文档介绍：GARCH-M模型与我国沪深股市的波动
GARCH-M模型与我国沪深股市的波动

市场经济条件下,股票市场经常是大起大落的,股票价格的剧烈波动是股票市场最明显的特征之一。股票市场的投资带有一定的风险,而投资者总是希望在一定的时间段内,对较高风险的投资,所获得的收益亦较高,因此风险和收益之间的关系一直是经济学家研究的一个重要课题。Bollersle,Engle和Wooldridge(1988)发现状美国的股票市场的风险影响股票市场的期望收益,而Eun和S(1989)年发现美国股票市场的波动会迅速波及世界其他各个股票市场,而其他各国的股票的波动却对美国的股票市场没有明显影响。
我们通过多元GARCH-M模型的运用,对中国的上海股票市场和深圳股票市场进行实证性研究,分析出股票市场的风险对期望收益的影响及二个市场之间的相互影响关系,发现国内各股票市场之间的波动是有连带性,但我国股市风险和期望收益之间无显著关联。
一、GARCH-M模型介绍
ARCH和GARCH模型常常被用来研究金融领域的时间序列数据的波动的群集性和持续性,它为研究时间序列数据的特性提供了工具。GARCH-M及其变型是一个用于研究资产收益率和风险性关系的重要模型(即其适用于研究随时间变化的风险收益率)。多元GARCH-M模型同时考察了期望收益率和风险性之间的关系以及各个股票市场之间的相互影响作用因此,我们试图采用GARCH-M模型及其变型来研究上海和深圳股票市场之间条件收益波动之间的关系及股票市场的风险报酬率问题。
GARCH-M模型可采用下列形式表述; Yt=f(Xt:)+δσ[2,t]
附图{图},ε[,t]是在t时间内获得的信息集,ε[,t]为残差。
Α(L)和“β(L)分别是p和q阶滞后多项式,f(Xt:b)服从AKMA(p′q′)模式。(1)式表明股票市场的条件期望收收益率之间以及股市波动之间的影响关系。统计上明显的b,表明市场的条件期望收益受到市场过去收益率的影响,而统计上明显的正的δ,意味着股票市场风险越大,期望收益亦越大,反之,意味着股票市场风险越大,期望收益亦越小。
(2)式表明市场的波动与过去的波动以及市场过去的波动剧烈程度的关系。统计上明显的α(L),表明市场过去的波动剧烈程度将影响市场的当前股票市场去的波动,而统计上明显的β(L),意味着市场过去的波动将影响当期的波动。
二、实际数据分析
(一)数据及基本统计特征
本文采用的数据是上证综合指数和深证成分指数,数据时间跨度为9年:1992/09/10到2000/04/28。每天的收益率R[I,t]=log(P[,I],t)-log((P[,I],t,-1),P[I,t]I=1,2分别代表上海和深圳每天的综合股票价格指数。
表1给出了上海和深圳两股市的股票收益率Rjt的一些基本统计数据,两种股价指数的收益率均呈现正偏态,表明它们是非对称的;并且它们都出现过度峰度,表明它们比正态分布具有过厚的尾部。Jarque-Bera正态检验对两个收益率都以1%的显著性拒绝了正态假设,结论证实了我们的假设股价收益率不是正态分布的,具有正偏度和过度峰度。
接下来,进行Ljung-Box自回归统计检验,即测试Q(k)和Q[2](k)的值,零假设不存在自相关被以1%的显著性拒绝,表明上海、深圳两市均存