沪市行业指数波动特性研究
开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了一篇沪市行业指数波动特性研究范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！
[摘 要] 本文选取了EGARCH模型来拟合沪市行业指数的波动性。实证分析结果表明，行业指数波动具有显著的波动集聚性与持续性;在最近一年多的时间内行业指数呈现出显著的正杠杆效应。
[关键词] 股价波动性 行业指数 EGARCH 杠杆效应
一、引言
在国外，研究者用已有模型对股票收益率波动的非对称现象进行了一系列实证研究。如，Nelson(1989)采用EGARCH模型研究Standard90指数日收益率的波动性;Booth等(1997)运用多元EGARCH模型研究丹麦，挪威，瑞典，芬兰4国的市场波动率;关于中国市场是否具有波动非对称性，目前已有不少学者对此展开过研究。
本文尝试利用GARCH类模型对上海证券市场五类行业指数波动进行建模分析，考察不同行业波动非对称性，并根据实证研究结果提出一些自己的观点。
本文的构成如下:第一部分对模型做了一个简单的描述；第二部分实证结果分析;最后是本文的总结。
二、模型介绍
传统的GARCH模型存在着很多不足处，为了克服这些不足，Nelson(1991)最初提出EGARCH模型。其条件方差写作:
EGARCH模
型刻画了正负干扰对波动的不对称的影响。
三、实证结果分析
本文将上海股票交易所公布的五类行业指数作为研究对象，数据选取为2004年4月16日到2007年9月21日上证行业指数的日收盘价，五类行业指数各取836个观察值进行研究。本文将样本分为两个时段:第一个时段:2004.4.16―2005.12.30,第二个时段:2006.1.4～2007.9.21.指数每日收盘价以Pt表示。数据来源于铁龙旗舰，在计算过程中采用对数收益率:rt=1n(pt)-1n(pt-1)。用WinRATS 6.2对数据进行分析，所得结果分析如下:1）五类行业指数在两个时段的均值都远远小于标准差，所以可以认为五类行业指数的收益率序列与0无异。各行业指数收益率均值在第二时段都比第一时段有明显的增加。增长幅度最大的是商业指数，其第二时段收益率均值比第一时段收益率均值增加了628.52%。2)五类行业指数偏度Skewness在两个阶段的偏度都不为0，说明在样本区间内，五个行业指数收益率分布均不服从正态分布。在第一时段偏度均为正，说明五类行业指数收益率均明显右偏。而在第二时段均呈现出明显左偏的趋势。其中公用指数在第一时段右偏最厉害，而其在第二时段时左偏又最甚。3)五个行业指数峰度Kurtosis在两个时段均大于3,揭示行业指数收益分布程尖峰态。地产，工业，公用，商业指数在第二时段峰度都有所下降，尤其是地产指数，下降幅度为：26.71%。而综合类行业指数却有所上升，上升幅度为:39.18%。4)与普遍结论一样，各个指数的Jarque-bera正态检验统计值均在1％的水平显著，从而拒绝正态分布的原假设。下面采取EGARCH(1，1)模型对五类行业指数分时段进行分析。1）五类行业指数在两个时段中α均大于零。说明行业指数均具有波动集群性的现象，即过去的波动扰动对市场未来波动有着正向而减缓的影响。股市大幅度波动集中在某些时段上，小幅波动则集中在另一些时段上。其中在第一时段中地产指数的波动集群性最明显，而在第二时段中商业指数的波动集群性最甚。2)五类行业指数在两个时段上面β均小于1，且非常接近于1.揭示了行业指数波动的持续性。3)五类行业指数在第一个时段γ均为正，而在第二个时段γ值却均为负。揭示在第一个时段存在显著的负杠杆效应，即好消息引起的波动比同等大小坏消息引起的波动大。第二个时段有显著的杠杆效应，即坏消息引起的波动比同等大小好消息引起的波动大。
四、总结
通过对上证行业指数日收益率进行研究，发现：上证行业指数收益率存在显著的尖峰厚尾，以及波动集群性和波动持续性。第一阶段五类行业指数中波动的杠杆效应均不显著。这与前人的研究结论不同。笔者认为引起实证差异的原因可能是由于样本数选取还不够多。就本文实证结果分析在第一阶段内引起波动不对称性的主要原因是波动反馈效应。在第二阶段中，行业指数呈现出了显著的与国外成熟的股票市场类似的杠杆效应。其中，综合类行业指数的杠杆效应最大，其次是工业，商业，公用指数。第一时段和第二时段中杠杆系数发生明显的变化，且从不显著变为了显著，猜想这与2004年4月21颁布的股权分置改革法案有很大的关系。在这之前，中国上市公司由于其独特的股权结构，有近70%的股票不是上市流通股，即国有股与法人股。随着股权分置改革的不断深化，我国资本市场股权分置改革基本完成，这为建立全面市场化的机制奠定了基础。
参考文献:
[1]Bekaert Geert,Wu Guojun.Asymmetric volatility and risk in equity markets[J].Review of Financial Studies,2000,13(1):1～42
[2]James Hamilton D.Times series analysis[M].Princeton: Princeton Unversity Press,1994
“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文”