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基于限售股解禁背景下的股票波动性研究 摘要 波动性是衡量股市稳定性程度的一个重要指标，也是股市是否成熟有效的 一个重要标志。中国股票市场自建立起步到现在已取得了长足的进步，但长期 来的各项研究均显示我国的市场在大部分时间段里，都表现出强于国外成熟金 融市场的波动性特征，市场有效性较低，一般只能达到弱势有效市场的程度。 而相伴与中国股市诞生所建立的“股权分置”制度，就一直以来被认为是影响 股票市场有效性提升的重要因素之一。中国股市自2 0 0 5 年9 月实施股权分置改 革之后，已开始进入全流通时代。改革完成后，伴随着股市中流通股比例的增 加，股市中纯投机因素应有所抑制，股市的波动性应有所减弱，进而将显示出 市场有效性程度提高。而限售股集中解禁作为中国股票市场的一次性事件，为 检验现阶段的股市效率提供了一个“自然实验 的机会，针对这一课题所进行 的研究将具有极大的现实意义。 本文首先从限售股解禁量时间变化的角度，研究了在解禁量较为集中的时 间段里沪指波动的情况，并逐一分析判断各时间段中的波动是否与限售股解禁 直接相关，结果显示股指的波动大多是受短期消息面因素影响。实证分析环节 中，文章采用a r c h 类模型对一系列已开始解禁限售股的股票进行研究，以波动 性特征分析为脉络，验证限售股解禁对股价波动性的影响。实证结果表明，我 国股价波动具有显著的长记忆性、非正态性、集聚效应和杠杆效应，但不存在 明显的风险溢价性：数据结果前后对比来看，限售股解禁对股价的波动性虽有 一定程度的抑制作用，而且短期因素对股价波动的影响变小，但这些变化还不 十分明显。在实证研究的基础上，文章总结了限售股解禁前后股价波动性特征 的现实表现，探讨了现阶段中国股票市场低效性的原因，并提出了具体的对策 建议。 关键词：市场有效性理论；波动性；a r c h 模型；限售股解禁 r e s e a r c ho ft h ev o l a t i l i t yo fs t o c k n b a s e do i lt h e r e s t r i c t e ds t o c kc i r c u l a t i o n a b s t r a c t v o l a t i l i t yi s a ni m p o r t a n ti n d i c a t o rt om e a s u r et h ed e g r e eo fs t o c km a r k e t s t a b i l i t y , a n da ni m p o r t a n ts i g no fi t sm a t u r i t ya n de f f e c t i v e c h i n e s es t o r km a r k e t g r o w sf a s ta n dh a sm a d eg r e a tp r o g r e s ss i n c ei tw a sf o u n d e d b u tl o t so fr e s e a r c h s h o w e dt h a tt h em a r k e tv o l a t i l i t yi sm u c hl a r g e rt h a nt h a to ff o r e i g nm a t u r em a r k e t s f o rm u c ho ft h et i m e ，a n dm a r k e te f f i c i e n c yi sl o wa n da l w a y sb ew e a k - f o r m e f f i c i e n c y n o n - t r a d a b l es h a r es y s t e mi sc o n s i d e r e do n eo ft h ei m p o r t a n tf a c t o r so f l o wm a r k e te f f i c i e n c y ，w h i c hw a sg e n e r a t e dw i t ht h eb i r t ho fc h i n e s es t o r km a r k e t s i n c et h eb e g i n n i n go fn o n - t r a d a b l es h a r er e f o r mi ns e p t e m b e r2 0 0 5 ，c h i n a ss t o c k m a r k e th a se n t e r e dt h ef u l lc i r c u l a t i o nt i m e s w i t ht h ei n c r e a s ei nt h ep r o p o r t i o no f o u t s t a n d i n gs h a r e s ，p u r e l ys p e c u l a t i v ef a c t o r ss h o u l db ei n h