中国股市收益率波动性与交易量的关系

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1、中国股市收益率波动性与交易量的关系-->中国股市收益率波动性与交易量的关系[摘　要]本文在混合分布假说(MDH)框架下,金融学论文应用EGARCH—Volume(附加交易量的指数GARCH)模型,分阶段考察了收益率波动性与交易量的关系。与以往研究结论不同,本文通过对沪深股市分阶段的实证研究,结果表明:在股市发展的过渡、调整阶段(1993~1996),同期交易量作为信息到达的代理变量,明显降低了沪深两市收益率中时变波动的持续性特征,而在规范、发展阶段(1997~2001),沪深两市的交易量基本不能解释收益率波动的持续性特征

2、,收益率波动的持续性受其他因素的影响。混合分布假说对股市持续性解释力呈现阶段性差异,说明信息对收益率波动的影响机制随着股市的发展而变化。[关键词]混合分布假说;收益率波动性;交易量;EGARCH模型一、引言股票市场的波动性一直是金融领域研究的重要问题。近年来,大量的实证研究表明:收益率序列中存在ARCH效应。对此,Clark(1974)、Epps和Epps(1976)、Tauchen和Pitts(1983)建立的混合分布假说(TheMixture-of-DistributionsHypothesis,简称MDH)提出了理

3、论解释框架,认为收益率和交易量是由一组潜在的不可观测的信息流变量共同决定的,价格和交易量的波动由信息流的冲击产生。而信息流的到达可以用日交易次数和交易量作为替代指标。Andersen(1996)则从市场微观结构框架中提出修正的混合分布模型(MMM),认为在考虑信息不对称和流动性需求的条件下,信息到达的速度决定股价波动和成交量中信息的交易部分。在实证方面,Lamoureux和Lastrapes(1990)把交易量作为信息流的替代指标,加入到GARCH模型的条件方差方程中,证实了以交易量作为信息流替代指标对收益率波动有很强的

4、解释力。Gallo,GiampieroM.Pacini和Barbara(2000)利用GARCH(1,1)模型对MDH进行再检验,认为由于交易量受日内价格的影响,其与收益率的关系并非是弱外生性的,从而以往交易日开盘价和收盘价的差异也是导致当日收益率ARCH效应的原因。在对不同股票市场的比较研究中,TerrtyA.Marsh和Niklas模型对七个国际证券市场的量价关系进行实证研究,发现在绝大部分市场中,成交量都能解释相当数量的条件收益率方差,而美国股票市场的收益率的ARCH效应完全可以由交易量解释。在新兴市场的研究方面,

5、Brailsford(1996)采用GARCH模型研究了澳大利亚股票市场信息流对价格波动的影响,发现在条件方差方程中包括即期的交易量能显著降低股票收益率波动的持续性。Pyun和Nam(2000)在对韩国股票市场的实证研究中也得出同样的结论。国内对股票波动性与成交量关系的研究尚不多,主要有陈怡玲、宋逢明(2000)使用线性模型,对随机抽取的31只股票的量价关系进行检验,认为日交易量与价格变化的绝对量和价格变化本身呈现线性正相关的关系。李双成、王春峰(2003)和王春丽、陈召军(2003)利用GARCH—M模型对沪深股市指数

6、进行实证分析,结果认为中国股票市场交易量能够解释收益率波动的持续性。以往的研究证明形成了对中国股市收益率波动和成交量关系的初步认识,但由于忽视了中国股市作为新兴市场在发展过程中呈现的收益率和波动性的阶段性特征,将不同阶段的股市作为整体来考察,而总体样本的检验往往不能代替对子样本的研究,因此,在检验结果上缺乏一定的稳健性。实际上,作为新兴加转轨的中国经济中的股市兼具高成长性和波动不稳定性的特点,在不同的发展阶段的股市收益率和波动性可能会呈现不同的特征(马向前、任若恩,2002)。因此,有必要划分股市发展的不同阶段,从而分阶

7、段深入考察交易量对股市收益率波动性的影响。本文的结构安排如下:首先简要阐述MDH理论;其次是数据处理和模型设定,在划分股市不同发展阶段的基础上,分析沪深股市成交量和收益率的统计特征,同时根据混合分布假说建立EGARCH—volume模型(带交易量的指数广义自回归条件异方差模型);然后是实证结果及分析,给出对沪深股市波动性与成交量关系的分阶段实证检验结果;最后是实证研究的主要结论。　　二、MDH理论简介混合分布假说认为,交易量与价格波动由潜在的信息量联合决定,交易量与价格波动的动态特征仅仅依赖于信息流到达过程的时间序列行为

8、。序列相关的信息到达造成了价格波动的持续性,而交易量序列可以作为信息过程的代理指标解释价格波动的持续性。Andersen(1996)则进一步认为,考虑到市场的信息非对称性和流动性需求,非信息交易的存在,因此假定交易量序列服从泊松过程,从而提高了MDH理论的适应性和现实性。根据MDH的理论,假定日收益率Rt为日内均衡回