文档介绍：该【股市反馈交易行为特征分析 】是由【袭人】上传分享，文档一共【11】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【股市反馈交易行为特征分析 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:.
股市反馈交易行为特征分
析
摘要本文以Shiller-Sentana-Wadhwani提出的理论模型
为基础使用非对称GARCH模型来拟和波动率的变化对上海证
券市场上的反馈交易行为进行了实证检验检验结论认为在风
险较低的时候上海证券市场更多的表现出更多的负反馈交易
行为随着风险的增加表现出正反馈的交易行为该结论和唐或
等人使用GARCH模型拟和市场波动率得到的结论有很大不同
他们认为随着风险的增加市场更多地表现出正反馈交易行为
上海证券市场的这种反馈交易特征刚好能解释上海股市为何
没有在短期内的急剧波动关键词反馈交易行为;收益率序列
相关;非对称GARCH模型;上海证券市场
一、引言
1:.
资本市场上存在这样一类交易者他们根据资产过去
的价格而不是对未来价格的预期来构建投资组合这类投资者
在行为金融中称为反馈交易者根据对过去价格的不同反应分
为正反馈交易者和负反馈交易者在中国资本市场上存在“追
涨杀跌”和“低买高卖”说法前者对应于正反馈交易后者对
应于负反馈交易
一般说来如果市场上存在足够多的反馈交易者资本
市场的收益将表现出自相关的特征当有大量的正反馈交易者
存在股票价格相对于它的基础价值会被高估并表现出过高的
波动率因此当市场上存在大量的正反馈交易者的时候市场会
变得不稳定(Delongetal..1990);相反如果市场上存在大量
的负反馈交易者相对于基础价值被低估的股票受到负反馈交
易者的追捧其价格会接近基础价值当价格被高估时大量的负
反馈交易者抛出被高估的股票使价格降低至接近基础价值的
水平因此大量负反馈交易者的存在能够稳定市场减少市场的
波动
sentana和Wadhwani(1992)扩展了Delong的分析逻
辑考察了反馈交易、收益率自相关和波动率能关系他们在
shiller(1984)的成果的基础上将三者的关系用
2:.
Sh¨ler-Sentana—Wadhwani模型的形式表述出来Bohl
和siklos(2004)基于shiller-Sentana—Wadhwani模型用不
同的GARCH模型来估计条件力差检验了成熟市场和新兴市场
上的反馈交易检验结论认为在两个市场上都存在正反馈和负
反馈交易行为但反馈交易行为在新兴市场表现更为明显在两
个市场上正反馈均随波动率的增加而增强但新兴市场增强的
程度要小一些唐或等人(2001)也基于shiller-Sentana-
Wadhwani模型验证了沪市上证综合指数日收益率自相关和反
馈交易之间的关系他们采用GARCH(11)来处理收益波动率的
异方差性实证结果表明沪市存在正反馈引起的序列自相关且
相关系数的绝对值随波动增大而增大
二、反馈交易的理论模型
sentana和wadhwani(1992)在用投资者的反馈交易
行为解释股票收益率的序列相关时提出一个包含基于对股票
基础价值的预期进行投资的交易者(SmartMoney)和反馈交易
者的两群体的市场模型假定第一个群体对资产的需求函数具
3:.
有以下形式
S表示由第一类投资者(SmartMoney)持有的资产的
比例Et-1(rt)表示在t-1时刻对t时刻资产回报率rt的预期
是一个基于t-1时刻所有信息基础上的条件期望α是无风险
资产的收益率(Merton1980)当期望收益率为a时这类投资者
不持有该资产μt表示t时刻投资者持有风险资产的风险溢
价它是条件方差σt2的非降函数
反馈交易者是根据过去资产的价格而不是对未来的
预期来决定对该资产的持有量假定当期t(期)的持有量由上
期(t-1期)的收益水平来决定Ft=γrt-1
(2)Ft表示反馈交易者的资产持有比例;γ>0表示
反馈交易者是正反馈交易型即“追涨杀跌”;当丫当两
类投资者的相互作用达到均衡时有St+Ft=1代入(1)式和(2)
式有下面均衡时的定价模型
Et-1(γt)=α+μ(σt2)-γμ(σt2)γt-1(3)和标准的资本
资产定价模型相比该定价模型多了一项γμ(σt2)γt-1由
于反馈交易者的存在第一类投资者对持有资产的风险溢价发
生了改变当市场上有反馈交易者存在时收益率表现出一阶相
关的特征这种相关的方式取决于反馈交易者的类型当反馈投
4:.
