中美股市杠杆效应与波动溢出效应——基于GARCH模型的实证分析

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1、万方数据<财经科学>2011／4总277期中美股市杠杆效应与波动溢出效应——基于GARCH模型的实证分析陈潇1杨恩2【内窖摘要】本文基于极大似然函数值准则和赤池信息准则．从众多非对称(；ARCH模j型中选择最优模型来研究中芙股市杠杆效应和波动溢出效应。结果表明：沪市和深市都表现出显著的杠杆效应。与美国殷市相比沪市和深市杠杆效应较弱；沪市和深市之i间存在显著的双向波动溢出效应，且沪市对深市的波动溢出效应更显著；芙国股市与中固股市之间不存在显著的波动溢出效应。【关键词】股票市场；(；ARCH模型；杠杆效应；溢出效应．一、引言及文献筒述随着经济全球化的发展，世界各国经济被紧紧地联系

2、在了一起。金融市场之间的互动和相互影响表现得尤为突出，金融市场的开放使单个市场波动很容易迅速地扩散到另一个市场，进而引起全球金融市场的波动。En出(1982)通过建立自回归条件异方差模型(ARCH)证明了金融时间序列存在波动聚集现象。[11(9s7-100a)rngle和Ng(1993)绘制出了“利好”消息和“利空”消息的非对称性信息曲线，证明了资产市场的冲击存在非对称效应，即杠杆效应。[2](1022．1082)韩非、肖辉(2005)研究了2000年到2004年中国股市与美国股市之间的联动性，发现中国股市和美国股市的相关性很弱。[3J(117_129)周孝华、黄赞(2008

3、)对上证综合指数和深证综合指数之间波动的关系进行了研究，结果表明沪深两个市场之间相互引导，信息在两个市场之间能迅速传递，沪深两市存在双向波动溢出效应，并表现出波动的聚集性和非对称性特征o[4](77-82)董秀良、曹凤岐(2009)研究了我国股市与美国和日本股市之间的波动溢出效应，结果表明只有香港股市对沪市具有显著的波动溢出效应，美国和日本股市对沪市的波动溢出不显著。[5](旧1-1099)张兵、范致镇和李心丹(2010)以上证指数和道琼作者简介：陈潇(198争一)．女，西南财经大学金融学院(成都，611130)。研究方向：金融市场。杨恩(1鲷睁一J．男，西南财经大学金融学院

4、(成都，61”30)。研究方向：证券市场与投资。万方数据<财经科学>2011／4总277期斯指数为样本研究了中美股市之间的联动性，结果表明在价格和波动溢出方面，中国股市对美国股市的引导作用很弱；在QDII实施滞后，美国股市对中国股市的开盘价和收盘价均有显著的引导作用，美国股市对中国股市的波动溢出呈现不断增强之势。[6](141一151)关于股票市场杠杆效应和波动溢出效应，国外的研究较早也较为深入。相比而言，国内的研究较少。从已有的国内研究文献来看，都几乎一致地假设模型扰动项服从正态分布。但是大量的实证研究发现，即使GARCH模型能在一定程度上拟合股票收益率序列的尖峰分布特征，

5、但是模型残差检验也往往拒绝正态分布假设。因此，模型扰动项正态分布假设的估计结果可能并非最优，甚至得出的结论缺乏稳健性。本文基于极大似然函数值准则和赤池信息准则，从众多备选模型中挑选出最优的模型对中美股市杠杆效应和波动溢出效应进行研究。二、模型介绍、模型估计及数据(一)模型介绍Bollerslev(1986)对ARCH模型进行了修正并提出了广义自回归条件异方差模型，即GARCH模型。[73(307—327)完整GARCH(P，q)模型由一个条件均值方程和条件方差方程组成：Yt=x'tx+地砰：∞+耋aj詹一j+耋p；砰一；‘=1，2，⋯T‘1’式中，xt(Xl。，x2。，⋯，】

6、【k1)’是解释变量向量，X(Ⅺ，犯，⋯，Xk)’是系数向量，a}为条件方差。随着研究的不断深入，研究者们发现股票市场对“利好”和“利空”消息的反应存在非对称性，即“杠杆效应”。为了研究股票市场中的“杠杆效应”，Nel．咖(1991)提出了EGARCH或指数GARCH模型。[s](347—370)该模型表示如下：Yt=x'tx+“皤⋯嘲．1+8劁+7茗皓1’2'⋯TQ’当7<0且显著时，表明存在“杠杆效应”。比起纯粹的GARCH模型来说，EGARCH模型有几个优点。首先，建立了对数模型，即使参数估计值为负数，方差项也能保证为正数。所以不需要对模型参数施加非负约束；其次，如果波

7、动性和收益之间呈负相关关系，则7<0，所以，EGARCH模型可以解释股票市场“杠杆效应”。①另外，G]osten、Jagammthan和Runide(1993)提出了TGARCH模型，有时也称G皿模型。[9](1779—1∞1)万方数据<财经科学>2011／4总277期。：“：‘，．．，t=l，2，⋯T(3)听=∞+q瞄一1+7瞄一lcIt一1+p《一l该式中也一l是一个虚拟变量，当心一l<0时，dt．1=l；否则dt．1—0。若7≠0，则存在“杠杆效应”。上式中，条件方差方程中的讹一-dI—l代表非对