金融危机对我国股票市场波动性影响分析

减小字体 增大字体 作者:王明明  来源:www.zhonghualunwen.com  发布时间:2010-05-02 13:45:19

摘要:为分析金融危机给我国股票市场带来的影响,本文采用GARCH模型和GARCH-M模型对沪深两市8种具有代表性的股票指数对数日收益率波动性进行研究。研究结果发现,各指数收益率均表现出“尖峰厚尾”性,GARCH(1,1)模型对我国股市日收益率数据有较好的拟合效果。金融危机发生后,除中小板综合指数外,其他指数收益率序列衰减系数均降低,表明过去的波动对未来的影响逐渐衰减,市场消化信息的能力得到了加强。

关键词:金融危机;上证综指;GARCH模型;波动性

中图分类号:F830.91

文献标识码:A

文章编号:1672-3309 (2010)03-0069-03

一、引言

由美国次贷危机引起的全球性金融危机对全球金融市场造成了巨大的冲击。就中国股市最具代表性的沪市来看,短短一年多的时间里上证综指就从最高峰的接近6100点应声回落,跌到1700点的低位,金融危机对中国股票市场的影响不言而喻。这次全球经济危机带来的影响值得我们探究。

对股市波动性特征进行理论分析和应用研究是数量经济和系统科学的一个重要领域。波动性是反映证券市场的价格行为、衡量市场质量和效率的最重要的指标之一。它是市场行为的重要决定因素,是评判市场成熟与否的一个关键标准。

在对金融市场波动性的研究方面,Robert Engle(1982)提出了著名的自回归条件异方差模型(ARCH模型)。随后Bollerslev(1986)在Engle研究的基础上,在ARCH(p)模型中增加了q个自回归项,将其推广成广义自回归条件异方差模型(GARCH(p,q)模型)。为了描述资产预期收益与预期风险的关系.En-gle、Lilien和Robins(1987)将干扰项的条件方差特征作为影响资产收益率的解释变量之一.引入到均值方程中,提出了CARCH-M模型。Nelson(199l)m和Kout-mos与Booth(1995)在实证研究中都发现了收益波动的非对称性。为了捕捉这种非对称性.Nelson和Za-koian分别提出了EGARCH模型和TGARCH模型。

迄今为止,国内学者对证券市场波动性进行了广泛的研究.但对本次金融危机给国内股票市场带来的冲击以及给我国证券市场波动性带来的影响的研究仍相对匮乏。本文将采用GARCH族模型中的对称性模型,选取上证综指、深证成指和部分行业指数的部分数据为样本.考察本次金融危机对我国股票市场波动性的影响。

二、研究方法概述

1、GARCH模型

GARCH模型是对ARCH模型的推广.它在ARCH模型的基础上加入了异方差性对时间序列波动率的影响。CARCH(p,q)模型的一般形式可以表示为:

2、GARCH-M模型

金融理论表明具有较高可观测到风险的资产可以获得更高的平均收益率.这源于人们通常拥有的金融资产的收益应当与其对应的风险成正比的观念。基于此种理论,Engle、Lilien和Robin于1987年提出了ARCH-M模型.该模型的思想在于利用条件方差表示预期风险。经过扩展可以得到GARCH(p,q)-M模型,它在收益率序列中体现了风险溢价,其他则与GARCH模型完全相同,收益率序列的表达形式如下:

三、样本选取及实证分析

本文选取包括上证综指和深证成指在内的沪深股市8种股票指数从2005年4月1日开始到2009年10月31日为止共1115个交易日的日收盘价为样本。并将这一时期的数据分为两个区间:金融

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