中國(guó)股票市場(chǎng)信息流對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響分析-文庫(kù)吧資料
2025-01-24 16:22本頁(yè)面
【正文】 差 h t被表示成指數(shù)形式，因而對(duì)模型中的參數(shù)沒(méi)有任何約束，這也是EGARCH 模型的一大優(yōu)點(diǎn)。 ?本文將運(yùn)用 EGARCH 模型描述價(jià)格波動(dòng)的情況。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）。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。 α 1和 β 1代表ARCH 效應(yīng)，說(shuō)明價(jià)格的波動(dòng)在很大程度上依賴于舊信息的影響。 t ? 1是過(guò)去價(jià)格變化的條件均值； ε t是一日內(nèi)未預(yù)期的價(jià)格變化，也是日內(nèi)逐次價(jià)格變化之和； ht表示價(jià)格波動(dòng)； α0 0， α1 和 β1 均 ≥ 0， α1+ β1反映了序列波動(dòng)的持續(xù)性，即序列在過(guò)去時(shí)波動(dòng)的大小特征在當(dāng)前時(shí)刻被“繼承”下來(lái)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。本文的研究模型如下： 1 。 （二） GARCH 模型 ? Lamoureux 和 Lastrapes（ 1990）使用 GARCH(1,1)模型研究成交量與價(jià)格波動(dòng)的關(guān)系。 ?由此可以推斷，成交量與日價(jià)格變動(dòng)之間呈正相關(guān)關(guān)系。對(duì)于既定的 m，中心極限定理認(rèn)為日價(jià)格變動(dòng)近似正態(tài)分布，其方差與 m 成比例。 ?該假說(shuō)認(rèn)為：價(jià)格變動(dòng)和成交量是由一個(gè)潛在的、不可觀測(cè)的信息流共同決定的。 ?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(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響，從而更為全面地揭示了不同市場(chǎng)態(tài)勢(shì)中股價(jià)波動(dòng)受信息流影響的特征。 本文研究特色 ?研究對(duì)象有所不同 將中國(guó)股票市場(chǎng) 1997 年 7月至 2022 年 12 月期間劃分為盤(pán)整期、多頭期和空頭期，分別研究在三種不同市場(chǎng)態(tài)勢(shì)中國(guó)股市的價(jià)格波動(dòng)與市場(chǎng)信息流之間的關(guān)系。支持 MDH理論。 一、文獻(xiàn)回顧 ?王承煒、吳沖鋒（ 2022）在研究 A、 B股互自相關(guān)中發(fā)現(xiàn)，A、 B股在考慮成交量后的 GARCH(1,1)模型結(jié)果中有所不同。 ?近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)量?jī)r(jià)關(guān)系的研究可以分為：股價(jià)變化的絕對(duì)量與成交量之間的關(guān)系（張維、閆冀楠， 1998；陳怡玲、宋逢明， 2022）股價(jià)變動(dòng)與成交量之間的關(guān)系（王承煒、吳沖鋒， 2022）和價(jià)格波動(dòng)方差與成交量之間的關(guān)系（ Xu， 2022；趙留彥，王一鳴， 2022）。 一、文獻(xiàn)回顧 ?早在 1994 年，國(guó)內(nèi)學(xué)者俞喬就指出上海指數(shù)存在 ARCH 現(xiàn)象，其后不少學(xué)者運(yùn)用不斷發(fā)展的 ARCH 族模型對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)的波動(dòng)特征進(jìn)行了初步的研究。因此，當(dāng)期成交量既能夠解釋由 ARCH 刻畫(huà)的波動(dòng)持續(xù)性即過(guò)去波動(dòng)的記憶過(guò)程（ Volatility Persistence），也能夠說(shuō)明新信息對(duì)價(jià)格波動(dòng)的沖擊。 ? Miyakosh 對(duì)這一現(xiàn)象進(jìn)行深入的剖析，認(rèn)為成交量作為信息流的代表，可以分成兩部分。P500 指數(shù)期貨波動(dòng)性的研究結(jié)論與 Sharma 等人（ 1996）的一致，他們認(rèn)為成交量代表的市場(chǎng)信息流最多只是有助于解釋 ARCH 效應(yīng) 。他們的研究表明即使將成交量包含在 GARCH 模型中，ARCH 效應(yīng)對(duì)波動(dòng)性仍然具有很強(qiáng)的解釋效力。 ? Brailsford（ 1996）、 Phylaktis 和 Kavussanos（ 1996）、 Omran 和 Mckenzie（ 2022）以及 Marsh 和 Wagner（ 2022）對(duì)不同國(guó)家市場(chǎng)的實(shí)證研究都得出類似的結(jié)論。 一、文獻(xiàn)回顧 ? Clark（ 1973）最早提出解釋股價(jià)波動(dòng)和成交量相關(guān)性的混合分布假說(shuō)（ Mixture Distribution Hypothesis） 支持 MDH 理論的研究 ? Lamoureux 和 L
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