金融危机下上海股市非对称效应的实证分析VIP

1、金融危机下上海股市非对称效应的实证分析方璐摘要：本文采用国外成熟市场中常用的非对称ARCH模型，对金融危机前后我国上证A股指数进行实证分析，验证股票价格行为的非对称性，并得出金融危机发生前“利好”对股指的冲击大于“利空”，危机发生后“利空”对股指的冲击大于“利好”的结论。并对此现象，基于行为金融学，提出投资者的损失厌恶是导致金融危机发生后投资者对“利空”反应过度的直接原因。关键词：非对称性 杠杆效应 集聚性 EGARCH 风险厌恶一、引言在资本市场上，我们经常可以发现资产的向下运动通常伴随着比之程度更强的向上运动。众多中外研究人员在研究中发现股票价格的非对称性：负的冲击似乎比正的冲击更容易增加

2、波动。在1993年，Engle和Ng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，即波动率对市场下跌的反应比市场上升的反应更加迅速，又被称为“杠杆效应”。目前对此的研究国外方面有:Chiang and Doong(2001)应用TAR-GARCH模型对亚洲七个股票交易所的日、周、月收益率分别建立模型进行估计，验证了波动非对称效应的存在；Cathy W.S.Chen,Thomas C.Chiang,Mike K.P.So(2005)利用double-threshold GARCH模型分析美国股票市场收益率与波动率的非对称效应，认为负面消息比正面消息会引起股市

3、收益更大的下降，同时引起股市更大的波动；Nuno B.Ferreira,Rui Menezes,Diana A.Mendes(2007)比较了葡萄牙股票市场，利用TARCH和EGARCH模型，发现葡萄牙股票市场存在的杠杆效应在宏观经济因素的被控制的条件下不显著。自2000年以来，国内学者对股票市场的价格波动非对称性的研究很多：陈泽忠、杨启智与胡金泉(2000)运用EGARCH-M模型对上证综指与深证综指进行了实证分析, 得出了与国外却相反的结论, 即正冲击对条件方差的影响要大于负冲击的影响。唐齐鸣与陈健(2001) 通过EGARCH-T模型对上证综指与深证成指进行了实证分析, 结果与国外相同,

4、 即负冲击所带来的波动性更大,但是T检验不显著。陈千里、周少甫（2002）应用GARCH-M模型对上证指数收益率进行了研究，在给出了我国股市收益率的尖峰厚尾特征、波动集聚性和收益波动的非对称性的实证证据下，得出我国股票市场收益率的波动性呈现出与发达成熟市场类似的基本特征；胡海鹏、方兆本（2002）利用AR-EGARCH-M模型对中国股市收益率的波动性进行了拟合分析，得出了杠杆效应显著的结论；陈浪南和黄杰鲲(2002)选择深证成指为研究对象建立GJR-GARCH-M模型, 指出在我国股市的不同时段，利好消息与利空消息对市场波动的影响是不同的；陆蓉和徐龙炳(2004)对上证综指和深证成指剔除周末效

5、应后的残差序列采用EGARCH 模型研究, 发现我国股票市场上“好消息” 的影响要大于“坏消息”的影响。何晓光（2005）运用ARMA-EGARCH和ARCH-TARCH模型，对中国B股市场收益波动率的非对称性进行了研究，研究表明沪深两市的B股市场非对称特征不显著；曹剑和刘璐(2006)对我国2000年至2006年的上证指数采用EGARCH模型分析, 指出在该时间段内我国股票市场确实存在波动的非对称性、集群性以及持续性。正是由于股票市场的这种收益率波动的非对称性效应的存在会极大的影响到资产的市场定价以及投资者的投资决策，因此研究股票价格波动的非对称效应有着非常重要的意义。他吸引着众多学者致力于

6、对非对称效应是否存在以及为何存在等方面的研究。本文选在此次国际金融海啸的背景下，运用非对称ARCH模型验证中国证券市场中非对称效应的存在的同时，从行为金融学角度探究导致这种现象的原因。二、模型的描述由于ARCH模型在实际应用中需较多的待估参数，易造成多重共线性等问题；而GARCH模型假设外部冲击对条件方差的影响是对称的，模型中条件方差是的对称函数，仅取决于的幅度而不是符号，所以也不适用于描述股价的非对称波动。为此，Nelson(1991)提出EGARCH模型，又被称为指数GARCH模型。EGARCH模型允许和具有比其他模型假设的二次方程映射更加灵活的关系。其条件方差方程为 （1）等式左边是条件

