深圳股票市場杠桿效應(yīng)研究

摘 要：本文應(yīng)用EGARCH．M模型對深圳股票市場的杠桿效應(yīng)進(jìn)行了實證分析，結(jié)果表明，深圳市場的收益率有效測度了風(fēng)險因素，并發(fā)現(xiàn)當(dāng)市場面臨信息沖擊時，壞消息對市場的沖擊大于好消息，即存在顯著負(fù)的杠桿效應(yīng)。在進(jìn)行分段回歸后，顯示杠桿效應(yīng)隨時間變化，由初期的負(fù)的杠桿效應(yīng)變化為正的杠桿效應(yīng)。最后結(jié)合我國股票市場特征進(jìn)行了理論解釋。

關(guān)鍵詞：深圳股票市場；波動性；杠桿效應(yīng)；EGARCH模型 

中圖分類號：F830．91文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1000．176X（2008）02．0071．05

一、引 言

現(xiàn)代金融理論的核心內(nèi)容之一是關(guān)于資產(chǎn)選擇和資產(chǎn)定價的研究， 金融風(fēng)險是其中的關(guān)鍵因素之一，而波動性是金融風(fēng)險的一種典型度量， 因此，研究金融市場的波動性具有理論價值和現(xiàn)實意義。

長期以來，金融資產(chǎn)價格的波動特征很早就被人們所認(rèn)識。Mandelbrot和Fama的研究發(fā)現(xiàn)，金融資產(chǎn)價格變化往往具有“大的波動性后跟隨大的波動性，小的波動性之后往往跟隨小的波動性”的集群性。^[10．8]Engle提出了自回歸條件異方差模型（ARCH模型）來刻畫條件方差中存在的這種集群性，認(rèn)為擾動項的條件方差依賴于它的前期值的大小，^[6]但是由于ARCH模型估計時必須保證參數(shù)非負(fù)且參數(shù)之和小于1，這很難精確做到。因此，Bollerslev發(fā)展了廣義自回歸條件異方差模型（GARCH模型）來刻畫金融資產(chǎn)條件方差的時變性，^[1]該模型較好地解決了參數(shù)估計方面的約束問題，之后GARCH類模型得到廣泛的運(yùn)用。

在資本市場上，許多金融資產(chǎn)當(dāng)遭遇信息……