對中國股市有效性及波動性的實證檢驗

【摘要】 利用最近幾年的數據和EVIEWS軟件分析了中國證券市場的有效性及波動性，使用經典線性回歸方程做了時間序列回歸和橫截面回歸。并且依次放松假設，采用WHITE檢驗和Glejser檢驗分析了股票收益率的異方差問題；采用DW檢驗及Breusch-Godfrey檢驗分析了股票收益率的自相關問題等；還采用DF檢驗了時間序列的平穩性。接著對股市的弱式有效假說予以檢驗，最后使用ARCH、GARCH模型對我國股市做波動性檢驗。

【關鍵詞】 CAPM；Glejser檢驗；Breusch-Godfrey檢驗；Dickey-Fuller檢驗；GARCH

一、數據選擇與處理

本文選取的是2005年1月至2008年12月的數據，其中選取了14支300指數。另外將滬深300指數或滬指作為市場指數。每個股指序列一共有970個數據。本文首先求出每個指數的收益率，用當日收盤價減去前日收盤價除以前日收盤價。即： ri=(Pt-Pt-1)/Pt-1。但是由于計量模型中經常假設隨機變量是符合正態分布的，而對數收益率相比更接近正態分布，故本文對數據處理：令Ri=ln(1+ri)。

資本資產定價模型CAPM在經驗分析中其估計分為兩階段：時間序列回歸和橫截面回歸。前一個回歸可以估計出股指的β值；后一個回歸運用前面的β值來估計無風險利率Rf與超額收益率Rm-Rf。通過這兩次回歸來檢驗CAPM在中國證券市場的有效性。

二、CAPM——階段回歸——時間序列回歸

由CAPM模型：E(Ri)=rf+[E(Rm)-rf]*?茁i我們知道：βi是衡量股票i的價格變化率對市場指數變化率的敏感程度，用來表示股票系統風險的大小。β值大于1為進取性股票，小于1為防守性股票。

模型1：Rit=?琢i+biRmt+?著t，t=1，2……T

模型2：(Rit-rf)=?琢i+bi(Rmt-rf)+?著t，t=1，2……T

此處，假定模型中的誤差項εt符合古典假設，后文將檢驗其性質。