7、方差的对数，这意味着杠杆影响是指数的，而不是二次的，所以条件方差的预测值一定是非负的。杠杆效应的存在能够通过g0的假设得到检验。如果g0，则冲击的影响存在着非对称性。 更高阶的EGARCH模型为 （2）三、数据的选取和非对称性的实证检验（一）数据的选取为了研究金融危机前后的我国股票市场价格波动非对称效应的动态演变，本文选取上证A股的每日收盘数据作为样本序列进行检验。选择上证A指数股是因为上海股票市场开市早，股票市值高，成交量大，波动性大，对各种外部冲击的反应比较敏感，具有一定程度的代表性。考虑到本文研究目的为金融危机前后对股市的影响，且Skinner(1989)指出要很好的使用EGARCH模型

8、，至少需要500个数据。本文选取从2005年8月10日-2009年12月4日的上证A指每日收盘指数，共1052个数据，将全部数据以2007年第四季度为分割点划分为两个阶段（2005年8月10日-2007年10月31日，共539个数据）和（2008年5月5日-2009年12月4日，共526个数据）。在估计时，用来表示日收盘指数，对其作自然对数处理，即将序列作为因变量进行估计。在此处定义日收益率为日收盘价的一阶差分R(t)=ln-ln,其中R(t)为日收益率，为日收盘价。（二）实证检验1.进行ARCH效应检验建立ARCH模型，运用最小二乘法（OLS）对上证A指在阶段和阶段分别建立一阶自回归模型：l

9、n()=ln+阶段的估计结果如下： ln()=1.000401ln+=(9.57) t=(10454.4)=0.998961 AIC=-5.294798 SC=-5.286828阶段的估计结果如下：ln()=0.999943ln+=(0.0000151) t=(6603.346)=0.98593 AIC=-4.650218 SC=-4.640049和阶段模型的估计结果中，上述统计量均显著，拟合程度也很好。对其分别进行条件异方差ARCH-LM检验，得到滞后阶数时的检验结果：表1：上证A指回归模型（阶段）的残差ARCH-LM检验F-statistic5.8934864Probability0.00

10、058117.24353Probability0.000630检验的伴随概率p=0.000581,故拒绝原假设，说明上证A指在阶段存在ARCH效应。表2：上证A指回归模型（阶段）的残差ARCH-LM检验F-statistic3.528090Probability0.01507510.40721Probability0.015404检验的伴随概率p=0.015075,故拒绝原假设，说明上证A指在阶段存在ARCH效应。2.建立EGARCH模型进行分析：运用Eviews3.1,对阶段数据进行拟合，得出以下方程和对应的参数值：均值方程：ln()=ln+=(8.74×10) =(11442.5

11、6)方差方程： =(0.073005) (0.033363) (0.020103) (0.006760) =(-2.907878) (3.375391) (4.095653) (145.6278) =0.998961 在其EGARCH 模型中,的估计值为0.112613，非对称项的估计值为0.082335。当0时，该信息冲击对条件方差对数有一个0.1949480.112613+0.082335倍的冲击；当0时，它给条件方差的对数带来的冲击大小为0.030278 0.112613+0.082335×(-1)倍。说明在2005年8月10日2007年10月31日这个时间段，股票价格指数的波

12、动存在非对称效应, 并且正向冲击对股指所产生的波动要大于等量负向冲击所产生的波动，即“利好消息”对股票价格指数的冲击要大于“利空消息”。对阶段数据进行拟合的模型估计结果如下： 均值方程：ln()=ln+=(0.000144) =(6963.432)方差方程： =(0.161717) (0.042795) (0.028205) (0.019265) =(-2.850147) (2.620517) (-3.037554) (49.36341) =0.9859 在其EGARCH 模型中,的估计值为0.112145，非对称项的估计值为-0.085675。当0时，该信息冲击对条件方差对数有一个0.026

