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香港、内地股市收益波动与信息流关系分析 股市消息

作者:股票知识库
来源:https://www.wcgjj.com
日期:2020-03-27 15:03
股市消息

龙源期刊网 香港、内地股市收益波动与信息流关系分析 作者:印梅 来源:《财会通讯》2012年第33期 摘要:本文运用GARCH类模型对我国股票市场的收益波动与信息流之间的关系进行了实证检验。结果发现,把即期交易量作为信息流的替代指标不能显著降低A股市场收益波动 一、引言 金融资产的收益波动与市场风险控制直接相关,是投资者进行投资决策的基础,也是评价资本市场效率的重要指标。对收益波动影响因素的研究分析无论是对管理者还是对投资者而言,无疑具有十分重要的意义。波动是股票市场的正常现象,ARCH类模型被广泛应用于描述股票收益数据波动问题。然而它对于收益波动的原因尚不能进行有效的解释。从微观表象上看,对股票价格变动造成影响的因素或者事件,通过各种各样的信息传播渠道以“信息”方式到达市场,股票价格的波动的原因是不断吸收外部信息过程中的一种反应,是由于市场上不同时点到达的信息流共同作用的结果。 二、文献综述 (一)国外文献 1970年,尤金?法玛深化提出的有效市场理论假说(Efficient Markets Hypothesis,EMH)将证券价格反映信息的程度作为市场是否有效性特征,已经把外部信息与证券价格波动联系到一起。Clerk(1973)最早提出的混合分布假说(Mixture of Distribution Hypothesis, MDH)为研究股票收益波动与信息流之间的关系提供了理论基础。该假说认为,信息流同时冲击价格和成交量,通过价格和成交量的变动表现出来,因此成交量的变动与股票价格的波动之间就存在着一定的正向关系。在解释交易时段收益波动时,可观测的成交量就可以作为不可观测的信息流的替代指标。Engel(1982)提出的ARCH模型以及Bollerslev(1986)创建的GARCH模型都被广泛运用,在此基础上,收益波动问题得到进一步研究。Lamoureux et al.(1990)采用LL模型对美国股票市场进行了实证分析,结果证明成交量作为信息流的替代指标,能够很好地解释价格的波动性,条件异方差效应基本消失。后来,Ragunathan et al.(1997)、Marsh et al.(2000)等众多学者针对不同的市场进行研究,也得到了类似的结论。 (二)国内文献 国内学者在研究信息流与股市收益波动方面也取得了不少进展。王承炜等(2001)发现,成交量对于我国证券市场A、B股波动的解释效力不同,在考虑成交量之后,A股的ARCH效应显著减弱,而B股的ARCH效应仍然存在。王春峰等(2002)将中国深沪股市与海外成熟市场作对比研究时却发现,成交量对国外成熟市场波动性的解释效力要高于对沪深股市波动性的解释。潘越等(2004)将上海股票市场1997年7月至2002年12月划分为三个时期对新、旧信息流之间的关系进行分析,结果表明利好、利空消息对股价波动存在明显的杠杆效应;考虑了以成交量为代表的新信息之后,ARCH效应明显减弱。陈灿平

龙源期刊网 (2007)研究后认为,我国股市成交量与股市收益之间的因果关系阶段性明显,存在从因果关系不显著发展为具有双向因果关系的一个过程。王新军等(2010)在股市的收益波动中考虑了隔夜信息的影响,发现成交量的变动对收益波动的影响具有不对称性。随着金融全球化的发展,全球经济信息能够快速在全球的资本市场上扩散,各国股票市场的反应也越来越一致,本国市场收益波动直接或间接地受外围市场信息的影响。美国作为全球最重要的经济体,美国的市场信息一直受到世界各国的特别关注。从国内相关的研究来看,美股信息对我国沪深股市波动存在传递效应(盖翊中等,2010;余宇新等,2011)。 三、研究设计 (一)研究假设 MDH理论认为,交易量可以作为抵达市场的新信息的替代指标。交易量是市场中交易行为的表象,反映了市场对信息的理解、预期。市场信息不断被消化、吸收最终体现到价格与交易量的形成过程中。因此交易量与价格波动之间具有密切的联系。针对MDH理论的分析,本文提出假设: 假设1:成交量对于我国股票市场收益波动具有解释作用 作为全球最具影响的经济体,美国股市信息一直受到其他国家投资者的关注,是重要的外部信息源之一。文献研究已表明,美股信息对我国沪深股市有着重要的影响作用。将美股信息作为外部信息的替代变量是较为合适的。然而由于时差原因,我国股票市场不能与美国股市同步交易,美股信息要在隔日传递到我国股票市场。假设美股信息分好消息与坏消息两种,那么好、坏消息对于我国股市的影响是否是对称的呢?本文提出假设: (三)样本及数据选取 市场上总是存在许多或真或假的所谓内幕信息,个股价格很容易受到此类消息的冲击表现出非正常的波动。比较而言,股指能够淡化个股所受的影响,因此本文选择综合指数作为研究对象。数据时间跨度从2006年1月1日到2010年12月31日,基本包含了一个股市周期。内地市场以上证指数与深证成指为代表,日收盘指数和成交量的数据来源于CSMAR数据库,香港股市以恒生指数为代表,美国股市以道琼斯工业指数为代表,数据均来源于雅虎财经。此外对数据处理还作如下说明:为保持样本的统一性,剔除市场交易日不重叠的交易数据后共得到1167个共同交易日期数据;股市指数收益率采用连续复利率的对数收益率即r=ln(pt/pt-1)*100,其中pt为第t天的收盘指数;相关文献已经证实成交量序列具有内生的增长性。为了将这种增长的长期趋势从序列中剔除,本文采用ARIMA模型来拟合成交量的自然对数序列,将残差作为非预期的成交量来替代信息流。 四、实证检验 (一)相关性检验 从表(1)可以看出,除了恒生指数收益率序列与前四期Q统计较为显著之外,基本不存在明显的相关性,而且所有的收益率序列相关系数都很小。可见,均值方程用(1)式进行描述是基本可行的。表(2)给出了收益率平方序列的自相关函数和偏自相关函数,可以看出,Q检验的P值在滞后10期时仍然在1%的置信水平上统计显著,说明收益率平

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