基于國(guó)際視角的股票市場(chǎng)價(jià)格行為比較研究

摘要:本文以中美英等8個(gè)國(guó)家的股票市場(chǎng)指數(shù)序列為研究對(duì)象，分析股市的收益分布特征、杠桿性、高風(fēng)險(xiǎn)高收益性和隨機(jī)性特征。然后，對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，用分層聚類方法進(jìn)行綜合比較。結(jié)果表明，新興市場(chǎng)與成熟市場(chǎng)存在明顯差異，中國(guó)、阿根廷和俄羅斯的股票市場(chǎng)與其他成熟市場(chǎng)相似性較低。

關(guān)鍵詞:股票市場(chǎng);價(jià)格行為;GARCH模型;游程檢驗(yàn);聚類分析

Abstract:In this paper，eight countries’stock market index series，including China，the United States and Britain，etc，were taken as subjects to analyse the stock market’s characteristics involving earnings’ distributed characteristic，leverage effect，high-risk and high-yield characteristics and randomness. Afterwards，all indicators were standardized，and then hierarchical clustering method was used to make integrated comparison.The result of cluster analysis shows that the emerging counties and the mature are quite different.Stock markets in China，Argentina and Russia have little similarity with the mature countries.

Key Words:stock market，price behavior，GARCH model，runs test，cluster analysis

中圖分類號(hào):F830.91 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1674-2265(2009)08-0065-04

一、引言

價(jià)格行為是市場(chǎng)供求關(guān)系變化的集中體現(xiàn)，也反映了其他信息，這是有效市場(chǎng)理論的核心觀點(diǎn)。股票價(jià)格行為是指股票價(jià)格變化規(guī)律，最早由Fama(1965)提出并以隨機(jī)游走模型和收益分布特征進(jìn)行刻劃。之后，學(xué)者對(duì)股票市場(chǎng)的價(jià)格行為進(jìn)行了大量研究，普遍認(rèn)為股票市場(chǎng)的收益分布呈有偏的尖峰肥尾特征，在隨機(jī)游走方面基本上都得出了肯定的結(jié)論。此外，周日效應(yīng)、季關(guān)效應(yīng)和星期效應(yīng)等周期異常現(xiàn)象被研究者們發(fā)現(xiàn)，使人們對(duì)有效市場(chǎng)假說產(chǎn)生了質(zhì)疑，最有代表性的是行為金融和試驗(yàn)金融學(xué)。但是，這并未撼動(dòng)有效市場(chǎng)假說的地位。

中國(guó)股市雖然在近20年來取得了巨大的成就，但是，與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，還存在著諸多不足:投資者不夠理性，追漲殺跌現(xiàn)象比較嚴(yán)重;短期過度投機(jī)造成股市急劇波動(dòng);市場(chǎng)體制還不夠完善，在規(guī)范投資者行為方面不足;市場(chǎng)管理者應(yīng)對(duì)危機(jī)時(shí)經(jīng)驗(yàn)不足;市場(chǎng)外的干預(yù)使股市存在消息市的特征等。這些不足是否體現(xiàn)在股票市場(chǎng)價(jià)格上，能否通過量化指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)?中國(guó)的股票市場(chǎng)整體價(jià)格行為與其他國(guó)家相比有什么差異，為什么會(huì)有這些差異?如何理解并減少與相對(duì)成熟股市的差異?這些問題都是本文要解決的問題。股票市場(chǎng)指數(shù)作為股票市場(chǎng)價(jià)格的體現(xiàn)，蘊(yùn)含了豐富的股票價(jià)格行為信息。因此，本文將以中美英等具有代表性的全球主要股票市場(chǎng)指數(shù)為研究對(duì)象，分析中國(guó)與部分發(fā)達(dá)國(guó)家和新興發(fā)展中國(guó)家股票市場(chǎng)的差異，并按照各種指標(biāo)把這些國(guó)家分層歸類，從整體上把握各個(gè)市場(chǎng)的差異。

二、理論原理及模型

隨著科學(xué)的進(jìn)步和研究的深入，各種跨學(xué)科的研究理論和模型逐漸被挖掘出來，運(yùn)用于股票市場(chǎng)研究。主要有:用標(biāo)準(zhǔn)差來分析股票市場(chǎng)收益的穩(wěn)定性;用偏度(S)和峰度(K)的分布特征判斷收益率是否服從正態(tài)分布，進(jìn)而判斷市場(chǎng)的有效性;依據(jù)EGARCH模型刻劃金融市場(chǎng)中的非對(duì)稱性;使用GARCH-M模型檢測(cè)金融資產(chǎn)的高風(fēng)險(xiǎn)高收益特性;而游程檢驗(yàn)是對(duì)序列隨機(jī)游走的有效檢驗(yàn)方法;聚類分析主要根據(jù)變量的觀測(cè)值將性質(zhì)相近的觀測(cè)值歸為一類，個(gè)體間差異程度則可以通過某種距離來測(cè)度。