资者是正反馈型时收益率存在一阶负序列相关;当反馈投资
者是负反馈型时收益存在一阶正序列相关Sentana等人认为
市场上同时存在正反两种反馈交易者两种反馈交易强度随着
波动率的变化而变化当风险比较小的时反馈交易者主要采取
“低买高卖”的负反馈策略第一类投资者对市场的影响比较
大;当风险较大的时候第一类投资者的风险厌恶偏好决定了
他们要求较高的期望收益因而部分退出市场反馈交易者对市
场的影响增大当风险大到一定程度反馈交易投资者表现出风
险厌恶特性采取“追涨杀跌”的正反馈策略简化考虑将反馈
交易的程度看成是波动率σ12的简单线性函数(3)式简化为
Et-1(γt)=α+μ(σt2)-(γ0γ1σt2)γt-1(4)虽然这个理
论模型最先提出来是用反馈交易行为解释收益序列相关但是
该模型解释了第一类投资者和反馈交易者之间相互作用的模
式为检验反馈交易行为提供了可能(Bohl和Siklos2004)
三、经济计量方法
在金融实证分析中发现股票收益率的条件方差呈非
5:.
对称分布Glosten、Jagannathan和Runkle(1993)及
Zakoian(1994)提出了描述这种波动性呈非对称的模型
(TGARCH)Engle(1993)认为取一阶的GARCH模型就能很好的描
述收益率的条件波动特征本文在实证分析中选择TGARCH(11)
来对收益率的条件方差建模在检验中国资本市场反馈交易特
征存在性方面联合估计下面的模型
h1表示条件方差εt服从均值为0,方差为h1的条
件正态分布在(6)式和(7)式中条件方差是过去残差平方和过
去条件方差的函数方差方程的平稳性要求满足β1β2和β3
非负β1+β2+β3<1和β1+β2≥0但是结合回归模型条件
方差不但是残差平方和过去条件方差的函数也间接是参数
α1、α2和α3的函数考虑到回归方程条件方差的稳定性条
件要更复杂这个模型是TGARCH-M的变种形式目前文献还没有
给出这个模型条件方差平稳的分析性条件β2度量了条件异
方差非对称的程度当该系数不为0时表示上期正的残差和负
的残差对当期的条件异方差有不通的影响当该系数为0时表
明条件异方差不存在非对称现象可以使用一般的GARCH模型
来估计条件异方差
6:.
我国学者在检验中国资本市场上反馈交易行为的存在性
时主要用GARH(11)模型来预测和估计波动率(唐或等2002;
任波和杨宝臣2002)实证检验发现GARCH(11)模型估计中国资
本市场的波动率的效果并不是很好,TGARH模型或EGARCH模
型对市场的波动率解释能力更强一些实证也发现TGARCH模型
的效果要比EGARH模型的效果更好(郑梅苗佳和王升2005年;
郭晓亭2006)
(5)式和(6)式构成的联合模型比一般意义上的条件
方差模型要复杂在回归模型(5)式中除了用滞后的收益率来
解释收益率外还用市场的波动率(条件方差)来解释收益由于
反馈交易的存在条件方差成为滞后收益率的系数当这项α3
为0时就成为一般的GARCH-M模型(Chou1988)有标准的软件
能够处理由于反馈交易者的存在该项不为零不能用标准的统
计软件处理这个模型
四、数据及实证结果
7:.
