中国股市行业板块月份效应研究——基于GARCH模型族和VaR理论

来源 :浙江工商大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhaoqiangwudi
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区别于传统的金融学理论,EMH有效市场假说认为股票市场的未来价格走势不依赖于过去的价格走势。然而,国内外越来越多的实证研究却发现,证券市场存在一个重要的异象被称为月份效应,对传统金融理论造成打击。最早开始研究该异象的是美国等发达国家,其后一些新型国家如新加坡、日韩等也相继开始研究,研究对象的分布也从大盘指数到细分后的指数,最终也取得了较一致的结论。但是国内关于月份效应的研究却历时未久,且至今尚无一致性结论,尤其对于目前日益为投资者所喜爱的概念板块股中该种效应表现如何的研究尚且不足。因此本文结合我国金融市场特点通过对沪深两市十大重点行业板块指数月份效应的探索,进一步发现中国股票市场存在独有的板块月份效应及原因。各行业板块各自月份效应表现如何?体现这种效应的原因是什么?这都对正确引导投资者管控投资风险具有重要意义。文章主要从两个角度来研究板块的月份效应:  首先,我们采用虚拟最小二乘法结合GARCH模型族来分析每个行业板块的月平均收益率,为此我们通过对比不同GARCH在不同误差分布下模型的精确度、拟合度指标等来决定最优模型,最后我们发现在误差服从GED,模型为EGARCH下的模型最为优良。因此我们以此模型来分析十大行业板块的月平均收益率,最终发现每个行业其月份效应表现确实不一,这与我国金融市场特点及各板块本身的特征是分不开的。  其次,我们从风险价值VaR的视角评价月份效应,我们知道收益和风险密切相关,但是目前为止从风险价值方面来评价月份效应的研究较少,因此本文试图将收益与风险充分考虑到月份效应的检验中。文中我们在检验完数据发现其具有尖峰后尾的特征基础上,将分位数回归半参数方法应用于VaR风险计量模型中。采用分位数回归VaR模型计算板块每个月的月风险价值,计算基于三种不同误差下的五种GARCH模型下的VaR值,并用返回检验法对模型的估计效果进行检验。通过比较不同误差分布假设条件下的模型估计效果,发现分位数回归VaR模型对误差的模型假设和分布形式不是敏感,具有良好的普适性,但是总体来还是误差服从GED,模型形式为EGARCH下失败率最低、效果最优。因此我们采用分位数回归下的EGARCH(GED)来分析是十大板块的月风险价值。  最后,我们结合估计出来的月平均股票收益率和月风险价值来评价综合评价板块的月份效应,研究发现股市重点的十大行业板块个别板块确实存在较为明显的月份效应,并且每个行业板块的月份效应特征表现不一,我们对此也做了相关分析,并对此月份效应的出现做出了一些合理的解释。
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