i b i t e d ，a n dv o l a t i l i t y s h o u l db ew e a k e n e di ns t o c km a r k e t t h ec e n t r a l i z e dc i r c u l a t i n go fr e s t r i c t e ds t o c k ， w h i c hi sao n e o f f , p r o v i d e sao p p o r t u n i t yt ot e s t i n gc h i n e s es t o r km a r k e tc u r r e n t e f f i c i e n c y t h e r ei sg r e a tp r a c t i c a ls i g n i f i c a n c et os t u d yt h i si s s u e f i r s t l y ，b a s i n g - o nt h et i m e v a r y i n go ft h ec i r c u l a t e da m o u n t ，t h i sa r t i c l e r e s e a r c h e dt h ev o l a t i l i t yo fs h a n g h a is t o c ki n d e x ，a n dju d g e dt h a ti fi n d e xc h a n g e s w e r ec a u s e db yr e s t r i c t e ds t o c kc i r c u l a t i o n t h er e s u l ti s v o l a t i l i t ya l w a y sb e i m p a c t e db yn e w s i no r d e rt ou n d e r s t a n d i n gt h ec h a n g eo fv o l a t i l i t yi nt h i sp r o c e s s ， a u t o r e g r e s s i v ec o n d i t i o n a lh e t e r o s c e d a s t i c i t ym o d e li su s e dt os t u d yo fas e r i e so f s t o c k s v o l a t i l i t yc h a r a c t e rw h o s er e s t r i c t e ds t o c kh a v ec i r c u l a t e d ，a n dw r i t e rt r i e s t ov e r i f yt h ev o l a t i l i t yo fs t o c ki si m p a c t e db yr e s t r i c t e ds t o c kc i r c u l a t i o n t h e e m p i r i c a lr e s u l t ss h o wt h a ts t o c kp r i c ev o l a t i l i t yh a ss i g n i f i c a n t l yl o n gm e m o r y ， n o n - n o r m a l i t y ，a c c u m u l a t i v ee f f e c ta n dl e v e r a g ee f f e c t ，e x c e p tf o rr i s kp r e m i u m b yc o m p a r i n gt h ed a t ab e f o r ea n da f t e r ，t h er e s u l t ss h o w e dt h a tr e s t r i c t e ds t o c k c i r c u l a t i o nc o u l dw e a k e nt h ev o l a t i l i t yo fs t o c kt oac e r t a i n d e g r e e ，a n dt h e i n f l u e n c e so v e rs t o c kp r i c ef l u c t u a t i o n sw h i c hc o m ef r o ms h o r t - t e r mf a c t o r sh a v e d e c r e a s e d ，b u tt h e s ec h a n g e sa r en o tn o t a b l y b a s i n go nt h ee m p i r i c a ls t u d y ，t h i s p a p e rs u m m a r i z e dt h ea c t u a lp e r f o r m a n c eo ft h ev o l a t i l i t yc h a r a c t e rc h a n g e s ， r