我国股票指数收益的正态性分析

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1、我国股票指数收益的正态性分析2004年12月第25卷第6期江西教育学院(综合)JournalofJiangxiInstituteofEducation(Comprehensive)Dec.20o4Vo1.25No.6我国股票指数收益的正态性分析王娟(江西广播电视大学经管学院,江西南昌330046)摘要:金融市场的风险管理,回报率的预测以及绩效的评估通常要涉及到变量的分布问题,因为正态分布拥有特殊的数字特征,一般假设金融资产时间序列数据服从于正态分布.但是国外大多数的研究表明正态分布不符合实际的情况.本文根据我国上海股票交易所的综合指数和深圳交易所的成分指数的数据

2、,使用三种不同的检验方法,在不同的交收制度下分别对它们的日收益率,周收益率和月收益率做正态性检验.结果表明,两种指数的日收益率和周收益率不服从正态分布,而月收益率在一定的阶段表现出正态特性.关键词:正态分布;偏度;峰度;J—B检验;l(_s值;A—D值中图分类号:1'830.91文献标识码:A文章编号:1005—3638{2004)06—0062—04TheNormalDistributionAnalysisoftheStockIndexReturnsofOurCountryWANGJuan(SchoolofEe~nonfic]~anagement,Jiangx

3、iRadioandTelevisionUniversity,NanclmrIg330046,China)A~:ract;Intheriskmanagementoffinancemarket,makingtheforecastofreturl~rateandtheevaluationoftheperformance,weusuallyrefertothedistributionofthevariable.Bef~ausenoriBaldistributionhasspecialnumbercharacter,weusuallyassunlethattheseque

4、ntialdataoffinanceassetsbythetimeobeysit.Butmuchforeignsty6,indicatesthatnormaldistributiondoesnotaccordwiththefact.ThetestofnoriBaldistributionaboutdaily,weeklyandmonthlyreturl~ratehadbeendone,t

5、ⅡⅨl1ngthecompositeindexofsllanghaistockmarketandthecomponentindexofShenzhenstockmarketin

6、threedifferenttestwaysunderdifferentb~gainsystem.Theresultindicatedthatneitherthedailynorweeklyreturl~rateofthetwoindicesobeyneriBaldistribu-tion,buttheret1.Lrl~rateofmonthobeysitsometinms.KeyWords:norinaldistribution;palkurtesis;J—Btest;K—Svalue;A—Dvalue一,引言金融资产的投资回报率预测和风险管理过程中,要对金融

7、资产回报率的统计分布特征作出假设,而其中最常用的一种模型是独立同分布的正态模型.金融经济学中许多投资管理模型如CAPM等都要求或隐含这一假定.但金融市场的大量实证结果表明,历史回报数据的统计性质与正态分布并不完全一致.对美国股票市场的研究发现,美国1962~1994年股票指数日回报率样本偏度为负,而单支股票日回报率样本偏度是正;对于峰度,无论是股票指数还是单支股票,美国股票日回报的超额峰度的样本估计都是很正的且非常大.同时研究表明,同一证券的收益率在不同的时间段的分布形式有些差异且不具有稳定性,即日收益率,周收益率,月收益率和季收益率分布不同.例如,曼德尔布劳特

8、(Mandd.brot,1963)就提出随着时间跨度的扩大,单个证券的收益分布具有不同的方差假设,其后,费希尔和洛里(1970),弗朗西斯(1975),克劳斯,罗伯特和利曾伯格(Kraus,RobertandLitzen.berger,1976),弗朗西斯和阿沏(Franc'isandArcher,1979)的研究结果发现收益率的分布形状与其计算的时间跨度有关;法马(Fama,1976)研究了DJIA的3o种股票在1951年1月~1968年6月间的210个日收益率和月收益率的分布特性,表明月收益率的频率分布比日收益率频率分布更接近正态分布.我国吴世农(1996)

9、检验了1992年6月~1

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