招商證券股份有限公司青島分公司 劉翔

中國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)非對(duì)稱性思考

招商證券股份有限公司青島分公司 劉翔

本文通過(guò)建立幾種不同的模型，從而能夠分析中國(guó)股票市場(chǎng)在發(fā)展的過(guò)程中具有非對(duì)稱性特點(diǎn)，從而能夠分析出中國(guó)股票市場(chǎng)的非對(duì)稱性特征，分析在不同階段，中國(guó)股票市場(chǎng)呈現(xiàn)出的特點(diǎn)，從而能夠針對(duì)這幾種模型，進(jìn)行對(duì)比分析，討論出能夠分析中國(guó)股票市場(chǎng)的最準(zhǔn)確的模型。

中國(guó)股票市場(chǎng) 波動(dòng)非對(duì)稱性 模型

股票價(jià)格的波動(dòng)情況一直被人們看中，通過(guò)相關(guān)的數(shù)據(jù)研究，可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前的收益和下一期的收益是呈負(fù)相關(guān)的，而且，收益能夠與方差聯(lián)系起來(lái)，呈現(xiàn)出一種非對(duì)稱的現(xiàn)象。在股票市場(chǎng)低迷的時(shí)期，非對(duì)稱性特征是非常明顯的，而且，股票價(jià)格的下跌常常與股票的非對(duì)稱特點(diǎn)聯(lián)系，通過(guò)對(duì)杠桿效應(yīng)和波動(dòng)特征分析，可以發(fā)現(xiàn)，如果股票的價(jià)值下降，就會(huì)導(dǎo)致其金融杠桿的上升，而且，股票的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)越來(lái)越大，使股票的價(jià)格發(fā)生很大的波動(dòng)，股票的價(jià)格出現(xiàn)不穩(wěn)定性的問(wèn)題。為了能夠使股票的交易具有平衡性的特點(diǎn)，就要對(duì)股票的波動(dòng)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，從而能夠在夠買股票的過(guò)程中減少風(fēng)險(xiǎn)。

一、研究的相關(guān)方法和金融計(jì)量分析

從股票價(jià)格波動(dòng)研究的角度出發(fā)，運(yùn)用GARCH模型，能夠在一定程度上將時(shí)變方差進(jìn)行轉(zhuǎn)換，從而能夠分析滯后的回報(bào)平方，確定函數(shù)模型，從而能夠抓住金融時(shí)間，找到價(jià)格的差異性，將股票價(jià)格的波動(dòng)性按照一定的序列進(jìn)行排列，找到股票價(jià)格波動(dòng)的動(dòng)態(tài)特性，所以，在運(yùn)用GARCH模型的過(guò)程中，首先要分析的就是市場(chǎng)上股票價(jià)格的波動(dòng)特點(diǎn)，本文選擇了幾種不同的模型，分析股票價(jià)格的波動(dòng)性，從而對(duì)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性進(jìn)行了準(zhǔn)確地研究。

(一)GARCH（1,1）-M模型

這個(gè)模型是在1982年由Engle提出的，這類模型是在自然回歸條件下提出的，建立條件差異性方差，這類模型能夠按照時(shí)間的順序，建立方差的模型，在1986年，這個(gè)模型又得到了完善，在建立條件方差的過(guò)程中，容易出現(xiàn)各類時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)，這時(shí)就要對(duì)時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量，分析風(fēng)險(xiǎn)與收益的關(guān)系，從而能夠建立起完善的防范風(fēng)險(xiǎn)的模型。這個(gè)模型運(yùn)用了遞歸的形式，從而能夠?qū)φ`差系數(shù)和滯后系數(shù)進(jìn)行分析，在分析的基礎(chǔ)上，建立遞歸公式，完善一個(gè)ARCH模型，這個(gè)模型具有無(wú)限性特點(diǎn)，誤差系數(shù)與滯后系數(shù)相加也不會(huì)大于1，實(shí)現(xiàn)了GARCH在使用過(guò)程中的二階平穩(wěn)，誤差系數(shù)和滯后系數(shù)能夠反映股票市場(chǎng)波動(dòng)的特征，而且能夠分析持續(xù)階段的股票市場(chǎng)的波動(dòng)性，而且相加的數(shù)值越接近于1，表明波動(dòng)的時(shí)間越長(zhǎng)。