e s e a r c h e dt h er e a s o n so fc h i n e s es t o c km a r k e ti n e f f i c i e n c y ，a n dp r o p o s e ds o m e s u p p o r t i n gr e f o r mm e a s u r e s k e y w o r d s ：e f f i c i e n tm a r k e th y p o t h e s i s ； c o n d i t i o n a lh e t e r o s c e d a s t i c i t y c i r c u l a t i o n v o l a t i l i t y ；a u t o r e g r e s s i v e m 0 d e l ；r e s t r i c t e ds t o c k 插图清单 图1 1 论文框架图4 图2 1 三类信息对应的三种市场1 2 图3 1 限售股分类结构图1 5 图3 2 限售股单月解禁数量分布图1 6 图3 3 上证指数2 0 0 9 年7 月日走势图1 7 图3 4 上证指数2 0 0 9 年1 0 月日走势图1 7 图3 5 各年各类解禁限售股构成1 9 图3 6 股改限售股解禁量和解禁市值分布图( 按月) 2 0 图3 7 上证指数2 0 0 7 年1 0 月日走势图2 0 图3 8 上证指数2 0 0 8 年8 月日走势图2 1 图3 9 上证指数2 0 0 9 年2 月至5 月周线走势图2 2 图3 1 0 股改限售股按股东类型分布图2 3 图3 1 l 小非解禁股份分布图( 按月) 2 5 图3 1 2 上证指数2 0 0 6 年8 月至2 0 0 7 年l o 月周线走势图2 5 图4 1u 0 6 0 7 和u 0 8 0 9 指数日走势图2 9 图4 2u 0 6 0 7 和u 0 8 0 9 日收益率时序图3 0 图4 3u 0 6 0 7 和u 0 8 0 9 日收益率序列直方图3 0 图4 4u 0 6 0 7 和u 0 8 0 9 日收益率序列的q - o 散点图3 1 图4 5u 0 6 0 7 和u 0 8 q 9 收益率残差序列自相关和偏自相关图3 7 表格清单 表3 1a 股市场限售股解禁时间表1 6 表3 2 股改限售股按股东类型统计表( 单位：亿股) 2 3 表3 3 股改限售股按“大小非 统计2 4 表4 1 调整股本分级靠档表2 8 表4 2t 的a d f 检验3 2 表4 3u 0 6 0 7 和u 0 8 0 9 的l m 检验结果3 8 表4 4u 0 6 0 7 样本指数经a r c h 族模型拟合后的结果3 9 表4 5u 0 8 0 9 样本指数经a r c h 族模型拟合后的结果3 9 表4 6 经g a r c h 模型拟合后的a r c h l m 检验4 0 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已 经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获孚导金魍至些太堂或其他教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已 在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签字：螽爿磊 签字日期：砌年斗月2 ( 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 金胆王些太堂 有关保留、使用学位论文的规定， 有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借 阅。本人授权 金胆王些太堂 可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数 据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文者签名： 签字日期：加夕年争月z 日 学位论文作者毕业后去向： 工作单位： 通讯地址： 导师签名： 签字目期：力枷年勿月“日 电话： 邮编： 致谢 论文终于定稿完成，回首研究生三年的学习时光，我得到了太多人的帮助 与支持，借此机会希望对他们表示诚挚的感谢。 首先要感谢我的导师王建文副教授，他严谨的治学作风、渊博的学识以及 对学科领域不懈的研究精神，让我深刻感受到一位学者的风范。在合肥工业大 学学习的三年间，王老师不但教授予我书本上的知识，更教给我学以致用的方 法，进而让我悟出了更多的人生哲理，每每思及此我总会心中充满感激。本文 从选题、写作到最终定稿，无不倾注了王老师的大量心血，老师总会及时帮我 指正写作的不足和欠缺之处，提出了许多有益的建议。 感谢管理学院证券期货研究所的姚禄仕副教授、王丽娜老师和张镅老师， 感谢他们在平日的学习生活中对我的关怀和指导。 感谢我已毕业的几位师兄师姐带给我的学习建议和生活照顾，感谢学弟学 妹们对我研究工作的支持与协助，更要感谢熊燕、李静、王薇薇、张楠楠、李 嫒、张碧、姜云、李莉、徐键益和杨学分同学陪我度过了三年快乐的学习生涯。 