中國(guó)股票市場(chǎng)信息流對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響分析(編輯修改稿)
2025-02-14 16:22 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 列波動(dòng)的持續(xù)性，即序列在過去時(shí)波動(dòng)的大小特征在當(dāng)前時(shí)刻被“繼承”下來的多少，越接近于 1，“繼承”的就越多，整個(gè)序列的波動(dòng)就越大。偏低的情況。 α 1和 β 1代表ARCH 效應(yīng)，說明價(jià)格的波動(dòng)在很大程度上依賴于舊信息的影響。 （ 6） （ 7） ?根據(jù) MDH 理論，當(dāng)期成交量作為新信息的替代指標(biāo)，對(duì)價(jià)格波動(dòng) h t具有重要影響，因此成交量可以作為外生變量直接加入 GARCH 模型的條件方差方程（ Lamoureux 和 Lastrapes， 1990），于是方程 (7)可以表達(dá)為： ?其中， V t表示第 t日的成交量。根據(jù) MDH 理論，如果成交量序列存在序列相關(guān)，當(dāng) γ0且顯著， ARCH 效應(yīng)將明顯減弱，甚至可能從式（ 8）中消失。 20 1 1 1 1t t t th h V? ? ? ? ???? ? ? ?（ 8） （三） EGARCH 模型 ? GARCH 模型隱含了這樣一個(gè)假設(shè)：同等程度（即絕對(duì)值相等）的正沖擊和負(fù)沖擊所引起的波動(dòng)（條件方差）是相同的，即條件方差對(duì)正、負(fù)沖擊的反應(yīng)是對(duì)稱的。但是，Black（ 1976）注意到正面信息 (實(shí)際報(bào)酬率大于預(yù)期報(bào)酬率 )和負(fù)面信息 (實(shí)際報(bào)酬率小于預(yù)期報(bào)酬率 )對(duì)于股價(jià)波動(dòng)性的明顯不同，即存在著杠桿效應(yīng)（ Leverage Effect）。 ? Nelson（ 1991）提出的指數(shù) GARCH 模型（ Exponential GARCH，簡(jiǎn)稱 EGARCH）可以較好地模擬這種非對(duì)稱性，他的研究驗(yàn)證了杠桿效應(yīng)的存在。 ?本文將運(yùn)用 EGARCH 模型描述價(jià)格波動(dòng)的情況。將方程 (7)替換為方程 (9)： 1 / 2 1 / 2 1 / 20 1 1 1 1 1 1 1 1 1l o g ( / [ / / ] ) l o gt t t t t t t t th h h E h h V? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?（ 9） ?其中， β1測(cè)量波動(dòng)持續(xù)性； φ是杠桿效應(yīng)系數(shù)，若 φ為負(fù)數(shù)，且 1 φ 0， 那么負(fù)沖擊所引起的波動(dòng)大于相同程度的正沖擊所 引起的波動(dòng)；反之，若 φ為正數(shù)，則相同程度的正 沖擊所引起的波動(dòng)更大，若 φ=0，則波動(dòng)性對(duì)正、 負(fù)沖擊的反應(yīng)是對(duì)稱的。 ?此外，由于在 EGARCH 模型中，條件方差 h t被表示成指數(shù)形式，因而對(duì)模型中的參數(shù)沒有任何約束，這也是EGARCH 模型的一大優(yōu)點(diǎn)。 三、樣本選擇與數(shù)據(jù)處理 （一）數(shù)據(jù)來源 ?數(shù)據(jù)來源于香港理工大學(xué)和深圳國(guó)泰君安信息公司提供的市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)庫 (CSMAR)，采用的樣本是上海股票市場(chǎng) 1997 年 7 月 2 日至 2022 年 12 月 31 日 A 股每日收盤指數(shù)和成交量的數(shù)據(jù)，共計(jì)1328 個(gè)交易日數(shù)據(jù)。 ?股市指數(shù)收益率采用連續(xù)復(fù)利率的對(duì)數(shù)收益率即 r t = ln(P t/ P t ? 1)* 100 ，其中 P t為第 t天的收盤指數(shù)。 （二）樣本期間的選擇和劃分 ?樣本區(qū)間確定為 1997 年 7 月 2 日至 2022 年 12 月 31日，并進(jìn)一步將其劃分為三個(gè)不同的市場(chǎng)波動(dòng)階段，期間選取如下： ?盤整期：自 1997 年 7 月 2 日至 1999 年 5 月 18 日，共456 組數(shù)據(jù)。基本上處于盤整狀態(tài)。 ?多頭期：自 1999 年 5 月 19 日科技股板塊帶動(dòng)大盤上漲至 2022 年 6 月 26 日股指達(dá)到歷史最高點(diǎn)，共 506 組數(shù)據(jù)。上海股票市場(chǎng)在這段時(shí)期基本處于穩(wěn)步上揚(yáng)狀態(tài)。 ?空頭期：從 2022 年 6 月 27 日大盤開始下跌到 2022 年12 月 31 日，共 366 組數(shù)據(jù)。上海市場(chǎng)總體上呈現(xiàn)空頭市場(chǎng)走勢(shì)。 （三）收益率序列的統(tǒng)計(jì)特征 ?各階段的收益率序列均有這些特征
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