中國股票市場信息流對股價波動的影響分析-資料下載頁
2025-01-18 16:22本頁面
【正文】 CH 效應，其波動展現(xiàn)出很強的持續(xù)性和聚類性。其中，盤整期的持續(xù)性參數(shù)相對而言仍然較低。 ?第二，在不包含成交量 EGARCH(1,1)模型中，盤整期和空頭期的杠桿效應系數(shù) ?為負，并且大于 1，說明利空消息（負沖擊）引起的股價波動大于相同程度的利好消息（正沖擊）引起的股價波動，利空消息的作用大于利好消息。但在多頭期，杠桿效應系數(shù)為正，說明相同程度的利好消息所引起的股價波動更為劇烈，利好消息的作用大于利空消息。此外，在空頭期時， EGARCH 模型中的杠桿效應不明顯。 ?第三，在包含成交量的 EGARCH(1,1)模型中，成交量前的系數(shù)估計值均顯著為正。在不同的市場態(tài)勢中，成交量所代表的新信息與股價波動的相關(guān)程度并不相同：在盤整期，相關(guān)程度最低；在多頭期，相關(guān)程度要高于盤整期；在空頭期，新信息與股價波動的正相關(guān)性最為明顯。 ?第四，在包含成交量的 EGARCH(1,1)模型中，考慮成交量之后， ARCH 效應在不同市場態(tài)勢中的變化程度有所不同：在盤整期和多頭期， ARCH 效應幾乎沒有發(fā)生變化，ARCH 效應與成交量所代表的新信息流共同解釋股價的波動；但在空頭期， ARCH 效應顯著降低，這意味著股價波動對舊信息沖擊的依賴性明顯減弱，新信息對當期波動的影響加強，市場對新信息的吸收更為充分有效 。 ?在三種不同的市場態(tài)勢中，新舊信息對中國股市波動的不同影響程度 五、剔除成交量時間趨勢的模型及其檢驗 ?把剔除時間趨勢后的成交量序列納入 GARCH（ 1， 1）模型和 EGARCH（ 1， 1）模型，估計結(jié)果如表 9 和表 10 所示。 從表 9 和表 10 可以看出： ?第一，無論哪個時期，無論是使用 GARCH（ 1， 1）模型或 EGARCH（ 1， 1）模型，剔除時間趨勢的成交量對價格波動程度都具有顯著的影響； ?第二，無論哪個時期，無論是使用 GARCH（ 1， 1）模型或 EGARCH（ 1， 1）模型，代表新信息的剔除時間趨勢的成交量納入模型后，都導致 ARCH 效應下降，其中這種下降在空頭期特別明顯。 ?成交量在剔除時間趨勢后，并沒有改變本文上述研究的基本結(jié)論。 六、研究結(jié)論與啟示 （一）研究結(jié)論 ?（ 1）中國股市的波動存在明顯的“杠桿效應”，而且這種“杠桿效應”在不同市場態(tài)勢中的表現(xiàn)有所不同。在盤整期和空頭期，利空消息（負沖擊）比利好消息（正沖擊）造成股價更大的波動；但在多頭期情況恰好相反，相同程度的利好消息所引起的股價波動更為劇烈。 ?（ 2）將成交量融入價格序列之后，模型結(jié)果表明在三種波動態(tài)勢中國股市的價格波動與代表新信息的成交量均顯著正相關(guān)，其中空頭期的成交量與股價波動的相關(guān)程度最高。 ?（ 3）中國股市的價格波動與新舊信息之間的關(guān)系在三種不同的市場態(tài)勢中表現(xiàn)出二種明顯的差異：在盤整期和多頭期，代表舊信息的 ARCH 效應與代表新信息的成交量共同解釋股價的波動；但在空頭期， ARCH 效應顯著降低，說明股價波動對舊信息的依賴性明顯減弱，新信息對當期波動的影響加強，市場對新信息的吸收更為充分有效。 （二）啟示 ?本文的研究揭示了中國股市波動性的基本特征，有助于投資者和股市監(jiān)管者了解和掌握我國股市波動性的變化規(guī)律、影響因素和形成機制，對其在不同市場態(tài)勢下制定相應的投資策略和風險監(jiān)控具有重要的參考價值。 ? 第一，由于中國股市的波動性不但受舊信息而且受新信息成交量的影響，因此投資者在進行股市風險分析以及投資決策時應重視成交量指標和股市前期的波動性。在空頭期，成交量對股市波動性影響特別顯著。 ? 第二，中國股市的風險大小或波動程度是由股市的成交量和過去的波動性所共同決定的。在股市下跌過程中，代表成交量的新信息對股市的波動性影響最為顯著；對比出現(xiàn)正面信息，在負面信息出現(xiàn)的情況下，股市波動更加激烈。
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