感谢我的几位同班同学匡萍、华瑁、郭云、左蕾蕾和胡琛，与她们相处的 时光，是我一生都难忘的美好回忆。 最后，我要感谢的是我的至亲。虽然在研究生学习的后半期，家中发生了 很多的事情，但为了不影响我的学习，家人给予了我充分的关怀和支持。在此 我要对我的爷爷、姥姥、爸爸、妈妈致以最深厚的感谢，是你们的期盼与鼓励 伴我走到了今天，我会继续努力下去的! 1 1 选题背景 第一章绪论 中国股票市场从1 9 9 0 年上海交易所成立算起，仅仅走过了二十个年头，但 相比来看，它的发展速度之快一点也不亚于华尔街那样的老牌金融市场。中国 股市是与改革开放相伴相生的，它的每一步成长都是中国国家实力提升的一个 个缩影。现如今，中国股市已逐渐开始对世界证券市场的走势产生深刻影响， 这一点从金融危机阶段就可以明显看出，中国上证、深成指数现已成为分析各 国股市走势时经常采用的重要参考指标。当然“长城不是一天建成的 ，中国的 金融体系自诞生起就有着各种内部缺陷，因而在建设有中国特色的证券市场的 漫漫征途上，自我修正与完善的工作是永远不能停止的。中国的每一项股市政 策在提出当时总会具有一定的现实适用性，但时间会改变一切，当新的内外环 境使其适用性不再时，就需要监管主体及时地改正，不能让这些当初的政策基 石变成未来发展的挡路石。进入2 1 世纪，“股权分置”就成为这样一种急需改 变的旧体制。2 0 0 5 年9 月4 日上市公司股权分置改革管理办法由中国证监 会正式颁布，至2 0 0 6 年年底，股权分置改革已经基本完成，股改后的上市公司 非流通股票开始逐步进入二级市场，中国股市将迎来全流通时代。改革虽已结 束，但伴随着股权分置改革所产生的问题和矛盾正日渐被市场各界所关注，尤 其是限售股集中解禁所带来的大规模扩容被认为是市场运行的重要压力。 所谓股权分置，是指同一上市公司的所有上市股份中存在流通和非流通的 状况。其中，上市公司股东所持有的面向社会公开发行且可在证券交易所上市 交易的股份，称为流通股：而公开发行前存在的股份暂不上市交易，称为非流 通股。随着中国股市活跃度的不断增强，股权分而置之的处理方式已开始成为 制约股市发展的一大弊病。首先，股权分置扭曲了我国股票市场的定价机制， 市场价格发现功能不可避免地遭受影响。因此，市场上的价值投资者无法获取 正常利润，转而成为投机者，造成个股股价大幅波动。其次，股权分置造成同 股不同权，使得产权关系无法理顺，企业结构治理机制无法有效运行，公司战 略决策过程无法达到科学民主，内部控制体系混乱，流通股股东权益遭受严重 侵害。再次，国有控股股东手中的股票无法通过上市流通在二级市场中获取价 差收益，便想方设法利用配股、增发、关联交易甚至是占用上市募集资金的方 式从上市公司和流通股股东那里获取利益。大量的事件显示，股改前很多企业 只想做大不想做强，甚至其上市的目的只是为了从中小投资者手中圈钱，而非 将募集来的资金用于自身发展。这种做法明显是不可持续的，虽然从短期看损 害的是二级市场上中小投资者的利益，但长期来看实质上也会损害国有控股股 东的根本利益，最终形成的必将是负和博弈。 2 0 0 6 年6 月9 日，第一家完成股改的上市公司一一三一重工部分限制流通 股正式上市流通，标志着股改限售股解禁的序幕开始缓缓拉起，中国股市是进 入限售股集中解禁时期。各上市公司先后进入股改程序后，中国证监会又改革 了股票首发上市制度，即“新老划断”。按规定，所有首次公开发行股票的公司， 其上市股票为全流通，只是其中部分存在确定的锁定期，不能立即上市交易， 这部分股票被称为首发限售股。随着新股发行的频率越来越快，股改限售股与 首发限售股不可避免得将在一定时间段内出现解禁期重合的情况，这意味着在 某些时间段内股票市场的供给量会剧增。若不出现意外的话，直至2 0 1 1 年，限 售股解禁将始终是中国股市运行与发展的最大内生因素。 1 2 研究意义 作为整个股权分置改革进程的最后一个环节，限售股解禁问题一直被包括 市场监管当局、企业战略投资者以及股市二级市场投资者在内的等各类证券市 场参与者密切关注着。2 0 0 6 年至2 0 0 9 年的四年间，中国股市走出了一波“过 山车”行情，股价也经历了长时间的大幅波动，上证指数从2 0 0 7 年1 0 月的最 高点6 1 2 4 点跌至2 0 0 8 年1 0 月的最低点1 6 6 4 9 3 点，一年之内最大跌幅超过 7 0 。虽然这种过渡波动是主要受国际大环境所影响，因而在一定程度上掩盖了 限售股集中解禁这一因素发挥出的效应，但不可否认的是限售股的问题在这个 阶段中必然对市场产生了一定影响。 限售股集中解禁作为中国股权分置改革进程中的特有事件，为检验我国证 券市场效率提供了一个可遇而不可求的“自然实验”机会。限售股解禁的最终 效果主要体现在股份达到解禁期后，市场上的股票供给会存在一个永久性的增 量。从市场有效性理论的角度来看，这种未来的供给的增加是公开信息，如果 市场价格有效地反应了所有的可得信息，那么，当供给永久性增加这一事件发 生时，其所带来的冲击应该在短时间内被当前股票价格所吸收，从而在未来限 售期结束时，包括流动性、波动性在内的各方面市场表现不应该与事件前有显 著差异。