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上證日經(jīng)指數(shù)周內(nèi)效應(yīng)比較研究

2021-05-24 08:30范世鋮

范世鋮

摘?要:我國(guó)股票市場(chǎng)自成立之日起經(jīng)歷了多次周期性的漲跌,尋找其中的“異象”對(duì)于我國(guó)股市的完善以及投資者的投資具有參考意義。選取近十年間的上證指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù)收益率,利用修正的GARCH模型、GARCH-M模型來對(duì)比兩種指數(shù)是否存在股指收益率的“周內(nèi)效應(yīng),”以及是否存在著風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),上證指數(shù)存在著顯著為負(fù)的周四效應(yīng),而日經(jīng)指數(shù)不存在顯著的周內(nèi)效應(yīng),且兩市指數(shù)都不存在顯著的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

關(guān)鍵詞:指數(shù)收益率?周內(nèi)效應(yīng)?修正GARCH模型?GARCH-M模型

一、選題背景及意義

周內(nèi)效應(yīng)(Day?of?Wake?Effect)是指股票的某些指標(biāo)特征存在著與一周之內(nèi)某些交易日相聯(lián)系的效應(yīng),具體是指周內(nèi)各個(gè)交易日的收益和風(fēng)險(xiǎn)的不均勻現(xiàn)象。作為一個(gè)新興的市場(chǎng),我國(guó)股票市場(chǎng)自80年代成立以來,經(jīng)過多次周期性的大漲大落。由于我國(guó)股票市場(chǎng)還不算完善,而日經(jīng)225指數(shù)編于50年代,股市機(jī)制較為健全,因此本文選取上證指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù)作為對(duì)比,來研究比對(duì)兩個(gè)不同市場(chǎng)內(nèi)的周內(nèi)效應(yīng)的異同。本文選用2010年1月4日至2020年1月3日以及2010年1月4日至2020年1月10日共十年的上證,日經(jīng)225指數(shù)數(shù)據(jù),旨在研究自金融危機(jī)沖擊過后的近十年來,隨著股票市場(chǎng)的發(fā)展和股市政策的調(diào)整,股票市場(chǎng)的有效性以及周內(nèi)效應(yīng)的規(guī)律是否發(fā)生改變。本文的現(xiàn)實(shí)意義旨在通過對(duì)于兩國(guó)股票指數(shù)的比對(duì)分析,促進(jìn)我國(guó)市場(chǎng)監(jiān)督者制定更加合理的市場(chǎng)制度,實(shí)現(xiàn)其職能最大化,并且?guī)椭顿Y者制定更加行之有效的投資方案,實(shí)現(xiàn)其財(cái)富增值的目的。

二、模型構(gòu)建

(一)收益率的周內(nèi)效應(yīng)分析

本文參考陳雄兵等(2008)的方法,使用如下方程來研究股票市場(chǎng)中的周內(nèi)效應(yīng):

其中Rt代表t日的收益率,由于股票市場(chǎng)常常容易出現(xiàn)自相關(guān),因此加入收益率的滯后一期Rt-1來消除自相關(guān)的情況。D1t至D4t分別為周一、二、三和周四的虛擬變量,本文以周五為基底來避免虛擬變量陷阱。虛擬變量解釋為若時(shí)間為周一,D1t=1,否則取0,周二至周四與此相同。但是由于股票市場(chǎng)會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)性聚集的情況,因此其回歸誤差項(xiàng)εt會(huì)出現(xiàn)異方差。

廣義自回歸條件異方差模型(GARCH模型)可以很好地描述時(shí)間序列中的異方差特征。該模型假設(shè)誤差的條件方差為滯后若干期誤差平方的函數(shù)。在實(shí)際的GARCH模型設(shè)立過程中,條件均值的設(shè)定和條件方差的設(shè)定對(duì)模型的結(jié)果非常重要。GARCH(1,1)將誤差設(shè)定為:

誤差項(xiàng)εt服從條件期望為0,條件方差為ht的條件正態(tài)分布,其中條件Ωt-1代表前t-1期的信息條件。方程(3)表明誤差的平方和ht的滯后期都會(huì)影響ht。

把解釋變量引入到GARCH模型的誤差方程中,我們稱之為修正的GARCH模型。此種模型通常用于研究變量與條件方差的影響關(guān)系,探究其影響程度。本文用如下修正的GARCH模型來研究收益率的周內(nèi)效應(yīng):

(二)收益率與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系

一般意義上,金融資產(chǎn)的收益率與其風(fēng)險(xiǎn)有著緊密的聯(lián)系。方差往往用來進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的衡量,ARCH-in-Mean(ARCH-M)模型同時(shí)納入了收益率與其條件方差。ARCH-M/GARCH-M模型將風(fēng)險(xiǎn)因素引入了金融資產(chǎn)定價(jià)的過程。本文使用GARCH-M(1,1)模型來研究上證指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù)中收益率與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。模型的具體設(shè)定為:

三、實(shí)證分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

本文選用2010年1月4日至2020年1月3日以及2010年1月4日至2020年1月10日共10年的上證、日經(jīng)225指數(shù)數(shù)據(jù),其中,上證指數(shù)有2433個(gè)樣本,日經(jīng)225指數(shù)有2454個(gè)樣本。描述性統(tǒng)計(jì)見表1。其中,收益率的計(jì)算遵循以下公式:

Rt=ln(Xt)-ln(Xt-1)

