浅谈沪深股市收益和风险分析论文

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1、浅谈沪深股市收益和风险分析论文.freelodel）即ECM模型，检验两市短期波动模式的异同，判断两市对市场冲击的短期调整及反应程度，描述两市向均衡收敛的过程。同时利用两种Garch模型检验两市波动性之间的关系，判断两市的风险特征与风险转移过程，检验两市之间的“溢出效应”（spillovereffect）和“杠杆效应”（leverageeffect）。一、变量选择和数据处理在现有的可以衡量沪深股市的指数中，我们分别选择了上证A股综合指数和深圳A股综合指数作为指标。样本时间的选择，我们选择从2006年2月17日至2007年11月1日，这段时间，剔除节假日，共计样本416个

2、。我们将股市指数收益率Rt定义为股票指数的对数的一阶差分：Rt=ln（Pt）-ln（Pt-1），其中Pt是股票指数价格。当股票指数波动不是十分剧烈的时候，它近似等于股票指数的日收益率，对应着股票市场的整体收益水平。许多的学者研究结果倾向表明中国股市处于弱有效形式。因此，本文对股票指数收益率序列Rt、股票指数绝对日收益率序列

3、Rt

4、、日均方收益率序列R2t的变化情况进行考察。当样本容量比较大的时候，根据大数定理与市场弱型有效，可知样本区间的整体收益率均值为：Rt=Rt≈0，其中T是样本容量。假设εt表示沪深两市A股指数日收益率与样本均值的偏离，则有εt=Rt-Rt≈Rt，

5、εt=Rt-≈Rt，ε2t=（Rt-Rt）2≈R2t。因此，沪深两市A股指数日收益率Rt、日绝对收益率Rt、日均方收益率R2t分别表示股指收益率分别围绕均值的双向变动，绝对变动，均方波动，他们体现了波动性逐渐增强的特点。二、模型的建立通过对沪深股市价格指数和收益率作单位根检验，Granger因果关系检验和协整检验，我们发现：（1）沪指和深指对数序列均为一阶单整I（1），指数收益率序列为平稳序列；（2）上海股票市场指数是深圳股市指数的Granger原因，但反之不成立；（3）沪深股指之间存在着协整关系（检验结果在附录）。基于检验结果，本文可以建立以下模型：（一）误差修正模型

6、通过平稳检验，可以对沪深股指的收益率序列间建立误差修正模型，结果Rsht=0.7884Rszt+0.0957Rsht-1+0.0288Rsht-2-0.0974Rszt-1-0.0787Rszt-2-0.0006+εsht（41.6471）（1.9558）（0.58988）（-2.26068）（-1.82970）（-1.15173）Rszt=01.0273Rsht+0.1121Rszt-1+0.0577Rszt-2-0.1128Rsht-1-0.0191Rsht-2-0.0002+εszt（41.6471）（2.2821）（1.1734）（-2.02089）（-0.34

7、466）（-0.46366）（1）其中，sh表示上海综指，sz表示深圳综指，t表示时间，t-1表示t期滞后一阶。根据上述误差修正方程计算，如果仍然引入非显着的回归项，那么求解收益率序列的无条件数学期望，可以得到两市收益率水平分别为：=0.00371，=0.00428。可见两市的长期收益率有显着差异。两市收益率均受到长期均衡关系的显着影响，但是修正项对沪深股市收益率是负的边际贡献。在ECM模型中，存在沪深两市股票价格收益率的交互影响，因为滞后系数出现部分显着与不显着，体现了短期波动之间的相互影响。因此，ECM模型表明，沪深两市股票收益率之间存在长期的协整趋势，但是它们的短

8、期波动过程存在着相异的波动模式。（二）GARCH模型和溢出效应模型的估计与检验我们采用GARCH模型检验收益率序列的条件异方差性，首先利用偏自相关函数（PACF）和自相关函数（ACF）决定均值方程中的AR过程与MA过程的阶数，然后根据绝对残差序列的特性，然后确定方差方程中的ARCH项和GARCH项的阶数。在经过不断试错的情况下，GARCH（1，1）都能比较好地进行解释，其SC和AIC值也比较小。沪深市场的GARCH－M模型和溢出效应模型估计（括号中为Z统计量值）：Rsht=0.1789Rsht-0.0597Rsht-1+εt（3.338219）（1.15366）（2）h

9、sht=0.0000105-0.08（εsht-1）2+0.899hsht-1（1.7415）（3.6922）（31.7933）Rszt=0.18Rszt-0.0122Rszt-1+εt（3.5721）（0.2446）（3）hszt=0.00005-0.08（εsht-1）2+0.899hsht（1.75）（3.66）（31.71）上述GARCH－M模型的均值方程和溢出效应模型估计结果显示，中国沪深股市存在一定的风险，波动性增加了当前收益率；两市的风险激励0.18和0.1789相近，且两市都存在显着的正向风险溢价。风险与收益相伴，高收益，