本文选择的研究角度是股价的波动性，通过分析每一阶段数据本身的 特点，以及验证相关数据的前后差异性，不但可以了解到中国股市的运行规律， 更可以了解到股权分置改革对股市有效性的提高贡献几何。 1 3 研究特色及方法 通过对股价波动性的研究来验证中国股市的有效性程度的方法，在上世纪 9 0 年代便已被广泛采用。但直到今日，绝大部分研究学者在确定标的股指作为 2 研究数据源时，都是选择的都是市场上经常被使用的一些统一性的指数如上证 综指、深证成指、恒生指数等。这种方法在考察市场整体有效性时是正确的， 毕竟这些指数的每一点变动都包含了某一个市场上所有个股的价格走势波动， 这样就具有了广泛的代表性。但本文研究的重点在于，限售股解禁这样一个事 件会对股价的波动性产生什么样的影响，因此需要在整理数据时将影响股价波 动的其他因素尽可能地剥离。很显然采用现有的统一性指数是做不到这一点的， 而笔者的思路是：编立一支以某一时间内存在限售股解禁事件的个股为成份股 的新指数，以这支新指数为出发点展开本文的实证研究。 研究方法上，本文采取的是实证研究方法，用a r c h 类模型来拟合新指数所 代表的一系列股票价格的波动性特征。众所周知，股票作为一种金融资产，其 价格的波动性就像其他许多金融资产那样具有很多的分布特征。主要的特征有 集聚性、非对称性、尖峰厚尾性以及长记忆性，而股价本身还具有风险溢价特 征，这些都可以在实证研究中测试出来。而对本项研究来说，更为重要的是： 可以将限售股解禁前后的各种波动性特征，通过具体的结论性数据进行比较分 析，从不同角度考察股票市场有效性的变化情况。 1 4 研究结构与框架 本文分为四个部分： 第一部分，以股价波动性的特征为主线，综合整理了国内外关于股市波动 性研究文献，回顾了有效市场理论的起源和发展，并对市场有效性与股价波动 性之间的关系进行了一定分析。 第二部分，以数据图表为佐证，探讨了限售股集中解禁的时间段中，股指 的短期波动成因，并分析了股改限售股解禁对股指波动的影响。 第三部分，选取样本数据，建立新指数，进行了一系列的实证检验，最终 得出相关研究结论，这一部分是文章的核心，充分体现了笔者的创新之处。 第四部分，结合实证所得出的研究结论，探讨了各类波动性特征在解禁前 后存在差异的原因，进而分析了中国股市现阶段的市场有效性程度，并提出了 有针对性地改进中国股市的建议。 图1 1 论文框架图 4 第二章股票市场的波动性与有效性 2 1 国内外关于股价波动性的研究综述 2 0 世纪8 0 年代以前，世界各国对于股价波动性的研究已有了大量成果， 但主要的分析方法仍仅仅局限于使用定性描述，而定量分析方法的研究较为滞 后。技术分析的推崇者更是寄希望于通过总结波动发生的规律进而预测股价的 未来走势。但是由于证券市场中参与者众多，影响因素时刻变化，股价的波动 必然具有极高的随机性与非线性，采用定性分析总结出的规律往往只有在很苛 刻的条件下才能实现。1 9 8 2 年，随着自回归条件异方差( a r c h ) 模型的提出， 收益率序列波动性的定量分析工作取得了长足进步。目前，有关股价波动性的 定量分析方法和模型已经被拓展成为一个庞大的家族。通过使用这些方法及模 型工具，研究学界在国内外各证券市场上都测定出，股票价格的波动并不总是 固定不变的，而是随着时间变化而改变，也就是说股价未来的变化是不可预测 的；但这种时变性又存在一定的特征形态，主要有：集聚性、杠杆效应、尖峰 厚尾性以及长记忆性。在这一部分中，笔者将以这几类特征为脉络，分别综述 相关的国内外研究情况。 2 1 1 波动的集聚性研究 所谓波动集聚性是指股票价格大幅度的波动之后往往仍旧伴随着较大的 波动，小幅度的波动之后则伴随着较小幅度的波动。为了更好地刻域金融序列 波动的集聚效应，e n g l e n l 于1 9 8 2 年最早提出了自回归条件异方差模型 ( a u t o r e g r e s s i v ec o n d i t i o n a lh e t e r o s k e d a s t i c i t ym o d e l ) 。这一模型的主要 研究方法是，在当期波动方程中加入前几期的波动性作为新的变量，进而拟合 股票市场价格波动的集聚效应。从波动集聚性与厚尾性的辩证关系来看，两者 是紧密相关的，后者可以看做是对前者的一种静态解释，而arch 模型则提 供了关于动态的( 条件) 波动行为与( 无条件) 厚尾之间关系的深刻描述。由 于a r c h 模型在实际运用中为了得到较好的效果，需要较大的滞后阶数，这会造 成模型估计的困难。因此，1 9 8 6 年b o ll e r s l e v 乜1 对a r c h 模型进行了推广，在 a r c h 模型的方差解释项中引入无穷阶滞后，提出了广义的自回归条件异方差模 型，即g a r c h 模型。该模型更进一步研究了股价的历史波动信息对当前股价波 动性的影响，同时也有效减少了模型中的待估参数，降低了模型的风险。标准 的资产定价理论认为金融资产的收益应与其风险成正比。