中國股市杠桿效應分析

周智敏

摘要：ARCH模型在具有群集性和條件異方差的數據中有著良好的適用性，本文對上證綜指收益率進行實證研究，以探討其收益率波動中的條件異方差性和非對稱性以及杠桿效應的正相關作用。

關鍵詞：TARCH模型；杠桿效應；非對稱ARCH模型

股市波動性特點和市場資產定價組合的選擇高度相關。根據資產定價理論：股市收益率波動性和信息中的風險溢價存在正向聯系，但是利好和利空信息多收益率波動的影響存在不對稱性，即同強度的利空消息會導致市場波動更大。這也就是所謂的“杠桿效應”。對股市收益率波動性的研究已經成為資產定價和投資分析的重要部分。

非對稱ARCH模型及TARCH模型：

資本市場里常常存在這樣的現象：資產價值的下跌時伴隨有更劇烈的上行波動性。這種非對稱性很有用，因為它允許波動率對市場下跌的反映比對市場上升的反反應更加迅速，即“杠桿效應”它是徐東金融資產的重要特征。具體地，在股票市場中，負面沖擊較正向沖擊更易帶來波動。由于低股價降低了股東權益同時增加了公司杠桿作用從而提高持有股票的風險。

TARCH模型又稱為門限ARCH模型，它是由Zakoian等人獨立引入的。其條件方差如下： σ2t=ω+αu2t-1+γu2t-1dt-1+βσ2t-1

模型中，利好消息（Ut>0）與壞消息（Ut<0）對條件方差的影響各異；好消息有一個α的沖擊；負面消息的沖擊則為α+γ。若γ≠0，表明信息不對稱；γ>0，表示存在杠桿效應；γ<0，則意味著非對稱效應的作用是使波動減小。股票價格行為就屬此例。

數據分析：

本文采用了上證日綜合指數自1990年12月19日至2005年2月5日的收盤指數，數據來源http：//finance.yahoo.com/q/hp？s=000001.SS+Historical+Prices

先對模型lnloset=γlncloset-1-ut進行最小二乘回歸，其中lnclose為當天收盤指數取對數，得到結果如下： ln closet=1.000062ln closet-1+ut