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多市場間股票價格波動非對稱性效應(yīng)的研究

2019-06-07 15:06:23畢鵬程
現(xiàn)代營銷·信息版 2019年4期

畢鵬程

摘? 要:我國證券市場與國外成熟市場相比呈現(xiàn)出波動劇烈、高風(fēng)險集聚等特點。本文將研究對象由單一市場拓展為多市場間,拓展傳統(tǒng)DCC-GARCH為ADCC-EGARCH模型,研究股指期現(xiàn)貨市場之間動態(tài)相關(guān)性存在非對稱效應(yīng)問題;最后在此基礎(chǔ)上對期現(xiàn)貨市場間風(fēng)險聯(lián)動機制進行總結(jié)。

關(guān)鍵詞:ADCC-EGARCH;非對稱效應(yīng);股指期貨;價格波動

一、引言

股市波動的非對稱性問題一直是金融計量關(guān)注的焦點問題之一。學(xué)者們對其進行了廣泛的研究。例如,陳永偉(2016)通過構(gòu)建EGARCH模型對滬深兩市波動性進行實證分析;周佰成(2017)和曹棟(2017)構(gòu)建VAR-GARCH-M模型研究股指期貨對外部沖擊反應(yīng)的非對稱效應(yīng);毛小麗(2018)對不同風(fēng)格資產(chǎn)間的溢出效應(yīng)進行協(xié)整檢驗,進一步刻畫不同資產(chǎn)間價格聯(lián)動的非對稱效應(yīng)。

本文將對傳統(tǒng)單一市場研究角度進行拓展,構(gòu)建ADCC-EGARCH模型對多市場間價格波動的均值溢出和動態(tài)相關(guān)關(guān)系是否具有非對稱效應(yīng)進行實證分析。

二、數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析及平穩(wěn)性檢驗

本章采用的數(shù)據(jù)是滬深300指數(shù)和滬深300股指期貨合約的日交易數(shù)據(jù),來源Wind金融數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)選取從2010年4月16日—2018 年5月11日,共1961個觀測值。數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2-1所示。

三、模型構(gòu)建與實證分析

(一)ADCC-EGARCH 模型構(gòu)建

ADCC-EGARCH模型構(gòu)建過程如下:

[nt=Iμt<0],[Iμt<0]是示性函數(shù),當(dāng)[μt<0]取1,否則取0。[n_=Entnt']是[nt]的無條件協(xié)方差矩陣,用[T-1t=1Tntnt']進行估計。[α]系數(shù)表示現(xiàn)有的信息對下一期波動性的影響力度。[β]系數(shù)表示收益率波動的持續(xù)性,數(shù)值絕對值的大小反映波動性趨勢在未來持續(xù)的時間長短。C表示市場間的非對稱性。

(二)實證檢驗與分析

從表3-1可以看到,ARCH項系數(shù)[α]顯著異于零,說明股指現(xiàn)貨對股指期貨的信息敏感程度顯著。GARCH項系數(shù)[β]顯著異于零,且該數(shù)值大于0.5,表明股指期現(xiàn)貨收益率波動具有非常強的持續(xù)性。非對稱系數(shù)C顯著異于零且為正數(shù),說明股指期現(xiàn)貨市場間動態(tài)條件相關(guān)關(guān)系存在非對稱性,它們收益率的動態(tài)相關(guān)關(guān)系大小對“壞消息”的敏感程度大于對“好消息”的敏感程度;正向沖擊使得股指期現(xiàn)貨指數(shù)收益率之間的相關(guān)性降低。利用表3-4的系數(shù)估計值可以計算股指期現(xiàn)貨市場之間的時變相關(guān)系數(shù),繪制圖3-1。

圖3-1顯示,股指期現(xiàn)貨市場間的具有非常強的動態(tài)相關(guān)性,動態(tài)相關(guān)系數(shù)都大于0。兩者之間的動態(tài)相關(guān)性整體較為平穩(wěn),波動較為頻繁,但幅度較小,存在個別突變點,在2011年12月21日、2015年9月8日、2016年11月22日、2017年3月21日有明顯的局部低點。

四、研究結(jié)論

研究表明,股指現(xiàn)貨對股指期貨的信息敏感程度顯著,且波動具有非常強的持續(xù)性。股指期現(xiàn)貨市場動態(tài)相關(guān)性具有非對稱效應(yīng),就影響程度而言壞消息大于好消息。股指期現(xiàn)貨市場間的具有非常強的動態(tài)相關(guān)性,在2011年12月、2015年9月、2016年11月、2017年3月有明顯的局部低點,表明這些時間點前后我國金融市場積極推出利好消息,導(dǎo)致股指期現(xiàn)貨市場收益率的動態(tài)相關(guān)性降低。

參考文獻:

[1]陳永偉,王夏華,駱琪.中國股市波動非對稱性的非線性動態(tài)調(diào)整[J]. 數(shù)理統(tǒng)計與管理,2016,35(3):551-560.

[2]周佰成,侯丹,邵振文. 我國股指期貨市場與股票市場溢出效應(yīng)研究[J]. 經(jīng)濟縱橫,2017(08):118-123.

[3]曹棟,張佳. 基于GARCH-M模型的股指期貨對股市波動影響的研究[J]. 中國管理科學(xué),2017,25(01):27-34.

[4]毛小麗,王仁曾. 滬深股市與香港股市波動溢出效應(yīng)研究[J]. 價格理論與實踐,2018(11):91-94.

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