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时间:2019-03-03
《股市波动率风险对横截面收益影响的实证研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号学号M200973986学校代码10487密级硕士学位论文股市波动率风险对横截面收益影响的实证研究学位申请人张威威:学科专业:数量经济学指导教师:唐齐鸣教授答辩日期:2011年11月AnEmpricalResearchontheRelationshipofStockMarketVolatilityRiskandtheCross-SectionReturns---AStudyonChina’sstockmarketCandidate:ZhangWeiweiMajor:QuantitativeEconomicsSupe
2、rvisor:TangQimingHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaNov.,2011独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。近我所知,除文中已标明引用的内容外,本论文不包含任何其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解
3、学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在______年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。(请在以上方框内打―√‖)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月日华中科技大学硕士学位论文摘要本文在CAPM因子模型的框架之下,基于Merton(1973)的ICAPM理论,对影响我国股市横截面
4、股票组合收益率的影响因素进行了实证研究。本文考察了市场波动率风险与横截面股票组合收益的关系,发现市场波动率风险是一个显著而稳健的定价因子。本文首先通过Engle的成分GARCH模型将市场波动率分为长期和短期两部分,进而构造长期和短期波动率新值变量。其次按照French-Fama的方法、根据规模和账面市值比将1997年7月至2011年6月在上海证券交易所上市的股票分为4*4个动态组合,采用经典的Fama-Macbeth两步法考察了市场波动率新值对横截面股票组合收益的因子载荷及其风险价格。结果发现市场波动率风险是一个显著的横
5、截面定价因子,小规模股票对短期波动率新值敏感度较高,有正的因子载荷;而大规模股票对短期波动率新值敏感度较低,且倾向于有负的因子载荷。短期波动率新值具有显著为正的风险价格,该变量加入CAPM模型中有效的解释了规模溢价现象。通过对比传统CAPM模型、French-Fama三因子模型和本文设定的加入市场波动率风险因子的模型,发现本文模型的解释能力显著优于其他模型,说明市场波动率风险在我国股市资本资产定价中具有重要作用。关键字:资产定价波动率风险波动率分解横截面收益-I-华中科技大学硕士学位论文AbstractInthispap
6、erweexaminetheimportanceofmarketvolatilitydynamicsforassetpricingofthe16sizeandbook-to-marketsortedportfoliosfor1997/7-2011/6.BasedonanICAPMmodel,weshowsthatthestochsticdiscountfactorisafunctionofmarketvolatilityinnovationsaswellasthemarketreturn.Firstly,wedecomp
7、osethemarketvolatityintoashort-runcompentandalong-runcomponent,anduseinnovationsofthecomponentsasexplanatoryvariablesandaddthemintotheclassicCAPMmodel.WeuseFama-Macbethtwo-passmethodtofindinnovationoftheshort-runcomponentissignificantlypositivelyrelatedtothecross
8、-sectionreturnsandhasapositivepriceofrisk.Comparedwithlarge-capstocks,small-capstocksaremoresensitivetotheshort-runvolatilityinnovation,whichhelpsexplainthesiz
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