（统计学专业论文）中国股票市场股指收益率及波动性研究.pdf

磺士学位论文 摘要 股票的收益率在几乎所有的关于市场的学术研究中都会被涉及到。波动性则是 金融市场最为重要的特性之一。一方面它与市场的不确定性和风险直接相关，是体 现金融市场质量和效率的指标之一；另一方面波动性也是证券组合理论、资本资产 定价模型、套利定价模型公式的核心变量。以股指收益率和波动性为对象，对我国 沪深a 、b 股市场进行全面阶段性地分析，运用计量经济方法和先进恰当的时间序 列分析方法探清我国作为相对不成熟的股市自有特征和发展演变规律，无疑具有 定的理论和现实意义。 论文首先从分析我国沪深a 、b 殷总体波动规律分析入手，描绘股指收益率序 列的走势图和基本统计特征在两个不同时期的变化，从总体上把握我国沪深a 、b 股收益率的基本特点。紧接着对金融时间序列常表现的a r c h 效应结合我国股市的 历史数据进行检验，运用了g a r c h ，e g a r c h ，t a r c h 模型一一进行验证，同时对 两个不同时期的表现进行对比分析，而后，运用协整理论和误差修正模型对我国沪 深a 、b 股股指收益率之间的联动性进行分析。最后，针对b 股对境内投资者开放 这一股市上的重大事件进行前后的波动溢出效应分析和比较研究。 实证分析结果表明：第一，我国沪深a 、b 股殷指收益率序歹1 j 都存在尖峰厚尾， 波动聚集性。在第一阶段只有沪a 存在显著的杠杆效应，沪深a 股存在风险补偿。 第二阶段只有深b 不存在显著的杠杆效应和风险补偿，其余股指收益率均表现出显 著的杠杆效应和风险补偿。第二，通过模型的比较分析，发现残差基于t 分布的a r c h 类模型较之基于正态分布和g e d 分布的a r c h 模型能更好地刻画我国股指收益率序 列的特征。第三，沪深a 股在两个阶段的变化甚微，保持着非对称效应，对利空消 息的波动大于利好消息的波动，风险补偿为正向，且风险补偿系数的变化不大。而 深市b 股发生了变化，从第一阶段的菲对称现象不显著至8 第二阶段的显著，且跟a 股保持同向的风险补偿。第四，上证a 指对上证b 指收益率在短期上具有格兰杰原 因，在b 股对境内投资者开放后，a 、b 股的关联性增强。第五，在第一阶段，a 股 向b 股的波动溢出不太显著。在第二阶段沪深两市a 股向b 股的单向波动溢出均显 著性存在，单独就a 股而言，在两个阶段都存在深市向沪市的波动溢出。单独就b 股而言，在第二个阶段都是显著性地存在沪深两市的双向溢出。 关键诵；收益率；波动溢出：g a r c h ：协整 中国股票市场股指收益率及波动性研究 a b s t r a c t t h i st h e s i st a k e sac l o s ea n dd e e pl o o ka tv o l a t i l i t yo fc h i n e s es t o c km a r k e tp r i c e d u r i n gt h er e c e n t1 0y e a r s ，e s p e c i a l l yd u r i n gt h ep e r i o d sb e f o r ea n da f t e rt h eo p e n n e s st o d o m e s t i ci n v e s t o r so fbs h a r ei nf e b 2 0 0 1 b a s e do nt h es t u o yo fc h i n e s es t o c kp r i c e v o l a t i l i t y , t h i st h e s i sa n a l y s e st h ec o i n t e g r a t e dr e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h ef o u rd i f f e r e n ts h a r e i n d e x e s ，n a m e l ys h a n g h a ia - s h a r e ，s h a n g h a ib s h a r e ，s h e n z h e na - s h a r ea n ds h e n z h e n b s h a r e i ti so fc e r t a i nm e a n i n g f u lt h e o r e t i c a l l ya n dr e a l i s t i e l y f i r s t l y , t h i st h e s i s s t a r t sw i t hp r o b i n gi n t oc h a r a c t e r i s t i c so fc h i n e s es t o c kp r i c e v o l a t i l i t y i nt w od i f f e r e n tp e r i o d sr e s p e c t i v e l