我国股票市场信息反应特征分析.pdf

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1、时代经贸2010年12月中旬刊总第190期我国股票市场信息反应特征分析黄华继(安徽财经大学金融学院，安徽蚌埠233030)【摘要】股票市场存在杠杆性，具有不对称的特点。使用EGARCft模型，分析我国股权分置改革前后股市对信息的反应特征，结果显示：股权分置改革至次贷危机爆发前，利好消息能比等量利空消息产生更大的波动，沪市存在反杠杠效应；而次贷危机爆发后，沪市恢复了杠杼效应。这与我国股市的特点与诸多因素相关。必须在市场建设、投资者教育、投资者结构优化及宏观调控等方面加以改善。【关键词】EGARCH模型；信反丑；枉杆效应股票市场中信息的传播会对股票市

2、场价格产生影响，股价(GED)，而Eviews则允许其在正态分布、学生分布或者GED分是市场信息的集中体现，利好消息的出台会使市场指数上扬，布中进行选择；其次，Eviews中指定的条件方差方程为：利空消息则相反。而且信息的重要程度也会影响指数的波J幅。Ln(0+。)=CO+Ln(0+。)+Ⅱ!u．．／0++Y02．一、理论基础这与原始的EGARcH模型有所不同1，但是，在对这两个模型西方学者在大量的实证研究中发现，很多金融随机变量的分进行估计得到的结果中，系数a和B的估计量是相同的，不同布往往带着尖峰或是厚尾，而且序列的波动还呈现聚集的现象。的只

3、是截距项的值，它将根据分布假设和阶数P的变化而变化。由于采用时间序列经常会遇到条件异方差问题，这可能使回归三、实证分析结果存在争议，缺乏说服力，而采用BolleJcslev在1986年提出的为减少舍入误差，在估计时，对收黼价sp+进行自然对数处GARCH模型就可以解决这一问题。但是，该模型也J仃一些不足，它理，即其将作为因变量进行估计。股价序列常用一类特殊的将对称性加入到条件方著结构中。在GARCH模型中条件方差是残筹单位根过程一随机游动模型描述，形式为：平方滞后项的函数，从而残差的正负符号对波动的方向并不产生L对n(sp+)=ln(sp．，)+

4、￡，影响，即条件方荠对F的价格变化和负的价格变化的反应足对称上商的公式作一阶段股价序列(至2007年3月l3日)的的，这可能不太准确。西方的主要股票市场中，价格的大幅下跌简单回归，结果如下：通常比大幅上涨出观的更加频繁。从两方学者提出股价波动非对Ln(sp+)=1．O0031n(sp⋯)+￡．称性的假定以来，主要发达国家的股票市场，这种价格波动的非S．e．=9．94E一05t=l0O6h．89R2=O．997对称性效果已经被广泛证实，而且被认为是所有股票市场中普遍对数似然值=1237．64AIC=一5．51SC=一5．50存在的非正态分布的高峰值

5、特征的一个侧影。方程的拟合程度很好。再对方程的残差进行单位根检验。对残陶内也对股票市场的非对称性进行了许多研究，大部分学差序列的ADF检验结果显示，在1％的显著水平下，残差序列不存在者得出了我国股市存在杠杆效应，渐进有效的结论。其中，陈单位根，即残差序列是平稳的，该方程是有效回归。但是该回归方浪南(2002)和周少甫(2005)等学者用条件异方筹模型实证程的残差存在群集波动现象，说明误差项可能存在条件异方差。研究表明，我国股票市场存在杠杠效应。刘金全(2006)等人此，对上式进行条件异方差的ARCHLM检验，经得到了在运用四种GARCH模型对我国

6、股市价格波动的非对称性进行检验，滞后阶数p=2时的ARCHLM检验结果：得出“利空消息”作用大于“利好消息”，即“利空消息”具髓辩28臻∞{甜警疆．《d；8IN@N2有更强的引致条件波动能力这种性质在我国的股票市场中也开始体现出来。而张兵(2003)则发现上海股市的“反”杠杆效霉s霹蓬辐嚏毒5§130P∞e翔0a：i0≯应，利好消息比等量的利空消息对股市的影响大。股权分置改革曾为我国股市带来了一波强劲的牛市，这项图I条件异方差的ARCHLM检验结果举措是否会改变股票市场的信息反应特征呢，或者会不会导致此处的P值为6％，在10％的概率下拒绝原假设，

7、说明上面的信息反应过度呢?次贷危机引爆的令球金融风暴是否会导致我式子的残差序列存在ARCH(2)效应。由于在时间序列中，残差国股市的信息反应特征发生改变呢?的大小与最近的残差值有关，如果忽略ARCH的影响可能会使方由于上海综合指数和深圳综合指数高度相关，有统计显示程的有效性降低。此，对序列ln(sp)作EGARCH(1，2)模型对其相关性达No．99以上，目前，上海市场规模逐渐增大，投资该方程进行拟合，结果如下：者对市场的判断也多是针对上海股票市场，因此，我们以上证综合指数为研究对象，运用EGARCH模型来研究沪市对信息的反应特征，来解释我国证券

8、市场在消息面影响下的运行特征。鳗』F、){·t“jL，0f《AR’”{．}二、样本选取与模型建立l_样本选取基于研究我国股市的信息反应特