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我国股市信息非对称效应的影响因素研究 股市心理学

作者:股票知识库
来源:https://www.wcgjj.com
日期:2020-03-27 15:13
股市心理学

我国股市信息非对称效应的影响因素研究 本文运用T-Garch-M模型对我国股票市场的特征风格指数和不同样本期的综合指数进行实证分析,结果表明:市道、市盈率高低、盈利状况、股价高低和股票风格特征等因素对我国股票市场信息非对称反应有显著影响,股票规模大小对非对称性反应的影响不显著。 关键词:非对称效应 T-Garch-M 股市信息 有效市场理论认为,股票价格的波动是对各种信息的反应,投资者对信息的理解不受其他外在因素的影响,而总是能理性地做出理解判断。如果投资者对信息的理解是非对称的和不稳定的,这就对有效市场理论的基础提出质疑。尤其在弱式有效市场上,这种对新信息过度反应的情况普遍存在,这使得重大“利好”或“利空”信息出台后股票价格在短时期内发生巨幅波动,这就是股票市场的信息非对称性效应。 关于股票市场对“利好”或“利空”信息的反应在国外已有广泛探讨,这一研究对于股票市场资产定价、投资组合构造与风险头寸的确立都有重要的作用。 国内外有关股市信息的研究综述 国外的研究结果发现,“利好”或“利空”信息对股价波动的影响是非对称的。这种非对称效应在很多国家和地区的股票市场都存在,如Nelson(1991)运用Egarch模型发现美国股市报酬波动具有不对称性的现象。Campbell和Hentehel(1992)运用Quadratic Garch模型发现美国股票月报酬与日报酬的负偏和尖峰的特性。Rabemananjara和Zakolin(1993)运用T-Garch模型研究法国股票市场的报酬,发现条件波动有不对称性的证据,并且指出不对称性可能会因为冲击程度的大小而反转。Cheung和Ng(1992)发现在美国,Poon和Taylor(1992)发现在英国的股票市场均存在对“好消息”和“坏消息”非对称性反应的现象。Engle和Ng(1993)利用日本的股票市场数据来比较Egarch模型、Agarch模型、Ngarch模型、Vgarch模型与GJR-Garch模型等,发现在捕捉条件波动不对称性的优劣方面GJR-Garch模型是最好的不对称参数波动模型。Braun等(1995)运用Egarch模型研究美国股票市场,发现好消息与坏消息对市场波动的影响具有不对称性。Fomari和Mele(1997)利用波动转换Garch模型与GJR-Garch模型对英国、美国、意大利、新加坡、日本、南非等国家和香港地区的股票市场进行实证研究,发现股票市场的条件波动具有不对称性。Hentschel(1995)利用发展的Garch模型群对美国股市进行研究,发现其具有显著的不对称性效果。

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