(二)指數(shù)GARCH（1,1）模型

這個(gè)模型是Nelson在ARCH模型的基礎(chǔ)上提出的一類新的模型，這類模型能夠?qū)崿F(xiàn)非線性方程的計(jì)算，是在非線性變換指數(shù)的方式上提出的，這個(gè)模型又可以稱為EGARCH模型，這類模型，能夠?qū)ο禂?shù)參數(shù)進(jìn)行約束，防止系數(shù)出現(xiàn)了負(fù)數(shù)的形式，所以，在一定程度上導(dǎo)致了條件方差不具有動(dòng)態(tài)性，在完善后的EGARCH模型中，就不會(huì)存在這類問(wèn)題，能夠展現(xiàn)出條件方差的動(dòng)態(tài)性特點(diǎn)。在這個(gè)模型中，能夠?qū)崿F(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化的正態(tài)分布，而且能夠顯示出非對(duì)稱的響應(yīng)函數(shù)，起到了良好的調(diào)節(jié)作用。而且，這個(gè)模型能夠?qū)貓?bào)的負(fù)沖擊程度進(jìn)行分析，從而能偶完善更加標(biāo)準(zhǔn)的條件方差，通過(guò)相關(guān)的數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)，EGARCH模型能夠?qū)鹑跀?shù)據(jù)進(jìn)行精確地模擬，但是，這個(gè)模型不能建立更加完善的股票市場(chǎng)波動(dòng)性的預(yù)測(cè)。

(三)GJR GARCH（1,1）-M模型

這個(gè)模型是針對(duì)股票市場(chǎng)的非對(duì)稱性建立的，能夠建立起虛擬的變量，從而分析利好消息和利空消息，然后，讓虛擬變量為零，分析對(duì)條件方差的沖擊，然后將虛擬變量設(shè)計(jì)為1，分析條件方差的沖擊性。所以，如果虛擬變量不為零，那么利好消息和利空消息之間就存在著比較大的波動(dòng)，呈現(xiàn)出非對(duì)稱的特點(diǎn)，而且虛擬數(shù)值的量很大，說(shuō)明利空消息產(chǎn)生的沖擊力比利好消息要大，為了能夠分析條件方差，應(yīng)該對(duì)預(yù)期收益的平穩(wěn)度進(jìn)行分析。

二、數(shù)據(jù)波動(dòng)時(shí)間的劃分和相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)

在2000年之前，我國(guó)的股票市場(chǎng)規(guī)模還不是很大，而且在操作的過(guò)程中還沒(méi)有相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)，所以，本文選擇了2000年-2010年的指數(shù)進(jìn)行分析，由于在此期間，很多制度會(huì)發(fā)生變化，所以，中國(guó)股票市場(chǎng)上呈現(xiàn)出了一定的波動(dòng)性，這樣的波動(dòng)性也呈現(xiàn)出一定的階段性特征，在2006年的漲跌停板對(duì)中國(guó)股票的波動(dòng)性造成了一定的影響。上證指數(shù)與深證成份指數(shù)的收益率和特征如表1所示。

表1 上證指數(shù)與深證成份指數(shù)的收益率和特征

通過(guò)對(duì)表1的數(shù)據(jù)分析可以看出，在不同的市場(chǎng)上，指數(shù)收益率與樣本的均值都不大，但是，樣本的方差是比較大的，說(shuō)明股票市場(chǎng)的波動(dòng)性比較大，而且，在第二階段的標(biāo)準(zhǔn)差小于第一階段，這說(shuō)明，我國(guó)的股票市場(chǎng)的波動(dòng)是在逐漸減小的，而且，偏態(tài)和峰值都不為零，這說(shuō)明，拒絕正態(tài)性的分析是正確的，在對(duì)相關(guān)的模型進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，尅看出在對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行設(shè)計(jì)的時(shí)候，必須確保序列的平穩(wěn)。

三、結(jié)束語(yǔ)

現(xiàn)在，我國(guó)的股票市場(chǎng)波動(dòng)還是比較明顯的，導(dǎo)致了股民都不敢夠買股票，所以，要對(duì)股票市場(chǎng)的波動(dòng)性進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上，能夠把握好股票的波動(dòng)情況，運(yùn)用建立模型的方法，對(duì)系數(shù)參數(shù)進(jìn)行約束，防止系數(shù)出現(xiàn)了負(fù)數(shù)的形式，EGARCH模型能夠?qū)鹑跀?shù)據(jù)進(jìn)行精確地模擬。

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10.16266/j.cnki.cn11-4098/f.2015.21.021