当回归的目的是要解 释股票或债券等金融资产的收益时，可以将g a r c h ( 1 ，1 ) 模型进行推广，允许条 件方差对收益率产生影响，这就是由e n g le 和r o b i n s ( 1 9 8 7 ) 3 等引入的 5 g a r c h ( 1 ，1 ) 一m 模型。模型通过检验均值方程中波动项作用的显著性，研究股价 波动的风险溢价性，即高收益伴随着高风险。 在我国国内，有关于股价波动的集聚效应己十分丰富，且不同时间段的研 究结论都指出我国股市存在明显的波动集聚效应。唐齐鸣、陈健( 2 0 0 1 ) 【4 1 利 用a r c h 类模型对上证综合指数和深圳成分指数于1 9 9 3 年1 月至2 0 0 0 年4 月间 的日收益率波动性进行了检验，发现中国股市具有较为明显的波动集聚效应。 王玉荣( 2 0 0 2 ) 拍1 运用a r c h 模型族对中国上海与深圳股票市场1 9 9 2 年5 月2 1 日至2 0 0 2 年5 月1 4 日的日收益率的波动进行的实证分析表明：中国股票市场的 日收益率的波动存在聚类性及非对称性，但没有呈现出高风险伴随着高回报。 皮天雷( 2 0 0 3 ) 埔1 运用g a r c h 模型对我国上证指数1 9 9 3 年至2 0 0 3 年3 月的收益 率序列进行了实证研究，结果表明，上证指数收益率的波动大小和总体风险都 与其各自过去的波动大小有明显关系，即上证指数收益率的波动都是“长记忆 型的，并且上证指数收益率的群集聚集特征很明显。李存行( 2 0 0 5 ) 订1 应用g a r c h 模型对上海股市2 0 0 0 年至2 0 0 4 年4 月上证指数收益率进行建模分析；结果反 映上证指数收益率波动具有明显的群集聚集性特征。陈盛双，李化想( 2 0 0 7 ) 阳1 以上证综指日收益率作为研究对象，从实证的角度采用g a r c h 模型族，研究了 2 0 0 3 年至2 0 0 7 年间我国股价波动的统计特征。实证结果表明：在这段检验时间 内，上海证券市场股价存在波动的集群性。 2 1 2 波动的杠杆效应研究 所谓波动的杠杆效应是指股价的后续波动对历史信息或者外部信息冲击所 做出的非对称性反应。杠杆效应多表现为：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。根据这一现象，e n g l e 和n g ( 1 9 9 3 ) 凹1 绘制了好消息和坏消息的非对称信息曲线，认为资本市场中的 冲击常常表现出一种非对称效应。目前，测量股价波动的杠杆效应多采用 e g a r c h 模型和t a r c h 模型。n e l s o n ( 1 9 9 1 ) n 们提出的e g a r c h 模型( 又称指数g a r c h 模型) 是在g a r c h 模型的波动方程的基础上加入了能够解释股价波动的非对称 性解释项，并改变了g a r c h 模型对参数非负的限定。而t a r c h 模型( 又称门限 a r c h 模型) 是由z a k a r a n ( 1 9 9 0 ) n 和g l o s t e n ，j a g a n n a t h a n ，r u n k l e ( 1 9 9 3 ) n 幻 提出的。该模型是在传统的a r c h 模型的条件方差中引入一个虚拟变量，借以研 究外部因素对股价波动的冲击。国外关于股价波动非对称性的研究要比中国早 一些。k o u t m o sa n db o o t h ( 1 9 9 5 ) n 3 1 在研究日本、伦敦和纽约股票市场之间的 波动传导机制时，发现收益波动存在潜在的非对称性。k o u t m o s ( 1 9 9 6 ) n 们研究 发现欧洲各国主要股票常见股价指数报酬率波动也存在不对称的特性。 6 国内对于股价杠杆效应的研究多采用a r c h 类模型，且不同时间段的研究， 结论也差别很大。陈泽忠，杨启智和胡金泉( 2 0 0 0 ) 引通过分析上证综合指数 和深证综合指数从1 9 9 7 年1 月2 日至1 9 9 9 年1 2 月3 0 日的日收盘数据，将 g a r c h m 模型和e g a r c h 模型相结合，发现证券收益率的条件方差对正、负冲击 具有不对称反应，正冲击对条件方差的影响要大于负冲击对条件方差的影响。朱 永安，曲春青( 2 0 0 3 ) n 们先根据p e r r o n 趋势检验把上海股票市场划分为两个波动 时段，然后对这两个时段分别用g j r 、g a r c h - m 模型考察了利好消息和利空消息 对上海股票市场的波动性的非对称性影响。研究结果表明，与相同大小的利好消 息相比，利空消息对波动性的影响更大。唐齐鸣，崔筠( 2 0 0 5 ) n 采用符号检 验方法对沪市和深市应对信息的不平衡反应进行检测，并估计了不同的g a r c h 模型，得到关于我国股市价格运行的两点特征：沪市和深市的价格反应模式并不 相同，深市表现出明显的负杠杆效应，而沪市则没有表现出明显的杠杆效应。胡 永宏，陆忠华( 2 0 0 5 ) n 胡运用e g a r c h 模型对沪深股市的杠杆效应进行的实证分 析表明，两市收益率波动均具有杠杆效应，且沪市比深市存在更强的杠杆效应。 