y s e c o n d l y , t h e o r e t i c a lm o d e l sf o rt i m e s e r i e s ，s u c ha sg a r c h ，e g a r c h ，t a r c ha n dg a r c h i nm e a n ，a n dt h em e t h o d so f p a r a m e t e re s t i m a t i o na r ei n t r o d u c e d t h e n ，t h e s em o d e l sa l ee m p l o y e dt ot e s tt h e v o l a t i l i t y i ns h a n g h a ia - s h a r e ，s h a n g h a ib s h a r e ，s h e n z h e na - s h a r ea n ds h e n z h e n b s h a r e n e x t ，i nc h a p t e r4 ，w es t u d yt h ec o i n t e g r a t i o na n dt e s tt h eg r a n g e rc a u s a l i t y b e t w e e nt h ef o u rs h a r ei n d e x e s f i n a l l y , t h es p i l l o v e ro fv o l a t i l i t yb e t w e e na - s h a r e sa n d b s h a r e sm a r k e t sa r et e s t e d o u rf i n d i n g sa l ea 5f o l l o w s ：f i r s t l y , t h ep h e n o m e n ao ft h i c kt a i l s ，v o l a t i l i t yc l u s t e r i n g ， l e v e r a g ee f f e c t s ，a r ee x i s t e di nc h i n e s es t o c km a r k e t s b a dn e w sa f f e c t i n gi sh i g h e rt h a n g o o dn e w s ；s e c o n d l 5i ti sf o u n df r o mt h ec o m p a r i s o nt h a tt h ea r c ht y p em o d e l sw i t h s t u d e n t si n n o v a t i o ni sm o r ec a p a b l et oc a p t u r ec h a r a c t e r i s t i c so fl o g a r i t h m i cr e t u r nt i m e s e r i e s ；t h i r d l y , r e t u r no fl h ef o u rs h a r ei n d e x e sk e e pi nc o - i n t e g r a t i o na tal o n gr u n ；l a s t l y , t h ev o l a t i l i t ys p i l l o v e re f f e c tb e t w e e na - s h a r ea n db s h a r ea r et e s t e da n dt h e r ee x i s t sa p r o m i n e n ts p i l l o v e re f f e c tf r o ma - s h a r et ob s h a r e k e yw o r d s ：s h a r ei n d e xr e t u r n ；s p i l l o v e re f f e c t ；v o l a t i l i t y ；g a r c h ；c o i n t e g r a t i o n l i t 硕士学位论文 插图索引 图2 1 上证a 指的走势图( 1 9 9 7 1 - - 2 0 0 6 4 ) 8 图2 2 上证b 指的走势图( 1 9 9 7 1 - - 2 0 0 6 4 ) 8 图2 3 上证a 、b 指的走势图( 1 9 9 7 1 2 0 0 1 ，1 ) 9 图2 4 上证a 、b 指的走势图( 2 0 0 1 3 2 0 0 6 4 ) 9 图2 5 第一阶段上证a 指收益率序列图1 2 图2 6 第二阶段上证a 指收益率序列图1 3 图2 7 第一阶段上证b 指收益率序列图1 3 图2 8 第二阶段上证b 指收益率序列图+ 1 3 中国段票市场段指收益率及波动性研究 i i 附表索引 表2 1 沪深a 、b 指日收益率的描述性统计量( 1 9 9 7 1 