沪深股市收益和风险分析论文

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1、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

2、时间,剔除节假日,共计样本416个。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(王智波,2004;黄泽先等,2008)。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

5、=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,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

6、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,结果如下: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+0.1121R

7、szt-1+0.0577Rszt-2-0.1128Rsht-1-0.0191Rsht-2-0.0002+εszt(41.6471)(2.2821)(1.1734)(-2.02089)(-0.34466)(-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,如果仍然引入非显著的回归项,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著差异。两市收益率均受到长期均衡关系的显著影响,但是

8、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著与不显著,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。

9、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)hsht=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

10、-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

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