中國股票市場信息流對股價波動的影響分析-文庫吧
2025-01-03 16:22 本頁面
【正文】 因此，在包含成交量的股價波動方程中，成交量代表的是到達市場的新信息，而 ARCH 效應反映的是舊信息對價格波動的影響。 一、文獻回顧 ?早在 1994 年，國內學者俞喬就指出上海指數(shù)存在 ARCH 現(xiàn)象，其后不少學者運用不斷發(fā)展的 ARCH 族模型對中國股票市場的波動特征進行了初步的研究。 ?丁華（ 1999），唐齊鳴等（ 2022），李勝利（ 2022）都證實了中國股市的收益率具有明顯的波動聚類性（ Volatility Clustering）和持續(xù)性。 ?近年來，國內學者對量價關系的研究可以分為：股價變化的絕對量與成交量之間的關系（張維、閆冀楠， 1998；陳怡玲、宋逢明， 2022）股價變動與成交量之間的關系（王承煒、吳沖鋒， 2022）和價格波動方差與成交量之間的關系（ Xu， 2022；趙留彥，王一鳴， 2022）。 ?吳沖鋒等（ 2022， 2022）進一步將成交量納入股價序列中，研究成交量如何驅動價格變化。 一、文獻回顧 ?王承煒、吳沖鋒（ 2022）在研究 A、 B股互自相關中發(fā)現(xiàn)，A、 B股在考慮成交量后的 GARCH(1,1)模型結果中有所不同。 ?李雙成等（ 2022）的研究結果表明，在 GARCH(1,1)模型中，將成交量作為信息流的替代指標能夠顯著降低價格波動的持續(xù)性， ARCH效應明顯減弱。支持 MDH理論。 ?王春峰等（ 2022）運用 GARCHM模型研究深滬股市時卻發(fā)現(xiàn)，加入成交量后，中國股票市場波動性的 ARCH效應降低的程度遠低于國外成熟市場。 本文研究特色 ?研究對象有所不同 將中國股票市場 1997 年 7月至 2022 年 12 月期間劃分為盤整期、多頭期和空頭期，分別研究在三種不同市場態(tài)勢中國股市的價格波動與市場信息流之間的關系。 ?研究內容有所延伸 不僅驗證 MDH 理論在中國股票市場是否有效，而且進一步分析了不同市場態(tài)勢中股價波動究竟是受舊信息（ ARCH 效應）的影響還是受新信息（當期成交量）的影響，以考察市場在不同階段對新舊信息的吸收和反映程度。 ?研究模型有所拓展 不僅采用 GARCH模型，而且采用 EGARCH 模型研究信息流對股價波動的影響，從而更為全面地揭示了不同市場態(tài)勢中股價波動受信息流影響的特征。 二、理論基礎、研究方法與模型 （一）混合分布假說（ MDH） Clark（ 1973）提出的混合分布假說是研究價格波動與市場信息流關系的理論基礎。 ?該假說認為：價格變動和成交量是由一個潛在的、不可觀測的信息流共同決定的。 ?根據(jù) MDH 理論，股價變化的動態(tài)特征依賴于信息流達到過程的時間序列的行為。對于既定的 m，中心極限定理認為日價格變動近似正態(tài)分布，其方差與 m 成比例。因此，日價格變動的條件方差可以認為是到達市場的新信息的單調增函數(shù)。 ?由此可以推斷，成交量與日價格變動之間呈正相關關系。換言之，由于成交量和價格的分布都服從于信息事件數(shù) m 的隨機分布，因此，成交量和價格的波動是由市場信息流聯(lián)合決定。 （二） GARCH 模型 ? Lamoureux 和 Lastrapes（ 1990）使用 GARCH(1,1)模型研究成交量與價格波動的關系。根據(jù)國內外學者的研究資料， GARCH(1,1)模型足以反映大多數(shù)經(jīng)濟類時間序列的條件方差，本文也采用 GARCH(1,1)模型作為研究模型。本文的研究模型如下： 1 。t t tr ????? ( 0 , )ttIN h?20 1 1 1 1t t thh? ? ? ???? ? ?其中， r t 是日收益率； 181。 t ? 1是過去價格變化的條件均值； ε t是一日內未預期的價格變化，也是日內逐次價格變化之和； ht表示價格波動； α0 0， α1 和 β1 均 ≥ 0， α1+ β1反映了序
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