13、470.112145+(-0.085675)倍的冲击；当0时，它给条件方差的对数带来的冲击大小为0.19782 0.112145+(-0.085675)×(-1)倍。说明在2008年5月5日2009年12月4日这个时间段，股票价格指数的波动存在非对称效应, 并且负向冲击对股指所产生的波动要大于等量正向冲击所产生的波动，即“利空消息”对股票价格指数的冲击要大于“利好消息”。（三）波动的非对称性检验的结论：本文利用非对称ARCH 模型（EGARCH模型）对上证A指股票日收益率的波动性进行了描述和非对称性检验。通过估计条件方差方程可以断定上证指数中的股票日收益率序列中存在着显著的条件异方差

14、性和波动的非对称性。在对金融危机发生前、后阶段的数据进行非对称性检验分析中，我们得出了金融危机发生前和发生过程中“利好”消息对股市的冲击带来的股价的波动大于等量的“利空”消息，危机发生后“利空”消息对股市的冲击带来的股价的波动大于等量的“利好”消息的结论。四、中国证券市场的非对称效应的解释目前我国股票市场正处于扩容和发展的阶段，由于国内外经济形势的不断变化带来股市的不同时期的波动。在美国等成熟资本市场，股票收益率的非对称性波动体现着投资者不同的风险偏好。而我国证券市场经过10多年的不断改革完善，引导广大的投资者逐渐回归理性，正在逐步由“风险偏好”向“风险中性”及“风险厌恶”转变，中长期的价值投

15、资理念替代了盲目的投机，这些都是造成股价波动的非对称性现象的原因。而造成这种现象最直接的原因还是投资者的非理性行为。投资者在作出投资决策时，受到心里认识偏差的影响，会呈现出过度自信、过度反应的行为特征。行为金融对此作出过这样的阐述：损失厌恶的投资者的效用对股价波动的影响存在着非对称性。当投资者前期收益为正时，投资者的损失厌恶程度降低，相应风险规避程度也降低，投资者继续买进前期收益好的股票，股价大幅上涨；当前其收益为负时，投资者为了避免遭受进一步损失，在股票价格下跌时大量抛售股票，致使股票价格进一步损失，而在股票股票价格稍有上涨时就匆忙卖出股票套现以锁定利润减少损失，致使股票上涨的幅度不大，股价

16、下降的幅度大于股价上涨的幅度。这就进一步证实了我们的结论，由于投资者的非理性，具有损失厌恶心理偏差，因此投资者在做投资决策时会表现出损失规避和反应过度的行为，从而引起了股价非对称的波动。我们构造一个“损失规避”函数来解释上述现象，假设损失厌恶投资者具有的效用函数为： r,r0；同时引入虚拟变量： 0, r<0；u(r)= D1= r,r<0 1, r0其中r代表投资者遭受的损失或者收益大小（前文已给出公式），为损失厌恶系数（取Tversky和Kahneman研究得出的结果=2.25）。 图1 上证A指日收益率波动趋势图图2 损失厌恶效用值的变动趋势图由图1和图2，我们可以看到在股价

17、上涨和下跌阶段，投资者的效用波动幅度与投资收益波动同向且幅度比收益变动略大，而且向下波动的幅度要大于向上波动的幅度。这更加表明投资者对损失的厌恶程度要强于对收益的喜好程度，即投资者具有损失厌恶偏好。在金融危机发生前，由于股改和国内宏观经济飞速发展给股市带来了持续性的上涨使得投资者过度自信认为股市已经进入了一个明显的上升阶段，在一片“利好”声中，投资者纷纷追逐入市，造成股价在“利好”消息下的过度上涨。而在美国次贷危机引发的全球金融危机逐渐影响到我国资本市场时，国内90%的投资者的个人投资资产出现了严重的缩水。各个国家股市的急剧暴跌和政府出台的一系列“救市”政策信息的不断出现，使得国内的投资者意识到风险的存在，并开始回归理性和规避风险，市场上出现了只要股价下跌，投资者竞相抛售持有的股票的现象，这种现象又进