2 0 0 6 4 ) 1 1 表2 ，2 两个不同阶段的a 、b 指日收益率的描述性统计量1 1 表2 3 收益率序列的自相关性检验1 2 衷3 1 第一阶段收益率残差序列平方的自相关检验一1 8 表3 2 第二阶段收益率残差序列平方的自相关检验1 9 表3 3 收益率波动的非对称性检验结果1 9 表3 4 杠杠效应的e g a r c h 模型分析结果2 0 表3 5 波动与风险补偿关系的g a r c h o ，1 ) m 模型检验结果2 0 表3 6g a r c h o ，1 ) 和e g a r c h ( 1 ，1 ) 对上证a 指的拟合优度比较2 1 表3 7o a r c h ( 1 ，1 ) 和e g a r c h ( 1 ，1 ) 对上证b 指的拟合优度比较2 1 表4 1 股指序列平稳性检验2 8 表4 2 股指差分序列平稳性检验2 8 表4 3 一阶段j o h a n s e n 协整检验结果2 9 表4 4 二阶段j o h a n s e n 协接检验结果2 9 表4 5 标准化协整系数2 9 表4 6 上证a 、b 指和深残a 、b 指的格兰杰因果关系检验3 0 表5 1 深成a 指向上证a 指波动溢出效应的检验3 4 表5 2 深成a 指向上证a 指波动溢出的检验3 4 表5 3 上证a 指向上证b 指波动溢出的检验+ 3 5 表5 4 深成a 指向上证b 指波动溢出的检验3 5 表5 5 深成b 指向上证b 指波动溢如的检验3 5 表5 6 上证b 指向深成b 指波动溢出的检验3 6 表5 8s z b l 的方差分解3 6 表5 9h u b l 的方差分解3 6 表5 1 0s z b 2 的方差分解3 7 表5 1 1h u b 2 的方差分解3 7 湖南大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得 的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个 人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集 体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承 担。 作者签名：删日期：力年，月。乒臼 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和 借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密团。 ( 请在以上相应方框内打“4 ”) 作者签名： 导师签名： 日期：徊毛年，月珥e t 日期：p 。1 年r 月仲日 颈士学位论文 1 1 选题背景及其意义 第1 章绪论 中国自改革开放以来有记载的第一次股票发行是1 9 8 0 年中国人民银行抚顺市支 行代理企业发行股票2 1 1 万元，1 9 9 0 年1 2 月上海证券交易所和1 9 9 7 年7 月深圳证 券交易所开业，中国的证券市场从开始设立到今天，得到了迅猛的发展，已初步形 成以上海、深圳证券交易所为中心的全国证券交易市场体系。截止到2 0 0 4 年4 月在 上海和深圳交易所上市的公司共有1 2 3 8 家，总市值4 2 7 2 9 亿，超过国民生产总值的 4 0 ，投资人数超过四千多万，国内专业的证券投资机构达到一百多家。据来自中国 证监会的统计数字，截止2 0 0 4 年1 2 月3 1 日，2 0 0 4 年中国证券市场境内上市公司数 似、b 股) 达1 3 7 7 家，市价总值3 7 0 5 5 亿元，流通市值1 1 6 8 8 亿元，总股本7 1 4 9 亿 股，筹资金额1 5 1 0 9 亿元，股票成交额4 2 3 3 3 9 7 亿元，投资者开户数7 2 1 1 4 3 万户， 上缴印花税1 6 9 1 9 亿元【1 1 。最初在上海与深圳交易所上市的股票是a 股，仅供中国 国内投资者交易。从1 9 9 2 年初开始，上市了另一个系列的股票b 股，称之为“人民 币特种股票”，以人民币标明股票面值，是专供境外投资者( 包括台，港，澳居民1 以 外汇进行交易的记名式股票。自2 0 0 1 年3 月起，中国政府决定对国内投资者开发b 股市场。在2 0 0 2 年末，政府决定对合格境外机构投资者开放a 股市场。中国证券业 在推动我国经济结构转型、拓宽融资渠道和促进经济发展方面发挥着越来越重要的 作用。 中国股市的一个显著特征就是波动性过大。与国外成熟的股市相比，我国股市 在价格波动上的特点是幅度大且爆发性强。沪深两个股市从开市以来到1 9 9 6 年上半 年为止曾出现5 次大的振荡，波峰谷底相差3 6 0 。而纽约股市在同期内的波动中， 上下极限相距6 6 。中国股市波动受政策影响最大，表现为一定的“政策市”。1 9 9 6 年1 2 月1 6 日，新的涨跌停板制度实施的第一天，市场上出现狂抛，成分股指下跌 9 1 ，除少数新股外几乎全部个股都跌至停板。