对中国股票市场的风险特性研究

《对中国股票市场的风险特性研究》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、第25卷第6期吉林工商学院学报Vol.25,No.62009年11月JOURNALOFJILINBUSINESSANDTECHNOLOGYCOLLEGENov.2009对中国股票市场的风险特性研究王豪（安徽财经大学，安徽蚌埠233041）[摘要]本文以上证综指为研究对象，选取2005年6月6日至2009年9月4日的上证综指日度收盘价为样本，使用GARCH族模型实证检验了这段时间内中国股票市场的波动性。表明该期间内的上证综指的波动具有非对称“杠杆效应”和典型的阶段性特征，并且正面消息对股价波动性的影响比负面消息更大。[关键词]中国股票市场；GARCH族模型；波动性；杠杆效应[中图分类号]F830

2、.91[文献标识码]A[文章编号]1674-3288（2009）06-0037-04[收稿日期]2009-10-25[作者简介]王豪（1985-），男，河南舞阳人，安徽财经大学金融学硕士研究生，研究方向：证券投资。一、引言ARCH模型由Engle（1982）提出，后来由Bollerslev（1986）推广形成GARCH模型。GARCH族模型是研究股市波动随时间变化最典型工具之一。Black(1976)首次使用“杠杆效应”这一术语来描述这种现象，指的是股价变动和波动性负相关，同等强度的利空消息比利好消息导致的市场波动更大。人们做了许多研究试图把非对称信息包括到条件方差中，如Nelson（1990

3、）的指数GARCH（EGARCH）模型和Zakoian(1994)的门限ARCH模型(TARCH)等。许多学者尝试用这些模型对中国证券市场实证分析，但是结果相异，Yeh，Lee（2001）认为股票波动对利好消息的反应比利空消息大，没有杠杆效应；而李胜利（2002），陈千里、周少甫（2002）等人认为具有杠杆效应，但均未对股市具有典型的阶段性特征进行论证以及分析产生的原因。本文就这些方面进行更深入的探讨。二、GARCH模型族介绍1.GARCH模型GARCH模型是ARCH模型族中的一种带异方差的时间序列建模的方法。GARCH模型可以表示为：=+；（1）/1～0,1；（2）2=++（3）=1=1其中

4、0，0，0，+＜1。GARCH模型能够更好地刻画收益率序列残差项的异方差性。若所有的项都等于0，则其简化为ARCH(q)模型。关于GARCH模型滞后阶数(p，q)的选取目前还没有统一的标准和完善的理论，但大量实证研究表明滞后阶数P和q都取1足以描述金融市场的波动性。2.TARCH(p，q)模型Zakoian(1990)在ARCH模型的基础上，将名义变量引入条件方差，最先提出了TARCH模型，用来衡量非对称信息的影响。其模型为：=+（4）22=++1+（5）=1=1其中0，0，0，1是一个虚拟变量，并规定：当1＜0时，1=1；当1＞0，1=0。由于1的存·37·在，1＜0和10对条件方差的作用不

5、一样。当10时，其作用系数为，当1＜0时，其作用系数为=1+1。=13.EGARCH模型Nelson(1990)在GARCH-M模型的基础上，在条件方差采用了自然对数形式，提出EGARCH模型，即指数GARCH(exponentialGARCH)模型。模型的条件方差表达式为（6）由于条件方差采用了自然对数形式，意味着非负且杠杆效应是指数形式。若0说明信息作用非对称，＜0说明杠杆效应显著。条件方差的对数变换能确保条件方差取正值，克服了GARCH模型的局限，可以更好地判断波动源的持续性。同时，EGARCH模型不受平稳性条件的限制。我们用TARCH模型和EGARCH模型来对股市的波动性进行实证研究。

6、三、实证分析本文选取上证综合指数作为股市的代表进行研究（数据来源于锐思数据库）。数据选取从2005年6月6日开始，到2009年9月4日的收盘价，共1040个样本观测值，而从大的阶段特征来看，从2005年6月6日跌至最低点后指数重新启动到2007年10月16日达到最高点是第一个阶段，而从2007年10月17日至2009年9月4日则是另一个阶段。据此，首先将所有数据分为全样本（ALLSP）、子样本1（SPPART1）、子样本2（SPPART2）（表1所示）。所有数据取自然对数后进入计算，分别以LALLSP、LSPPART1、LSPPART2表示。表1样本及其划分2005.6.6-2009.9.42

7、005.6.6-2007.10.162007.10.16-2009.9.4上证综合指数全样本（ALLSP）子样本1（SPPART1）子样本2（SPPART2）样本个数1040575465首先，对全样本股价序列建立随机游走模型如下：=1（7）再对残差序列做ADF检验，结果显示（图1）图1上证综指ADF检验值为-32.00885，1%置信水平为-3.436432，P值为0.000。对数日收益率时间序列