本文研究的样本数据来自于上海证券市场上海综合
指数选择1996年1月5日到2006年8月3日的每个交易日
收盘价格指数样本容量为2554数据来源于“分析家”软件的
在线数据接受系统两个市场上的收益率按公式
计算pt表示t时期上海综合指数价格数据参数估计
采用极大似然方法参数估计结果列于表1中表1中+表示参数
在1%的置信水平下是显著的;**表示参数在5%的显著性水
平下是显著的;***表示参数在10%的显著性水平下是显著;
没有标注的表示该参数在10%的显著性水平下是不显著的
表1中的第二、三栏是本文使用非对称GARCH模型
拟和条件异方差的结果第四、五栏是文献2中使用一般GARCH
模型拟和条件异方差的结果从第二栏和第三栏的数据来看模
型的各个参数在10%的水平下都是显著的不存在进一步改进
的可能特别是参数β2显著不为0表明上海股市上证综合指
数的波动存在明显的非对称现象说明使用TGARCH模型拟和会
比单纯使用GARCH模型更能拟和综合指数的波动参数α2、
α2的估计值都显著不为0说明上海证券市场存在比较明显
的反馈交易行为这个结论和唐或等人的结论一致但是在反馈
交易行为特征上和唐或等人的结论存在比较大的差距在使用
TGARCH模型时参数α2的符号为正和使用GARCH模型时一致
8:.
(虽然该参数没有通过显著性检验)表明在风险较低的时候上
海证券市场上的反馈交易行为表现出负反馈的特征参数α2
的符号为负说明随着市场风险的增加上海证券市场上反馈交
易者更多的采用正反馈的交易行为而在文献2中使用GARCH
模型拟和市场波动得到的相应参数却为正说明随着市场风险
的增加上海证券市场上反馈交易者更多的采用负反馈交易行
为
表1上海证券市场反馈交易行为实证检验结果
唐或等人参数拟和的结果显示部分参数在10%的显
著性水平下是不能通过检验的需要进一步的调整至少参数
α2可以从模型中去掉本文的模型至少在两个方面的表现要
比唐或等人的模型好首先该模型参数均能通过显著性检验表
明该模型不可能进一步改进;其次TGARCH模型中的参数β2
显著不为0表明上海股市综合指数确实存在比较明显的非对
称现象使用非对称GARCH模型来拟和波动更合理
将本文的结论和Bohl等人的结论比较可以看到和成
熟证券市场、其他新兴证券市场都存在较大的区别Bohl的结
9:.
论认为成熟市场在风险较低的时候存在反馈交易者表现出正
反馈的交易特征随着风险的增加反馈交易者表现出负反馈的
交易特征;新兴市场上当风险较低的时候反馈交易者表现出
轻度的负反馈交易特征随着风险的增加负反馈交易行为也增
加但是幅度普遍要大于成熟市场
五、结论
现代金融理论认为在市场有效性假设下噪声交易者
对估价的形成没有重要的影响西方金融学界在行为金融的框
架下研究发现市场存在比较显著的正反馈交易特征这种行为
模式推动股票价格偏离其基础价值从而作为有效市场的一个
反例本文使用TGARCH模型来拟和条件异方差并基于
Shiller-Sentana-Wadhwni的理论模型检验了上海证券市场
的反馈交易行为
检验结论表明上海证券市场不同于发达国家市场也
不同于新兴市场随着风险的增加反馈交易者更多的采取正反
10:.
馈交易行为而在风险较低的时候则表现为较明显的负反馈交
易行为该结论和唐或的结论也有比较大的差异唐或使用
GARCH模型来拟和条件异方差虽然部分参数不能通过显著性
检验但他们认为随着风险的增加反馈交易者更多地采用负反
馈交易行为
根据反馈交易理论正反馈交易行为能减小市场波动
使价格恢复理性水平上海股市表现出随风险增加正反馈交易
行为占主导这种交易行为能减小市场的波动推动价格迅速恢
复到合理价位事实上中国股市还没有出现短期内有急剧的波
动就是上证综合指数从两千点跌到一千点也用了三到四年的
时间上海证券市场上的这种反馈交易特征能部分说明这种现
实
11