中国股市波动的异方差模型

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1、2010年4月沈阳航宅工业学院学报Apr．2010第27卷第2期JournalofShenyangInstituteofAeronauticalEngineeringV01．27No．2文章编号：1007—1385(2010)02—0086—04中国股市波动的异方差模型高文军1关薇2(1．沈阳航空工业学院理学院，辽宁沈阳110136；2．沈阳市皇姑区旧区改造办公室，辽宁沈阳110032)摘要：从分析上证A股股指收益率人手，运用了GARCH，EGARCH，TARCH等ARCH类模型，选定出能更好地刻画近期我国股指收益

2、率序列特征的模型．实证分析结果表明：现阶段上海股票市场显著的表现出对信息反应的非对称性；通过模型的比较分析，发现GARCH模型能更好地刻画我国现阶段股指收益率序列的特征；上证A股市场的收益率一直存在风险补偿，且为负向，即风险惩罚。关键词：收益率；波动性；ARCH中图分类号：F224文献标识码：A在一般的回归分析和时间序列分析中，要求随机扰动项是同方差，但是在收益率序列中条件方差是变化的量，为了保证分析结果的有效性，我们需要消除序列的条件异方差问题，而ARCH类模型便可以较好地解决序列的条件异方差性。1982年，En

3、gle提出了现在得到广泛应用的ARCH模型⋯，ARCH模型假定收益率随机误差项服从条件期望为零，条件方差为以前若干期收益率随机误差项平方的函数的条件正态分布。Bollserlev于1986年对ARCH模型进行推广，并提出GARCH(P，q)模型。由于证券的收益率中包含对证券风险的补偿，所以证券的预期收益率与该证券的风险程度密切相关，为了解决证券风险对证券收益率的影响，Engle等人于1987年引入了GARCH—M模型【2‘，在该模型方程中加人证券收益的条件波动作为证券风险的衡量方法．Black(1976)"1最先发

4、现股价波动的“杠杆效应”，即利空消息和利好消息对波动度的影响是非对称的。针对这一现象Glosten，Jagannathan&Runkle(1992)‘4l，Zakoian(1994)‘5

5、，Nelson(1990)∞1对ARCH模型进行修正，提出了GJR、TGARCH和EGARCH三个非对称模型。研究者利用这些模型进行了大量的研究，例如Karolyi(1995)川用美国和加拿大的数据建立了国际股票市场收益与波动转换的多变量GARCH模型，收稿日期：2009一lO一21作者简介：高文军(1969一)，男。辽宁辽阳人，

6、硕士，副教授，主要研究方向：金融数学，E—mail：gwjun69@126．tom。表明ARCH、GARCH模型及其扩展形式对描述金融时间序列的波动性具有非常好的效果。我国股市从无到有，从大到小，不断发展壮大，但与股市成立较早的国外成熟股市相比较，由于自身的市场机制不够完善等原因，造成股价波动频繁且幅度较大。为了更深入地了解我国股市的基本特征，无数的专家学者从收益和波动方差间的关系角度对其进行了大量的实证研究，对股价波动特征进行了详细的刻画．吴长风(1999)旧J利用回归GARCH模型对我国沪深股市进行分析，分别拟

7、合了GARCH(1，2)和GARCH(1，1)模型，得出指数收益率的条件方差序列都是“长记忆”型的，沪市的长记忆性特征更加显著。丁华(2003)一1运用拉格朗日乘子法对沪、深指数收益率序列进行ARCH现象检验，利用GARCH模型对上证、深证综指的条件方差进行估计，结果表明条件方差具有明显的聚集性及共动性．李亚静，何跃和朱宏泉(2003)¨刨根据格兰杰关于序列长记忆性的定义，分析与研究了香港，上海和深圳股市的长记忆性，得出中国股市收益率与波动性具有长记忆性．～些学者对股市收益波动的“杠杆效应”也进行了一些实证研究．陈

8、泽忠，杨启智和胡金泉(2000)¨¨将GARCH—M和EGARCH模型结合在一起，分析我国股市波动性的特点，得出我国股市波动存在非对称ARCH效应，股市与收益率显著正相关．魏娜(2006)¨刘运用ARCH族模型对深圳股票市场进行实证分析，得出深证股票市场的不对称性是很明显的。湖海鹏，方兆本(2002)¨副运用AR—EGARCH—M模型对中国股第2期高文军等：中国股市波动的异方差模型市波动性进行拟合分析，得出沪深杠杆效应明显，负收益对股市的影响要比相同规模的正收益来得强烈。何宜庆、曹慧红、侯建荣(2005)014]对

9、我国沪深两市股指收益率的EGARCH效应进行分析得出中国股票市场存在严重的波动群集性、存在“杠杆效应”，坏消息的影响程度比好消息的影响程度要深．曾慧(2005)¨纠运用EGARCH(1，1)模型对上证、深证综指进行实证分析，结果显示“杠杆效应”显著，坏消息引起的波动比同等大小的好消息引起的波动大。唐齐鸣，崔筠(2005)‘161采用Engle&Ng(1993