如表1所示,兩種指數(shù)的日收益率大都在001%-003%之間,其日標(biāo)準(zhǔn)差也比較穩(wěn)定,在001%-002%之間波動(dòng)。兩種指數(shù)中偏度大都呈現(xiàn)為負(fù)數(shù),只有日經(jīng)指數(shù)中周三偏度為正數(shù),且其峰度都遠(yuǎn)大于3,說明其收益率是不服從正態(tài)分布的。其中,上證指數(shù)的最大日收益率出現(xiàn)在周五,最小日收益率出現(xiàn)在周四,日經(jīng)指數(shù)最大收益率出現(xiàn)在周三,最小日收益率出現(xiàn)在周二。基本描述性統(tǒng)計(jì)可以看出,兩種指數(shù)的收益率日效應(yīng)是存在的,且波動(dòng)情況也是不一樣的。

僅僅靠描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果得出結(jié)論,往往不一定可靠,由于其結(jié)論不具有一般性,并且沒有經(jīng)過嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),因此并不能說明收益率與波動(dòng)性結(jié)果的顯著性。因此,接下來通過實(shí)證的檢驗(yàn)來驗(yàn)證。

(二)收益率周內(nèi)效應(yīng)實(shí)證結(jié)果分析-基于修正GARCH模型

在上證指數(shù),日經(jīng)指數(shù)兩指數(shù)收益率序列的統(tǒng)計(jì)特征可初步判斷序列Rt可能存在ARCH/GARCH現(xiàn)象,并且對(duì)收益率序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果顯示兩市收益率均為平穩(wěn)序列。再通過拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)(ARCH-LM檢驗(yàn))對(duì)收益率的殘差序列進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn),殘差滯后4階的ARCH-LM統(tǒng)計(jì)量是顯著的,因此拒絕殘差序列不存在異方差的假設(shè),即ARCH效應(yīng)存在。因此,利用修正的GARCH模型可以很好地?cái)M合收益率序列的行為。

表2進(jìn)行了上證與日經(jīng)225指數(shù)收益率及其波動(dòng)的周內(nèi)效應(yīng)GARCH的估計(jì)結(jié)果,GARCH結(jié)果表明,兩市的波動(dòng)性各不相同,只有上證指數(shù)收益率存在顯著為負(fù)的周四效應(yīng),日經(jīng)指數(shù)不存在顯著的周內(nèi)效應(yīng)。

(三)收益率與風(fēng)險(xiǎn)周內(nèi)效應(yīng)實(shí)證結(jié)果分析

本文采取GARCH-M模型來探究?jī)芍笖?shù)中的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)現(xiàn)象,運(yùn)用兩組指數(shù)樣本,對(duì)此兩組樣本數(shù)據(jù)序列進(jìn)行GARCH-M模型運(yùn)行,模型運(yùn)行結(jié)果如下。

表3給出GARCH-M模型的估計(jì)結(jié)果,同修正的GARCH模型估計(jì)一致,收益率只有上證指數(shù)存在收益率顯著為負(fù)的周四效應(yīng)。兩種指數(shù)的ARCH項(xiàng)系數(shù)a和GARCH項(xiàng)系數(shù)b均為顯著的(1%顯著水平上)且均小于1,說明收益率條件方差序列是平穩(wěn)的,模型具有可測(cè)性。并且,上證指數(shù)衰減系數(shù)的值比日經(jīng)指數(shù)要大,說明上證指數(shù)波動(dòng)性的衰減速度比深市要慢。而估計(jì)值之和a+b(波動(dòng)性的衰減系數(shù))高度接近1,表明波動(dòng)具有很強(qiáng)的持續(xù)性。

從表3還可以看出,上證指數(shù)的δ是負(fù)的,日經(jīng)指數(shù)是正的,說明上證股票市場(chǎng)內(nèi)收益率和風(fēng)險(xiǎn)是呈負(fù)相關(guān)的,但日經(jīng)市場(chǎng)內(nèi)收益率和風(fēng)險(xiǎn)是正相關(guān)的,但兩者均不顯著,即兩市股票收益率并未出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

四、結(jié)論

本文通過使用近十年間的上證指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù),分別利用修正的GARCH模型和GARCH-M(1,1)模型來說明股票市場(chǎng)中存在的“異象”,即周內(nèi)效應(yīng)的存在。研究結(jié)果表明,上證指數(shù)存在顯著為負(fù)的周四效應(yīng),而日經(jīng)指數(shù)卻不存在顯著的周內(nèi)效應(yīng)。究其原因,可能是因?yàn)槲覈?guó)股票市場(chǎng)存在的歷史較短,市場(chǎng)機(jī)制不完善,監(jiān)管設(shè)施不到位,投資者不太理性等原因造成的。而相對(duì)于我國(guó)市場(chǎng),日本股票市場(chǎng)相對(duì)來說更加成熟和完善,投資者在投資時(shí)相對(duì)更加理智。研究還發(fā)現(xiàn),兩者股指收益率與其風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系卻并不顯著,并不能像CAPM模型中那樣出現(xiàn)顯著的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),這也說明兩個(gè)市場(chǎng)也都存在著不完善不成熟的現(xiàn)象,實(shí)際情況并不像理論闡述的那樣明顯。

參考文獻(xiàn):

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(范世鋮,天津外國(guó)語(yǔ)大學(xué)國(guó)際商學(xué)院)

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