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证券其它相关论文-我国股市股指波动“杠杆效应”的实证分析.doc

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证券其它相关论文-我国股市股指波动“杠杆效应”的实证分析.doc

证券其它相关论文我国股市股指波动“杠杆效应”的实证分析摘要在股票市场中,我们经常可以看到这样的现象预期的看空或利空消息出台等负面冲击要比预期看多或利好消息出台等正面冲击对大盘股指波动的影响更为剧烈,即股市下跌的反应要比股市上涨的反应更为迅速,表现出一种非对称效应,这种效应也被称为“杠杆效应”。我国股市亦存在这种非对称冲击效应,建模对这种现象进行描述的基础上,进行实证分析并得出一定启示。关键词正冲击;负冲击;杠杆效应一、计量模型的说明和数据的选取本文采用非对称的ARCH模型中的TARCH模型。TARCH模型是由ZAKOIN和GLOSTEN,JAGANNATHAN,RUNKLE提出的,其均值方程为LNDTALNDT1T,其中{DT}为样本序列。条件方差方程为Σ2TΩΑU2T1ΓU2T1IT1ΒΣ2T1IT12T为T期的条件方差,Σ2T1U2T1别为T1期的条件方差和残差平方。ΓU2T1IT1应项,Γ是杠杆效应项系数,Γ≠0时就存在非对称效应。当股市有利好的消息时,UT10;有利空的消息时,UT10。利空消息和利好消息对条件方差有不同的影响,利好消息有一个Α倍的冲击,因为UT10时,IT10,非对称项为0,所以利好消息只有一个Α倍的冲击;利空消息则有一个(ΑΓ)倍的冲击,因为当UT10时,IT11,非对称效应出现,带来一个(ΑΓ)倍的冲击。如果Γ>0,说明存在杠杆效应,非对称效应的主要效果是使波动加大;反之,则非对称效应的主要效果是使波动变小。本模型选取的变量样本序列{DT}是2000年5月8日至2007年8月31日我国上海证券交易所编制的综合类指数中的上证指数每日收盘价格,双休日和节假日除外。之所以选择上海证券交易所的数据来分析,是因为上海证券市场的市值较高,开市较早,对各种冲击的反应比较敏感,其股价指数的波动性具有较好的代表性。二、模型的建立和检验为了减小误差,将样本序列{DT}中的数据取对数,用EVIEWS计量经济学软件进行分析和估计,得到我国股市股价波动的非对称模型TARCH模型方程均值方程为LNDT098LNDT1T条件方差方程为2T7846106012132T1016592T1IT10812T1方程通过各种检验。杠杆效应系数Γ01659,说明我国股市的股票价格波动具有“杠杆效应”。当绝大多数股民对未来股市走势看好,预期看多或者政府出台了利好的政策法规时,UT1

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