在2 0 0 1 年2 月出台b 股向内地居民 开放的政策后，带动了中国a 、b 股指的极大波动，其中上证b 指从最低值2 1 3 8 点涨到了最高值2 3 9 7 3 点嘲。 在市场参与者各方的共同努力之下，市场1 5 t 渐走向成熟和完善，对我国股票市 场的研究也日渐深入和丰富多彩。在几乎所有的关于市场的学术研究中都会涉及到 股票的收益率。波动性则是金融市场最为重要的特性之一。一方面它与市场的不确 定性和风险直接相关，是体现金融市场质量和效率的指标之一；另一方面波动性也 是证券组合理论、资本资产定价模型、套利定价模型公式的核心变量。在国外，研 中国股票市场股指收益率及波动性研究 究者用已有的模型对股票收益率波动的现象进行了一系列实证研究，相比之下，国 内学者运用模型对股票收益率波动的研究还处于初始阶段。 在开放的资本市场，不同市场在资金的流动、市场运作等方面联系的加强使得 市场间的关联度增加，1 9 8 7 年1 0 月以来，国际上的股票指数就呈现出越来越明显的 协同运动趋势( j e o na r i df u r s t e n b e r g ，1 9 9 0 a 1 ) 。当一个国家的资本市场出现大幅度波 动的时候，会通过投资者在另外的资本市场的投资行为的改变，将这种波动传递到 其他的市场，即“溢出效应”1 4 。众所周知，我国上海和深圳交易所交易的股包括人民 币普通股票( a 股) 和人民币特种股票( b 股) 。a 股用人民币交易，而且只对境内投资者 开放。b 股用外币进行交易( 上海用美元，深圳用港币) ，2 0 0 1 年2 月1 9 日前，b 股只对 境外投资者开放。随着中国资本市场的发展和国际化进程的加快，b 股市场的定位问 题越来越突出地摆在我们面前。对沪深a 、b 股市场之间的互动关系的科学度量是 定位b 段市场的一个前提。特别是研究b 股市场对境内投资者开放对a 、b 股市场 互动关系的影响，具有重要的理论和现实意义。 总之，中国股市作为新兴的发展中的股票市场，与西方成熟市场有着很大差距， 其特点也十分不同，并且随着中国资本市场的日益开放，比如，2 0 0 1 年b 股对境内 投资者开放，中国股市在不同时期的表现也会随着相应的发生改变。只有合理运用 以西方金融市场为背景的理论及分析工具，结合我国的真实数据，揭示我国股票市 场的自有特点，及时考察股市在不同时期的新的变动特征才能在此基础上制定相应 的适宜的股市法律法规，加强宏观监控，正确引导稚促进股市健康发展，发挥股市 在国民经济发展中的重要作用。因此，本文将运用现代经济计量学方法，对上海和深圳 a 股、b 股收益率在最近时期不同阶段的统计特征以及市场之间的关系进行计量分 析，旨在为有关决策者和投资者提供实证依据。 1 2 国内外文献综述 1 2 1 国外研究现状 在描述股价行为的经典计量模型中，股市收益率通常被假定服从正态分布。许 多著名的计量金融学家对这一经典假设作了大量的理论与实证研究，结论是尽管收 益率的分布难以确定，但肯定不服从正态分布。国内外学者提出了众多的股市收益 率分布假说，如稳定p a r e t i a n 分布、混合分布模型( m d m 。 尽管很久以前学者们就己注意到，高频金融时间序列具有明显的波动聚集性 ( v o l a t i l i t yc l u s t e r i n g ) ，在股票市场上表现出股票价格波动往往具有随时间变化的特 征，股价收益率的变化呈现在某一段时间内持续偏高或偏低的情况。但是，用统计 模型来描述这一特征是近2 0 年才发展起来的。在一般的回归分析和时间序列分析中， 要求随机扰动项是同方差，但是在收益率序列中无条件方差是常量，而条件方差是 2 硕士学位论文 _ _ 舅_ _ 一i i i _ 囊蔓墨日矗舅矗量瞄嗍 变化的量。为了保证分析结果的有效性，我们需要消除序列的条件异方差问题， a r c h - - - g a r c h 模型可以较好地解决序列的条件异方差性。 1 9 8 2 年，e n g l e 提出了现在得到广泛应用的a r c h 模型【5 l ，a r c h 模型假定收 益率随机误差项服从条件期望为零，条件方差为以前若干期收益率随机误差项平方 的函数的条件正态分布。b o l l s e r l e v 予1 9 8 6 年对a r c h 模型进行推广，并提出g a r c h ( p ，q ) 模型。由于证券的收益率中包含对证券风险的补偿，所以证券的预期收益率 与该证券的风险程度密切相关，为了解决证券风险对证券收益率的影响，e n g l e 等人 于1 9 8 7 年引入了g a r c h - - m 模型 6 1 。在该模型方程中加入证券收益的条件波动作 为证券风险的衡量方法。g a r c h 模型的估计方法主要有b h h h 的极大似然估计法 和g e n e r a l i z e dm o m e n tm e t h o d 的g m m 估计方法。 b l a c k ( 1 9 7 6 ) 1 7 】最先发现股价波动的“杠杆效应”，即利空消息和利好消息对波 动度的影响是非对称的。