而王晓芳，高继祖( 2 0 0 7 ) n 叫采用g a r c h - m 模型和t a r c h 模型分析了2 0 0 1 年6 月到2 0 0 5 年3 月期间沪深两市日收益率的波动特性发现：沪市内在的不确定水 平比深市高，上海市场上新的正面消息对市场波动性的影响则比深市大；中国 股票价格的波动具有明显的杠杆效应，且沪深股票市场杠杆效应不同，当出现 “利好消息”时，深市比沪市的冲击大，出现“利空消息 时沪市比深市的冲 击大。同样是研究上海股票市场，以下两篇研究的结论却恰恰相反。李小为 ( 2 0 0 6 ) n 们选取1 9 9 0 年1 3 月1 9 日至2 0 0 6 年4 月2 8 日的上证综合指数的日 收盘价为样本，采用e g a r c h 模型得出的估计结果显示：上海股票市场存在显著 的非对称效应，但与发达国家的股票市场的表现相反，上海股票市场的非对称 性体现为显著的收益正冲击效应，即“好消息”对股票市场的影响大于“坏消 息”对股票市场的影响。闰涛，孙涛( 2 0 0 9 ) 乜选取上证综指2 0 0 3 年4 月1 5 日 到2 0 0 8 年3 月2 6 日日收盘数据，建立了a r c h 、t a r c h 、e g a r c h 模型进行实证 检验分析，同样得出了上海股票市场的波动具有杠杆效应的结论，但“坏消息 对股价波动性的影响比“好消息”更大。 2 1 3 波动的尖峰厚尾性及非正态性研究 m a n d e l b r o t ( 1 9 6 3 ) 让钉，f a m a ( 1 9 6 5 ) 乜3 1 先后发现股票市场收益率分布在均值 附近以及在距离均值较远的尾部，其四阶矩大于3 ，随后的研究得出收益率的真 实分布比标准正态分布具有更高的概率分布密度函数值，表现出尖峰厚尾的特 征。所谓波动的尖峰厚尾性是指股价的收益分布比正态分布有更高的峰部和更 胖的尾部，分布上表现出较大的不对称性。从另一方面来说，就是在分布的尾 7 部有更多的观测值或尾部区域有更大的面积，亦即收益率发生大变化的可能性 要比用正态分布预测的可能性大。正态分布的尾部是按指数形式衰减到0 ，而 厚尾分布的尾部是按幂函数的形式衰减到o 。综合来看，国际上对股票收益分 布的研究主要可分为两类：一类学者研究的重点是收益率分布形态的“尖峰厚 尾 的特征，认为股票收益服从稳态分布；另一类研究是为了拟合收益率序列 的实际分布状况，利用混合分布作了不同尝试。p e t e r s ( 1 9 8 9 ) 乜们提出的分形 市场假说( f m h ) 以分形分布取代正态分布，以有偏随机游走取代随机游走，以 赫斯特指数和分形维数分析取代方差分析，从分形的角度诠释了对股票收益率 分布的特征。p r a e t z ( 1 9 7 2 ) 瞳5 1 应用正态分布和y 分布得出了股票收益的t 分布 模型；m a d a n 和s e n a t a ( 1 9 9 0 ) 叫应用正态分布和y 分布得出了股票收益的指 数分布模型；m a n t e g n a 和s t a n l e y ( 1 9 9 5 ) 凹刀通过分析美国纽约股票交易所 s & p 5 0 0 指数的收益分布，发现该分布可以相当好地被截断列维( l e v y ) 分布拟 合。l i n d e n ( 2 0 0 1 ) 心引应用正态分布和指数分布得出了芬兰股票收益率的 l a p l a c e 分布模型。 。 国内学术研究表明，我国的股票市场，无论是沪市还是深市，都存在着股 价波动的尖峰厚尾特性，且正态分布同样不适于描述我国股票市场的收益率分 布特征。陈彬( 2 0 01 ) 瞳引以1 9 9 2 年1 0 月5 日至2 0 0 0 年4 月2 8 日沪深两市a 股指数为样本，采用g a r c h ( 1 ，1 ) 模型，研究收益波动度的性质特征，结果表明 两市收益率存在尖峰厚尾特征。宫汝凯( 2 0 0 8 ) 口们采用g a r c h - t 类模型对我国 沪深两市1 9 9 9 年3 月1 0 日至2 0 0 8 年3 月3 1 日日收益率的波动性进行实证研 究，结果表明股价变动存在明显的“尖峰厚尾”现象。而丁洁( 2 0 0 6 ) 1 ，陈 盛双，李化想( 2 0 0 7 ) 凹引，华雯君( 2 0 0 8 ) d 引，耿浩翔( 2 0 0 9 ) 们也通过分析 不同时间段沪深两市指数波动性相继得出相同结论，即我国股市收益率始终具 有尖峰厚尾的分布特征。赵桂芹，曾振宇( 2 0 0 2 ) 引，唐林俊，杨虎( 2 0 0 4 ) 口町 通过对深沪两地股票市场的股指收益率数据进行分析，发现两市场的收益率分 布均呈现“尖峰厚尾 的反正态特征，而引入l a p l a c e 分布代替正态分布去刻 画，结果显示l a p l a c e 分布比正态分布更好地拟合我国股票市场的收益率分布。 张慧莲，汪红驹( 2 0 0 6 ) 选取从1 9 9 0 年1 2 月1 9 日到2 0 0 5 年1 月1 1 日的 上证综指为分析对象，比较了其日收益率的正态分布和s c a l e d - t 分布的拟合情 况，得出后者能可以更好地拟合指数收益率序列的经验分布。