三、實(shí)證分析

(一)實(shí)證數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)預(yù)處理

1999年7月開始實(shí)施的《證券法》是新中國(guó)的第一部規(guī)范證券發(fā)行與交易行為的法律，對(duì)我國(guó)股市產(chǎn)生了重要影響。因此，本文選取了1999年7月1日—2009年3月31日上證綜合指數(shù)每日收盤價(jià)序列作為研究對(duì)象。為了便于比較，本文選擇相同時(shí)間段美國(guó)、英國(guó)、香港、日本、俄羅斯、澳大利亞和阿根廷的主要市場(chǎng)指數(shù)為比較對(duì)象。數(shù)據(jù)均來源于網(wǎng)易財(cái)經(jīng)網(wǎng)站，數(shù)據(jù)處理過程運(yùn)用Eviews5.1和SPSS15.0軟件。

非線性時(shí)間序列的很多處理方法要求時(shí)間序列是平穩(wěn)的，但證券市場(chǎng)指數(shù)時(shí)間序列有隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。為此，在進(jìn)一步分析之前首先要對(duì)這些時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)化處理。為了保證處理后的時(shí)間序列具有實(shí)際意義，本文中使用收益率平穩(wěn)化方法使股票市場(chǎng)指數(shù)序列平穩(wěn)化，作為下一步分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。設(shè) 為指數(shù)收盤價(jià)序列，則收益率平穩(wěn)化后的時(shí)間序列為:

由圖1可以發(fā)現(xiàn)，上證指數(shù)收盤價(jià)序列顯然不是平穩(wěn)的。但是，平穩(wěn)化后的時(shí)間序列已經(jīng)消除時(shí)間趨勢(shì)。

單位根檢驗(yàn)(見圖2)的結(jié)果顯示，在1%的顯著性水平下，ADF檢驗(yàn)拒絕原假設(shè)，說明收益平穩(wěn)化后的時(shí)間序列不存在單位根現(xiàn)象。

在對(duì)其他國(guó)家和地區(qū)的市場(chǎng)指數(shù)收盤價(jià)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)時(shí)，筆者同樣遇到了平穩(wěn)性的問題。因此，筆者對(duì)其他國(guó)家的股價(jià)指數(shù)序列作了同樣的處理，在此不加以贅述。

(二)股票市場(chǎng)價(jià)格行為實(shí)證分析

1. 收益分布特征。筆者用Eviews5.1描繪收益率的分布圖并計(jì)算各個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)值，結(jié)果如表1所示。由表中可以發(fā)現(xiàn)，所有研究對(duì)象的偏度均不為零，存在一定的有偏性;峰度則顯著大于3，與正態(tài)分布相比存在明顯的尖峰肥尾的特征;JB統(tǒng)計(jì)量很大，即使在10%的顯著性水平下也不能拒絕原假設(shè)，因此不能認(rèn)為該序列來自正態(tài)總體;在收益波動(dòng)方面，發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)的股票市場(chǎng)顯然要低于發(fā)展中國(guó)家(中國(guó)、阿根廷和俄羅斯是最高的三個(gè))，因此，投資者面臨的風(fēng)險(xiǎn)也比較大。為了便于后面的研究，JB統(tǒng)計(jì)量和收益率標(biāo)準(zhǔn)差將作為聚類分析的指標(biāo)。

2. 杠桿性分析。由于平穩(wěn)化后的序列存在群集波動(dòng)現(xiàn)象(見圖1)，說明該序列可能存在條件異方差。為了刻劃圖中所見收益率的波動(dòng)性，筆者建立一個(gè)簡(jiǎn)單的回歸模型:

其中，為平穩(wěn)化后的時(shí)間序列，為隨機(jī)誤差項(xiàng)。以上證綜合指數(shù)收益率序列為例，回歸的結(jié)果如下:

從上式的回歸中得到殘差序列，并估計(jì)ARCH(1)模型，所得到的擬合方程為:

t=(15.76)(6.92) R2=0.02 d=2.02

其中 為簡(jiǎn)單回歸模型中估計(jì)的殘差。由于滯后誤差項(xiàng)的平方在統(tǒng)計(jì)上是顯著的(P值為0)，所以誤差方差看來是相關(guān)的，即存在ARCH效應(yīng)。