针对这一现象g l o s t e n ，j a g a n n a t h a n & r u n k l e ( 1 9 9 2 ) 1 8 z a k o i a n ( 1 9 9 4 ) p ! ，n e l s o n ( 1 9 9 0 ) 1 1 0 】对a r c h 模型进行修正，提出了g j r 、t g a r c h 和 e g a r c h 三个非对称模型。研究者利用这些模型进行了大量的研究，表明a r c h 、 g a r c h 模型及其扩展形式对描述金融时间序列的波动性具有非常好的效果。例如， e n g l e 和r o t h s c h i l d ( 1 9 9 0 ) 1 1 1 l 利用f a c h o r a r c h 模型分析了从1 9 6 4 年4 月到1 9 8 5 年9 月的美国1 1 种债券和等值加权的n y s e & a n i s e 股票价格指数的月收益序列， 他们发现在这些资产序列的协方差矩阵中，前两个特征值的贡献率高达9 9 6 8 ，进 两建立了双因子g a r c h ：k a r o l r j ( 1 9 9 5 ) 【1 2 l 用美国和加拿大的数据建立了国际股 票市场收益与波动转换的多变量g a r c h 模型；等等。 从信息流角度研究收益波动方面来看，国外学者对中国股市的风险、收益和制 度规则关系进行了研究。k a l e v ( 2 0 0 4 ) n 3 1 以公司具体公告作为信息流的代理变量，依 据澳大利亚证券交易所的高频数据分析了公开信息到达与日收益波动的关系 s u ，d w ，h 6 i s h e r , b m ( 1 9 9 9 ) 4 j 基于m d h 假说，建模分析了中国a 、b 股问的波动性的 不同。h a m a o ，m a s u l i s ，n g ( 1 9 9 0 ) 1 5 1 以日经2 2 5 指数、伦敦金融时报指数以及标准普 尔5 0 0 指数的目收益率为对象们将三个市场的本期收益以及滞后收益作为一个系统 进行联合估计，发现联合估计的效果优于各个市场作为孤立研究对象进行估计的效 果，从而证明了主要市场间存在明显的波动传递效应。在从纽约市场到东京市场以 及伦敦市场到东京市场的方向上存在着波动性的“溢出效应”，即一个市场的波动会 在另一个市场中反映出来，但在相反的方向不存在该现象。r o c a 、s h e p h c r d ( 1 9 9 8 ) b 6 在对东南亚国家证券市场的分析中发现：菲律宾与台湾的证券市场间存在双向格兰杰 因果关系，而与新加坡证券市场则表现为单向格兰杰因果关系，另外，还有学者运用 m u t i l v a r i a t e 进行波动溢出的考察。k a r o l y i ( 1 9 9 5 ) t 1 7 l 利用二维b e k k g a r c h 模型考察 了美国和加拿大股市的波动溢出问题；j e o n g ( 1 1 9 9 9 ) t 1 8 】利用常向量g a r c h 模型考察了 交易时间有重叠的美英加三国股市的波动溢出效应分析。 3 中国股票市场股指收益率及波动性研究 1 2 3 国内研究现状 我国股市从无到有，从大到小，不断地在发展壮大，但与股市成立较早的国外 成熟股市相比较，由于自身的市场机制不够完善等原因，造成股价波动频繁且幅度 较大。为了更深入地了解我国股市的基本特征，无数的专家学者对其进行了大量的 实证研究。主要从以下几方面展开研究： ( 1 ) 从收益和波动方差间的关系角度，对股价波动特征进行刻画。吴长风( 1 9 9 9 ) 【1 9 】利用回归g a r c h 模型对我国沪深股市的分析，分别拟合了g a r c h ( 1 ，2 ) 和 g a r c h ( 1 ，1 ) 模型，得出指数收益率的条件方差序列都是“长记忆”型的，沪市的 长记忆性特征更加显著。丁华( 2 0 0 3 ) 【2 0 】运用拉格朗日乘子法对沪、深指数收益率 序列进行a r c h 现象检验，利用g a r c h 模型对上证、深证综指的条件方差进行估计， 结果表明条件方差具有明显的聚集性及共动性。李亚静，何跃和朱宏泉( 2 0 0 3 ) 2 1 l 根据格兰杰关于序列长记忆性的定义，分析与研究了香港，上海和深圳股市的长记 忆性，得出中国股市收益率与波动性具有长记忆性。一些学者对股市收益波动的杠 杆效应和周内效应也进行了一些实证研究。陈泽忠，杨启智和胡金泉( 2 0 0 0 ) 【2 2 】将 g a r c h - - m 和e g a r c h 模型结合在一起，分析我国股市波动性的特点，得出我国股 市波动存在非对称a r c h 效应，股市与收益率显著正相关。曾慧( 2 0 0 5 ) 1 2 3 l 运用 e g a r c h ( 1 ，1 ) 模型对上证、深证综指进行实证分析，结果显示杠杆效应显著， 坏消息引起的波动比同等大小的好消息引起的波动大。