吴建民，庄菁 ( 2 0 0 7 ) 口引采用分形分布，选取1 9 9 9 年1 月4 日至2 0 0 3 年12 月3 1 日上海和 深圳证券交易所的上证指数、上证a 指、工业指数、商业指数等八种大盘指数， 研究我国股票市场收益率的分布以及波动特征，发现用分形分布拟合我国股票 市场收益率比用正态分布更合适。童泳欢( 2 0 0 8 ) 引通过引入了一种修正的威 布尔分布，以2 0 0 0 年1 月4 日到2 0 0 8 年4 月3 日上证综指和深证综指每日收盘 指数为研究对象，分析得出两市收益率服从修正的威布尔分布的判断。 2 1 4 波动的长记忆性研究 所谓股价波动的长记忆性是指股价的当前波动将会在很长时间内受到历史 波动的影响，当前的波动会持续作用于未来波动的变化过程。1 9 8 6 年，e n g l e 和b o l l e r s l e v h 叫首次提出了方差持续性( 即波动持续性) 这个概念后，关于波 动持续性的研究得到了更多人的关注。综合现有文献的研究结果来看，大部分 学者均认为：无论是成熟和开放的股票市场，还是一些新兴的证券市场，其股 价波动均存在一定程度上的长记忆特征；而仅有小部分的研究显示成熟市场不 具有长记忆性。l o ( 1 9 9 1 ) h 1 1 在极差分析( r s 分析) 方法的基础上提出了修正极 差分析( 修正r s 分析) 方法，并且运用这两种方法对美国股票价格指数的收益 进行研究发现：美国股价指数收益不存在长记忆特性；而c a r t o ( 1 9 9 4 ) h 胡采用 最大似然估计方法、c h e u n g 和l a i ( 1 9 9 5 ) h 3 1 运用r s 分析和谱回归( s p e c t r a l r e g r e s s i o n ) 方法的研究也得到了类似的结论。但是同样是使用修正r s 分析 方法，m i k e ( 2 0 0 0 ) h 4 1 对标准普尔5 0 0 指数和道琼斯工业平均指数及其3 0 只个 股波动性进行的研究，却发现波动过程存在强烈的长记忆特性。b o l l e r s l e v 等 ( 1 9 9 6 ) h 印对美国标准普尔5 0 0 复合指数进行f i g a r c h 建模研究，得到美国股 市从波动性上表现出长期的记忆性的结论。b a r k o u l a s 等( 2 0 0 0 ) h 6 1 通过对希 腊股市的研究，发现了较为明显的长期记忆效应。p a n a s ( 2 0 0 1 ) h 发现雅典 股市个股收益序列呈现长期记忆特征。c a v a l c a n t e ( 2 0 0 2 ) h 盯对巴西股票市场收 益及波动性进行研究发现：收益及波动序列都显著存在长记忆特性。 关于中国股市的价格波动是否具有长记忆性，学界同样存在着分歧，主要采 用的长记忆分析模型是f a r i m a ，s e m i f a r ，f i e g a r c h ，f i g a r c h 和h a r r v 。徐龙炳 和陆蓉( 1 9 9 9 ) h 引、史永东( 2 0 0 0 ) 将r s 分析用于中国的股票市场，通 过对比研究市场的分形结构，发现沪深股市均存在明显的长期记忆特征；而陈 梦根( 2 0 0 3 ) 啼妇引入修正r s 分析与a r f i m a 模型进行了实证研究，结果表明 中国股市仅少数个股存在长期记忆效应，而总体股价指数并不存在长期记忆特 征。李亚静，何跃等( 2 0 0 3 ) 哺钉从股市收益率与波动性两个方面分析与研究了 香港、上海和深圳股市的长记忆性，结果表明：中国股市收益率与波动性具有长 记忆性，尽管收益率的长记忆性不如美国股市强；上海股市的记忆性明显强于深 圳股市。姜仁娜和叶俊( 2 0 0 4 ) 哺3 1 分别运用经典r s 分析、有偏修正r s 分析和 无偏修正r s 分析这三种方法，对上证指数和深证成指的收益率序列进行研究， 结果表明中国股票市场已初步显示了长记忆性。而同样是沪深两市的对比研究， 施红俊，马玉林，陈伟忠( 2 0 0 4 ) 陌钔利用对数周期图法对沪深a 股指数及上证1 8 0 和深证成指部分样本股分别进行了长记忆检验，得出以下结论：对于收益率序列， 沪市的长记忆特征不显著，深市具有一定的长记忆特征；对于收益波动率序列， 沪深两市均具有高度显著的长记忆特征。李红权和马超群( 2 0 0 5 ) 嫡钉运用修正 9 r s 分析方法以及对数周期图法对中国股市收益率及其波动性的长期相关性进 行了研究：虽然中国股市收益率序列的长记忆性较弱，但波动性序列却表现出显 著的长期记忆效应。王春峰和张庆翠( 2 0 0 4 ) 啼6 1 ，陈兴荣等( 2 0 0 8 ) 随刀从波动 长记忆建模的角度，利用f i g a r c h 模型实证了中国股市波动性过程具有明显的 长期记忆特征。张卫国，胡彦梅，陈建忠( 2 0 0 6 ) 陆们通过建立描述深圳股票市 场收益过程和波动过程双长记忆性特征的a r f i m a - f i g a r c h 模型，得出以下研究 结论：深圳成分指数日收益序列无长记忆，但波动序列具有较强的