因此，應(yīng)該用GARCH模型來擬合數(shù)據(jù)。為了檢驗(yàn)各國(guó)股市的杠桿性，本文使用EGARCH(1，1)模型進(jìn)行擬合 ，然后對(duì)方程的殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，ARCH檢驗(yàn)結(jié)果的F統(tǒng)計(jì)量在1%的顯著性水平下接受原假設(shè)，說明利用EGARCH(1，1)模型消除了回歸方程式的條件異方差性。杠桿性分析結(jié)果顯示(表2)，8國(guó)股市均存在顯著的杠桿性，即非對(duì)稱項(xiàng)伴隨概率均為零，這與國(guó)內(nèi)大部分學(xué)者得出的結(jié)論相同。但是，經(jīng)過比較不難發(fā)現(xiàn)，新興市場(chǎng)(SSEC、RTSI和MERV)的杠桿性指標(biāo)整體上要低于成熟市場(chǎng)的指標(biāo)值?？梢?，成熟市場(chǎng)對(duì)利好利空消息的反應(yīng)差異比較明確。杠桿系數(shù)將作為聚類變量。

3. 風(fēng)險(xiǎn)收益對(duì)應(yīng)分析。本文在進(jìn)行GARCH-M模型擬合過程中，仍使用收益率差分序列作為研究對(duì)象，其對(duì)數(shù)據(jù)的要求與EGARCH模型一致，無須作其他調(diào)整。GARCH(1，1)-M模型估計(jì)的結(jié)果如表3所示:

由上表可以看出，8個(gè)股市均未表現(xiàn)出明顯的高風(fēng)險(xiǎn)高收益特性，系數(shù)都很小，且等于0的概率都明顯大于10%。其中 系數(shù)最大的是上海市場(chǎng)，當(dāng)市場(chǎng)中的預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)增加1個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，就會(huì)導(dǎo)致收益率相應(yīng)增加0.08個(gè)百分點(diǎn)。

對(duì)擬合結(jié)果的殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，GARCH(1，1)-M模型很好地消除了條件異方差效應(yīng)。 系數(shù)將作為聚類變量參與聚類分析。

4. 游程檢驗(yàn)。隨機(jī)游動(dòng)意味著價(jià)格的變化是隨機(jī)獨(dú)立同分布的增量，為了檢驗(yàn)股票指數(shù)收益率的隨機(jī)性，本文用不帶漂移的隨機(jī)游動(dòng)模型擬合收益率序列:

其中， 為股指對(duì)數(shù)收益率()，

為獨(dú)立同分布隨機(jī)變量。

運(yùn)用SPSS15.0對(duì)殘差序列進(jìn)行游程檢驗(yàn)，在操作過程中，使用中位數(shù)為二分變量的分割點(diǎn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4:

所有研究對(duì)象都接受原假設(shè)，認(rèn)為股市收益率序列符合隨機(jī)游走規(guī)律。其中，隨機(jī)性最高的是HSI(恒生指數(shù))收益率序列。此外，隨機(jī)性高于上證指數(shù)的還有DJI、MERV。游程檢驗(yàn)的概率值將作為聚類分析變量。

(三)聚類分析

為了對(duì)上證綜合指數(shù)與世界其他主要國(guó)家和地區(qū)的價(jià)格行為特征進(jìn)行綜合比較，本文選擇相應(yīng)指標(biāo)作為聚類變量進(jìn)行聚類分析，并在聚類分析計(jì)算之前，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化按如下公式進(jìn)行:

其中，表示第列的原始數(shù)據(jù)， 取1，2，3，...，8，取1，2，...，5;表示標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，表示第 列的均值， 表示第 列的均方差。

在進(jìn)行聚類分析時(shí)，本文采用的是分層聚類分析方法。在相似性度量方面，使用的是平方歐式距離，并以類間距離系數(shù)作為聚類分析類數(shù)的確定標(biāo)準(zhǔn)。聚類分析的輸出結(jié)果見圖3。

圖3直觀地呈現(xiàn)了聚類的結(jié)果，圖上方的數(shù)字是按距離比例進(jìn)行重新標(biāo)定的結(jié)果，不影響對(duì)分類結(jié)果的觀察與結(jié)論。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)分為2類、3類或4類時(shí)，類間距離比較大，說明各類的特點(diǎn)比較突出。因此，筆者認(rèn)為把樣本分為4類是比較合適的，此時(shí)各類的距離比較大，相似性較差，有利于區(qū)分各個(gè)聚類。此時(shí)，樹形圖自上而下可以發(fā)現(xiàn)DJI、AORD和FTSE聚為一類;HSI和N255合并為一類;SSEC和MERV的特征較為接近，成為同一類;RTSI與其他市場(chǎng)特征差異明顯，自成一類。

四、實(shí)證結(jié)論

通過對(duì)世界主要國(guó)家和地區(qū)的股市的實(shí)證研究，本文得出了以下結(jié)論:

第一，所有研究對(duì)象均存在明顯的尖峰肥尾的特征，而且JB統(tǒng)計(jì)量很大，無法接受服從正態(tài)分布的假設(shè)。這說明各國(guó)股市異常波動(dòng)的情況普遍存在，且較頻繁。在收益波動(dòng)性方面，發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)的股票市場(chǎng)顯然要低于發(fā)展中國(guó)家。這說明發(fā)展中國(guó)家的投資者面臨的風(fēng)險(xiǎn)要高于發(fā)達(dá)國(guó)家，收益不穩(wěn)定。這與投資者結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)機(jī)制等有一定的關(guān)系，新興市場(chǎng)的做空機(jī)制和市場(chǎng)調(diào)節(jié)機(jī)制相對(duì)薄弱。

第二，8個(gè)股市均存在明顯的杠桿效應(yīng)，這與國(guó)內(nèi)外此前的研究結(jié)果一致。但是，經(jīng)過觀察不難發(fā)現(xiàn)，新興市場(chǎng)的杠桿性在整體上與成熟市場(chǎng)有不小的差距。新興市場(chǎng)的低杠桿性可能是與投資者在不同行情下的態(tài)度及經(jīng)濟(jì)基本面有關(guān)。在牛市中，廣大投資者對(duì)利空消息并不感冒，這導(dǎo)致利空消息對(duì)股市的影響無法完全體現(xiàn)出來。而在這種情況下，利好消息往往會(huì)體現(xiàn)得更為明顯。在削弱了壞消息對(duì)股市的影響并增強(qiáng)了好消息的影響的情況下，杠桿效應(yīng)必然會(huì)變得模糊。

第三，本文對(duì)8個(gè)國(guó)家的主要股票市場(chǎng)指數(shù)進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，高風(fēng)險(xiǎn)高收益特征并不明顯。與其他國(guó)家的股市相比，滬市的高風(fēng)險(xiǎn)高收益特征較為明顯，略大于10%，為12.94%。這可能與研究對(duì)象所處的期間有一定的關(guān)系，在2007年上半年爆發(fā)的全球性金融危機(jī)給市場(chǎng)帶來了致命的打擊，在這段時(shí)間市場(chǎng)的表現(xiàn)是高風(fēng)險(xiǎn)低收益的，這可能會(huì)影響到本文研究時(shí)段的整體表現(xiàn)，使高風(fēng)險(xiǎn)高收益特征表現(xiàn)模糊。

第四，游程檢驗(yàn)的結(jié)果表明，8個(gè)國(guó)家的主要股市指數(shù)收益率序列均接受了隨機(jī)游走假設(shè)，認(rèn)為股市收益率序列符合隨機(jī)游走規(guī)律。這說明，新興市場(chǎng)的有效性正在提高。近年來，發(fā)展中國(guó)家通過頒布法律和行政法規(guī)等規(guī)范性文件，約束市場(chǎng)參與者行為，避免股價(jià)暴漲暴跌損害中小投資者利益。此外，投資者的理性化以及投資結(jié)構(gòu)優(yōu)化使得市場(chǎng)越來越難被人為控制，股價(jià)序列獨(dú)立性得到提高。

第五，通過聚類分析發(fā)現(xiàn)，新興市場(chǎng)與成熟市場(chǎng)的差異明顯。中國(guó)與阿根廷的股票市場(chǎng)價(jià)格行為特征較為接近;美國(guó)、澳大利亞和英國(guó)的價(jià)格行為特征相似;日本與香港的股票市場(chǎng)較早地合并在一起，相似性較高;俄羅斯股票市場(chǎng)與其他研究對(duì)象差異明顯。此外，美國(guó)、澳大利亞和英國(guó)的股票市場(chǎng)合并的類與日本和香港股票市場(chǎng)合并的類較早地形成了合并。這說明，雖然新興市場(chǎng)在近幾年取得了巨大的成就，但要在短時(shí)間內(nèi)趕上成熟市場(chǎng)是不現(xiàn)實(shí)的。

參考文獻(xiàn):

[1]Fama E.The behavior of stock market prices[J].Journal of Business，1965，38:34-35.

[2]盧文岱.SPSS for windows 統(tǒng)計(jì)分析[M].電子工業(yè)出版社，2006.

[3]薛薇.SPSS統(tǒng)計(jì)分析方法及應(yīng)用[M].電子工業(yè)出版社，2004.

[4]高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].清華大學(xué)出版社，2006.

[5]王保進(jìn).多變量分析——統(tǒng)計(jì)軟件與數(shù)據(jù)分析[M].北京大學(xué)出版社，2007.

(責(zé)任編輯 耿 欣)