唐齐鸣，崔筠( 2 0 0 5 ) 【刎采 用e n g l e & n g ( 1 9 9 3 ) t z 5 】提出的符号检验方法对我国沪市和深市对信息的不平衡反应 进行检测，深市表现出明显的负杠杆效应，而沪市则没有表现出明显的杠杆效应；张 兵( 2 0 0 4 ) 【2 6 】对上证、深证综指的日收益率分析表明，中国股市并不存在绝大多数 发达国家和某些新兴股票市场所具有的“星期一效应”。 ( 2 ) 从信息流与波动关系角度分析引起波动的原因。李双成等把即期交易量作 为信息流的替代指标能够显著降低价格波动的持续性。刘俊山，张陶伟( 2 0 0 4 ) t 2 7 1 将成 交量变化率引入条件方差方程，得出成交量与殷价波动性具有同向变动关系，但同 时指出成交量的引入并没有消除股票收益的a r c h 效应。华仁海，丁秀玲( 2 0 0 3 ) 【2 8 】利用g a r c h 模型分析用交易量作为信息流的代理变量是否合适，结果证实股票指 数交易量对价格收益的波动性不具解释能力。芮萌等( 2 0 0 3 ) f 2 9 】对中国股票收益与 交易量之间的同期关系和引导关系进行检验，发现中国任何一个市场上的交易量均 不格兰杰引导股票市场收益。 ( 3 ) 对股市之间波动的关联整合性进行分析研究。李大伟等( 2 0 0 3 ) 3 0 l 对a 股和h 股收益率和波动率进行了比较研究。得出两个市场的收益率并没有显著差异， 而h 股波动率却显著高于a 股的波动率。樊志，张世英( 2 0 0 3 ) 3 1 l 运用b e k k 设定下 的多元g a r c h 建模模拟上综指和深成指的统计特征，其结果表明中国股市存在二维 4 硬士学位论文 g a r c h 效应，沪深股市之间存在着一定的相关关系：晏海兵( 2 0 0 4 ) 3 2 1 选取了恒生 指数，日本的n i k k e i 2 2 5 指数，美国的d o wj o n e s 指数及英国的f t s e 指数进行波动溢出 的分析，得出香港、英国、美国股票市场对深市b 股市场存在定的波动溢出效应。 赵留彦，王一鸣( 2 0 0 3 ) 】运用向量g a r c h 模型研究了a 、b 股之间的信息流动与 波动溢出，得出b 股对境内投资者开放之后，存在a 股向b 股的单向溢出。王群勇， 王国忠( 2 0 0 5 ) 3 4 1 也运用v a r 和向量g a r c h 模型对沪深a 、b 股市场问信息传递模 式进行了研究。陈守东等( 2 0 0 3 ) 1 3 5 1 运用格兰杰因果检验及g a r c h - - m 模型对沪深两 市的相关性进行分析和检验，结果表明沪深股市收益率之问存在较强相关性并且都 存在显著的风险溢价，波动性则表现出非对称的溢出效应。徐龙炳( 1 9 9 8 ) 3 6 1 研究 了1 9 9 3 年2 月至1 9 9 8 年3 月上海a 股与深圳a 股市场之间的协整性关系。发现该时间 段内，上海与深圳股市之间存在协整关系；史代敏( 2 0 0 2 ) 3 7 1 运用e g 两步法对上证 综合，上证3 0 ，深证综合，深证成分共四种指数的日收盘数据进行了协整分析，得 出上证综指与深证综指之间存在协整关系；程兴华，段瑞强( 2 0 0 4 ) f 3 8 】运用格兰杰因 果关系检验结果表明在b 股市场对境内居民开放之前，共有3 0 家公司的a 、b 股股 价问存在协整关系；而在b 股市场对境内居民开放之后，共有1 4 家公司的a 、b 股 股价间存在协整关系。 1 3 论文框架与创新点 论文采取从浅入深循序渐进的方式，首先对沪深a 、b 股四个市场股指收益率 的基本统计特征进行描述，然后对各自的波动性进行刻画，并以b 股对境内居民开 放这一重大事件为契点，探讨a 、b 股市场在b 股开放前后的收益及波动的变化， 同时兼顾了沪深股市在不同阶段收益及波动的对比，重点分析了沪深a 、b 股市场 的长期均衡和短期波动关系以及a 、b 股之间的波动溢出效应。其结构框架由六章 组成，具体安排如卞： 第1 章，绪论。主要阐述论文的选题背景及其意义，国内外文献综述，论文框 架结构和创新点。 第2 章，我国沪深a 、b 股股指收益率在两个不同阶段的基本统计分析。初步 认识不同股指收益率的统计特征，比如非正态性和自相关性，为后文的进一步分析 作铺垫。 第3 章，我国沪深a 、b 股股指收益率及其波动特征的实证分析。系统介绍了 刻画股市收益率波动的模型，并用我国沪深a 、b 股股指收益率对模型的模拟结果 分析比较，说明a r c h 类模型能比较好地刻画我国股指收益率及波动特点。 第4 章，我国沪深a 、b 股股指波动的协整研究。运用协整理论、误差修正模 型分析各股市的长期均衡关系和短期调整关系。 5 中国股票市场股指收益宰及波动性研究 第5 章，沪深a 、b 股波动溢出效应的实证分析。运用溢出效应模型，以b 对 境内投资者开放为界划分时段，分析溢出效应的存在性及溢出方向的变化。 第6 章，政策建议及进一步研究的展望。结合前面章节的论述与实证研究，提 出对证券市场管理及投资者的建议，最后对本论文作进一步研究的思考和展望。 