文档介绍：沪深股市收益和风险分析
摘要:通过采用ECM模型及GARCH模型对沪深股市进行了研究,结果发现两市波动性存在非对称性和杠杆效应,沪深两市对的利空消息反应均大于利好消息的反应,但是深市风险大于沪市风险,当然其收益率也比较高。
关键词:收益;风险;误差修正模型;沪深股市
引言
中国A股市场经过十几年的发展,市场逐渐在规范,但是上市公司整体所表现出来的股市市值规模仍然较小,2005年开始的股权分置改革,使A股市场的发展迎来了新的机遇,走出了多年的熊市,有了较快的发展,处于上升的行情之中,但是与之相伴的却是股市激烈的波动。此外,由于诸多因素的影响和限制,中国A股市场投机气氛较浓。自从2008年世界金融危机以来,股市还出现了市场不确定性因素增多和市场风险加剧的趋势。
当前出现了大量的研究资产收益率方面的文献,有的定量研究波动性的非对称反应机制(李珠,吕明光,2001;胡永红,陆忠华,2005;周立、王东,2005),有的对波动性的形成方式与来源进行了分解(仲黎明等,2003;樊智、张世英,2005),有的研究了两市IPO的版块效应(王燕鸣、楚庆丰,2009),这些研究具有一定的针对性,对我们研究金融市场运行机制与风险控制具有一定的启发意义。此外,有Engle等人开创ARCH和GRACH计量(Engel,1982),Grange(1988)的因果检验已经用在了许多经济金融模型检验中(如高辉、赵敬文,2006),使研究者对金融市场有了更多的认识。
本文主要采用误差修正模型(Error correct model)即ECM模型,检验两市短期波动模式的异同,判断两市对市场冲击的短期调整及反应程度,描述两市向均衡收敛的过程。同时利用两种Garch模型检验两市波动性之间的关系,判断两市的风险特征与风险转移过程,检验两市之间的“溢出效应”(spillover effect)和“杠杆效应”(leverage effect)。
一、变量选择和数据处理
在现有的可以衡量沪深股市的指数中,我们分别选择了上证A股综合指数和深圳A股综合指数作为指标。样本时间的选择,我们选择从2006年2月17日至2007年11月1日,这段时间,剔除节假日,共计样本416个。
我们将股市指数收益率Rt定义为股票指数的对数的一阶差分:Rt=ln(Pt)-ln(Pt-1),其中Pt是股票指数价格。当股票指数波动不是十分剧烈的时候,它近似等于股票指数的日收益率,对应着股票市场的整体收益水平。
许多的学者研究结果倾向表明中国股市处于弱有效形式(王智波,2004;黄泽先等,2008)。因此,本文对股票指数收益率序列Rt、股票指数绝对日收益率序列|Rt|、日均方收益率序列R2t的变化情况进行考察。当样本容量比较大的时候,根据大数定理与市场弱型有效,可知样本区间的整体收益率均值为:Rt=Rt≈0,其中T是样本容量。假设εt表示沪深两市A股指数日收益率与样本均值的偏离,则有
εt=Rt-Rt≈Rt,εt=Rt-≈Rt,ε2t=(Rt-Rt)2≈R2t。
因此,沪深两市A股指数日收益率Rt、日绝对收益率Rt、日均方收益率R2t分别表示股指收益率分别围绕均值的双向变动,绝对变动,均方波动,他们体现了波动性逐渐增强的特点。
二、模型的建立
通过对沪深股市价格指数和收益率作