证券市场的过渡乐观预期,当出现利空消息时投资者主要以继续持有的策略为主,而当出现利好消息时往往会激起投资者的投资热情,股市波动也有所加剧。由此可见,股权分置改革的实施虽然标志着中国证券市场又向成熟市场迈出了坚实的一步,但仍存在制度上的缺陷有待进一步完善以保证股票市场的健康有序发展。
参考文献
[1]高铁梅.计量经济分析方法与建模EViews应用及实例[M].北京:清华大学出版社,2006.
[2]周少甫,袁兴兴.我国股票市场波动非对称性的实证研究[J].当代经济管理,2005,(6).
[3]李小为.股票市场波动非对称性的实证研究[J].中华企业家,2006,(8).
关键词:股票市场;杠杆效应
中图分类号:F830.91文献标识码:A文章编号:1672-3198(2009)16-0150-01
1 引言
长期以来,金融资产因受实体经济以及投资者行为等诸多因素的影响,其波动性特征一直就受到人们的关注。在资本市场中,经常出现一种现象:资产价格经过向上运动之后,通常伴随着比之程度更强的向下运动。为了解释这一现象,Engle和Ng(1999)绘制了好消息和坏消息的非对称信息曲线,认为资本市场中的冲击常常表现出一种非对称效应。因其允许波动率对市场下跌的反映比市场上升的反映更加迅速,因此被称为“杠杆效应”,这是许多金融资产的一个重要事实特征。
国内对于股市波动性特征不对称问题的研究较早,但总体而言由于对样本选取及方法的不同,结论也不尽相同。2005年5月9日,我国股权分置改革开始执行,本文通过采用E-GARCH模型对股改后的沪深300指数波动性特征进行研究,结果显示股改后的我国股票市场的确存在正向的杠杆效应,实证结果显示利好消息对市场的冲击比利空消息的冲击要大,利好消息比利空消息更容易增加市场的波动性。
2 样本的选取
2005年5月9日,清华同方、三一重工、紫江企业、金牛能源4家主板上市公司宣布率先试点股权分置改革。被认为是股市滞留已久的“顽疾”——非流通股问题正式开始解决。考虑到该制度实施前股价的异常波动,选取股权分置开始实施一个月后的交易日作为样本的起点。同时由于本文研究对象是侧重我国股票市场的整体情况,因此本文选取沪深300指数 2005年 6月 1日到2008年 12月 31日的收盘指数作为样本,共876个数据。
由于股票指数是一个具有单位根的非平稳过程,因此对此取对数差分得到沪深300指数股市日收益率序列:Rt=ln(pt)-ln(pt-1),表示第 t日的收盘指数。对所得收益序列进行ADF检验显示收益率序列的统计量为-28.94小于1%水平下的临界值-3.43,故收益率序列为平稳序列,可以直接用于EGARCH模型中。
3 模型设定
用于检验股票市场杠杆效应的模型很多,本文采用 Nelson提出的 EGARCH模型的改进形态,该模型优点在于一方面能确保条件方差是非负的,另一方面其允许残差的条件分布服从正态分布、 t分布或GED分布。根据相关文献的研究,股票收益率残差大多服从t分布,因此本文假设残差服从于t分布。模型中的均值方程与条件方差方程如下:
Rt=a0+t+∑ni=1aiRt-i+bδ+εt(1)
ln(σ2t)=ω+βln(σ2t-1)+αut-1σt-1+yut-1σt-1(2)
其中条件方差方程等式的左边是条件方差的对数,这意味着杠杆影响是指数的,而不是二次的,所以条件方差的预测值一定是非负的。不对称效应的存在能够通过y≠0的假设得到检验。即只要y的系数不等于0且显著,就证明存在杠杆效应。当y>0时意味着存在正向的杠杆效应,相反则存在负向杠杆效应。
4 实证检验
为描述收益率的自相关性,加入其滞后项,并根据AIC准则和 SC准则来选择滞后阶数,结果显示,AR(6)具有最小的AIC值和 SC值,且六阶之后对应的统计量不断变大,因此选择滞后六阶。对收益率方程AR(6)回归后的残差进行 ARCH - LM检验,结果显示,F统计量和TR2统计量分别为10.04和29.26,且都在1%的显著性水平下拒绝不存在 ARCH效应的原假设,即沪深300指数日收益率存在 ARCH 效应,因此构建EGARCH模型并假设残差的条件分布服从 t分布进行估计,并采用极大似然方法估计。
通过采用Eviews6.0对样本数据进行EGARCH检验得到结果如下:
Rt=-0.001+0.053Rt-1-0.012Rt-2+0.05Rt-3+
(1.42)(-1.48)(1.77)
0.095Rt-4+0.018Rt-5-0.046Rt-6+5.779δ+εt
(3.63)(12.65)(1.78)(1.83)
ln(σ2t)=-7.701+0.315ln(σ2t-1)-0.022ut-1σt-1+0.03ut-1σt-1
通过对以上的回归方程再次进行ARCH - LM检验,对应的 F统计量和 TR2统计量分别为0.71和2.14,相伴概率p的值分别为0.54和0.54,意味着接受残差序列不存在 ARCH效应的原假设,ARCH效应得以消除,意味着 EGARCH模型很好地描述条件方差的波动特性。
从得到的结果可以看出模型中显示杠杆效应的系数α=-0.022,y=0.033,虽然α的系数较小,但仍然在10%的置信水平下显著。当ut-1>0的时候,该信息冲击对条件方差的对数有一个0.011[-0.022+0.033 ]的冲击;当 时,它对条件方差的对数带来的冲击大小为-0.055[-0.022+(0.033)×(-1)]。利好消息对市场的冲击比利空消息的冲击要大,利好消息比利空消息更容易增加市场的波动性。即说明我国股市在股改以后的确是存在正向的杠杆效应。
5 结论
从实证结果可以看出,股权分置改革以后我国股票市场的确存在正向杠杆效应,即利好消息对市场的冲击比利空消息的冲击要大。本文认为这主要是因为在股改的大背景下投资者对证券市场的过渡乐观预期,当出现利空消息时投资者主要以继续持有的策略为主,而当出现利好消息时往往会激起投资者的投资热情,股市波动也有所加剧。由此可见,股权分置改革的实施虽然标志着中国证券市场又向成熟市场迈出了坚实的一步,但仍存在制度上的缺陷有待进一步完善以保证股票市场的健康有序发展。
参考文献
[1]高铁梅.计量经济分析方法与建模EViews应用及实例[M].北京:清华大学出版社,2006.
[2]周少甫,袁兴兴.我国股票市场波动非对称性的实证研究[J].当代经济管理,2005,(6).
[3]李小为.股票市场波动非对称性的实证研究[J].中华企业家,2006,(8).