文章尝试从以下方面进行创新： ( 1 ) 从动态角度分阶段考察沪深a 、b 殷股指收益率波动性的演变，进行全 面细致地比较分析各股指收益率的统计特征和彼此间的相互关系。 ( 2 ) 运用协整理论和误差修正模型对我国沪深a 、b 股股指收益率之间的长期 均衡和短期波动的关系进行了较为全面的分析。 ( 3 ) 在对沪深a 、b 股股指收益率波动溢出的实证分析时，本文运用 h a m a o ( 1 9 9 0 ) t 1 5 】提出的单变量g a r c h 模型两步法进行分析，分阶段进行比较。 6 第2 章我国沪深a 、b 股股指收益率及波动的基本 统计分析 股价波动是一个复杂的过程，除了自身内在价值的变化之外，众多的外在因素， 诸如国家的经济形势，股市宏观调控政策，股市扩容速度，信息传递等因素最终汇 合在一起以合力的形式作用于股市，引起股票价格的波动。在重多因素中，我国股 市波动受政荒影响最大，表现为一定的“政策市”。当然，我国市场化改革进一步促 进了股票市场结构性的转变，股市正以政府为主导向市场为主导过渡。波动性作为 股票市场的一个本质特点，历来受到众多国内外专家学者的关注，是个重要的研 究课题。 一般情况下，股市波动状况是以股票价格指数的形式来衡量的，为了较为全面 地研究同处我国上海深圳两个不同地域的a 股市场和b 股市场的收益及波动特征， 本文选取了上证a 指、上证b 指、深成a 指以及深成b 指日收盘价及对数收益率作 为考察对象，日收盘价和对数收益率都是经过向后复权处理的。令只代表日收盘价， 一代表日收益率的话，那么r = ( i n f i n 只一，) 1 0 0 ，也就是说本文中所指的收益 率均是股指对数的一阶差分，这样做的原因在于避免收益变动对指数水平的依赖性。 文中所涉及的时f 日跨度为从涨跌停板制度实施以来的1 9 9 7 年1 月至2 0 0 6 年4 月， 并根据b 股市场对境内投资者开放这一重大事件，将样本期划分为两个阶段，第一 阶段为1 9 9 7 ，1 4 至2 0 0 1 ，1 1 9 ，第二阶段为2 0 0 1 3 6 至2 0 0 6 4 1 2 。 在本文中，我们为了阐述上的方便，采用了如下记号，在此对它们分别代表的 对象做一说明。 h u a 一上证a 指日对数收益率；h u b 一上证b 指日对数收益率 s z a 一深成a 指日对数收益率；s z b 一深成b 指日对效收益率 h u p a 一上证a 指复权后e 1 收盘价；h u p b 一上证b 指复权后日收盘价 s z p a 一深成a 指复权后日收盘价；s z p b 一深成b 指复权后日收盘价 l h u p a 上证a 指日收盘价对数：l h u p b 一上证b 指日收盘价对数 l s z p a 一深成a 指日收盘价对数；l s z p b 一深成b 指日收盘价对数 上述记号后添加的数字1 ，2 则表示第一阶段和第二阶段，比如，h u a l 表示第 一阶段的上证a 指日收益，h u a 2 表示第二阶段的上证a 指日收益，以此类推。 一阶段的上证a 指日收益，h u a 2 表示第二阶段的上证a 指日收益，以此类推。 7 中国股票市场股指收益率及波动性研究 2 1 沪深a 、b 股市场总体波动规律分析 上证a 指和上证b 指股指在全样本期1 9 9 7 1 2 0 0 6 4 内的走势图。 圈2 1 上证a 指的走势图( 1 9 9 7 1 - 2 0 0 6 4 ) 图2 2 上证b 指的走势图( 1 9 9 7 1 - - 2 0 0 6 4 ) 我们从上证a 、b 指的走势图可看出，1 9 9 7 年1 月至2 0 0 6 年4 月期间，上证a 指的最低值为9 5 8 1 9 点，最高值达到了2 2 9 9 7 1 点，其总体波动幅度较大，上证b 指从最低值2 1 3 8 点涨到了最高值2 3 9 7 3 点，其总体波动幅度也同样较大。二者趋 势在不同的时间段内有所不同，为了更清楚地了解a 、b 股市场的特征的异同，我 们会在下面分两个不同时段进行进一步的考察。 2 1 1 第一阶段a 、b 股股指走势图 1 9 9 6 年9 月2 0 日中国证监会发布“关于清理b 股帐户的通知”，市场b 殷市场 的投资者限于外国，中国香港，澳门，台湾地区的自然人，法人和其他组织以及定 居在国外的中国公民等投资者。因此，在第一阶段1 9 9 7 1 2 0 0 1 1 ，b 股市场的投资 主体相对比较规范，和a 股市场的投资主体基本上是完全不同的。境内境外投资主 体和不同的投资价值判断理念决定了完全不同的投资行为，a 、b 股迥然不同的走势 ( 如图) 充分反映了境内境外投资者具有完全不同的投资理念。 8 硕士学位论文 1 0 02 0 03 0 04 0 05 0 06 0 0 ，0 08 0 00 0 0 e j 亟正三面固 图2 3 上证a 、b 指的走势图( 1 9 9 7 1 2 0 0 1 1 ) 2 1 2 第二阶段a 、b 股股指走势图 由于2 0 0 1 年2 月i 9 甚，中国证监会发布公告宣布b 股市场向内居民开放。在 随后2 月2 8 日复盘后，大盘因政策利好的影响，又出现连续无量涨停的现象，直到 3 月6 日才开始进入正常交易状态。因此所选的第二阶段样本区间为2 0 0 1 3 6 2 0 0 6 4 1 2 。 图2 4 上证a 、b 指的走势图( 2 0 0 1 3 2 0 0 6 4 ) 在b 股市场向内居民开放的政策影响下，b 股市场投资主体发生了根本变化。 在2 0 0 1 年2 月，境内居民新开户数突增，占b 股开户总数的比例达到8 7 4 。投资 主体的彻底变化使得投资理念和投资行为都发生重大变化，b 股市场和a 股市场表 现出一定的协同性，二者的关联性大大加强。 2 2a 、b 股股指收益率序歹i l 的基本统计特征 为了对a 、b 指收益率序列的基本统计特征有所了解，我们分别计算3 z p na 、 b 股指收益率序列的均值标准差、偏度、峰度以及j a r q u e b e r a 正态分布检验统计量。 下丽先对其中几项指标作简单的介绍： ( 1 ) 偏度( s k e w n e s s ) 用字母s 表示偏度，其计算公式为： g 中国股票市场股指收益率及波动性研究 ( 鬻) 3 ( 2 1 ) 由( 2 1 ) 可知，偏度是由收益率的三阶中心矩计算得到的，反映收益率密度函 数曲线在众数两边的对称偏斜程度。当收益率变量服从正态分布时，偏度s = o 。记 偏度s 的的矩估计为“机e 蹁，其中，一为样本容量。定义统计量厂墨云， 当秤充分大时。近似有u 1 v ( 0 3 ) ，因此，我们就可以利用这一统计量来检验偏度j ：o 的原假设，确定不同显著水平下的临界值。 ( 2 ) 峰度( k u r t o s i s ) 用字母k 表示峰度，其计算公式为： 【i ( r 厕- e e ) ) 4 ( 2 2 ) 由( 2 1 ) 可知，峰度是由收益率的四阶中心矩计算得到的，反映收益率贫布曲 线的高峰形态。当收益率变量服从正态分布时，峰度k 一3 。记峰度k 的矩估计为k ， 咖屠蕊，其中，以为样本容量a 定义统计量y = 可k ，当甩充分大时， 近似有y 一( o n ，因此，我们就可以利用这一统计量来检验蜂度k ；3 的原假设， 确定不同显著水平下的临界值。 ( 3 ) j a r q u e b e r a 统计量 j a r q u e b e t a 统计量的计算公式为： 小型6p 1 4 ( n 3 ) 2 1 ( 2 3 ) i 、 l 其中， s 为偏度，k 为峰度，k 为峰度，七为用于构造序列的被估计系数的数 目。在正态分布的零假设下，j b - 绕计量服从自由度为2 韵卡方分布。j b 统计量是用 于检验序列是否为正态分布的统计量，它度量的是序列的峰度和偏度值与相应的正 态分布的值的差异。 下面我们利用上述这些描述性统计量对全样本期内和两个不同时期内的日收益 率的基本统计特征迸行刻画。 t 0 硕士学位论文 奠一ii 曹_ 量嘲矗_ 量旨墨一 表2 1 沪深a 、b 指日收益率的描述性统计量( 1 9 9 7 1 2 0 0 6 4 ) 均值标准差偏度峰度j b 统计量 上证a 指 0 0 1 9 2 3 31 5 1 3 4 2 2o 0 2 4 8 1 59 0 3 0 2 33 3 8 5 0 8 1 上证b 指0 0 3 7 2 6 02 3 8 6 3 4 80 3 9 9 3 7 46 5 2 8 2 4 31 2 1 8 ，1 3 5 深成a 指o 0 0 3 2 9 0 1 6 6 2 3 0 8 0 0 9 5 4 6 78 - 3 1 1 0 4 72 6 2 9 ，0 1 5 深成b 指 0 0 4 1 9 0 82 3 5 9 9 8 20 3 4 3 9 3 66 3 3 2 7 4 51 0 7 7 9 3 8 从表2 1 中，我们可以看出：第一，四种股指的收益率的偏度都大于0 ，拒绝服 扶均值为o 的正态分布的原假设，呈现出正偏度( 右偏) 的特征；第二，四种股指 的收益率的峰度都呈现出偏峰度的特征，与正态分布下的峰度值3 相比，表现出过 度峰度，它们的分布具有厚尾特征，表明我国的股市尚不完善，波动性较为剧烈。 第三，j b 正态分布检验统计量均非常显著地拒绝了收益率服从正态分布的原假设。 表2 2 两个不同阶段的a 、b 指日收益率的描述性统计量 阶段股指收益均值标准差偏度 峰度j - b 统计量 上证a 指o 0 8 7 2 81 7 1 2 60 5 0 1 18 4 4 2 1 2 5 1 5 6 3 深成a 指0 0 4 3 2 31 9 3 1 80 2 7 2 27 3 3 8 4 4 2 4 1 1 4 第一阶段 上证b 指o 0 2 8 4 72 6 9 4 2o 2 6 3 l 5 0 0 0 71 7 4 9 4 3 4 深成b 指 0 0 3 9 22 6 4 3 9 0 2 5 8 75 4 7 1 12 6 0 5 4 7 1 上证a 指- o 0 3 0 9