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股票市场波动非对称性思考

发布时间:2015/12/1 9:07:24   阅读:

股票价格的波动情况一直被人们看中,通过相关的数据研究,可以发现,当前的收益和下一期的收益是呈负相关的,而且,收益能够与方差联系起来,呈现出一种非对称的现象。在股票市场低迷的时期,非对称性特征是非常明显的,而且,股票价格的下跌常常与股票的非对称特点联系,通过对杠杆效应和波动特征分析,可以发现,如果股票的价值下降,就会导致其金融杠杆的上升,而且,股票的风险会越来越大,使股票的价格发生很大的波动,股票的价格出现不稳定性的问题。为了能够使股票的交易具有平衡性的特点,就要对股票的波动进行分析和预测,从而能够在够买股票的过程中减少风险。

一、研究的相关方法和金融计量分析

从股票价格波动研究的角度出发,运用GARCH模型,能够在一定程度上将时变方差进行转换,从而能够分析滞后的回报平方,确定函数模型,从而能够抓住金融时间,找到价格的差异性,将股票价格的波动性按照一定的序列进行排列,找到股票价格波动的动态特性,所以,在运用GARCH模型的过程中,首先要分析的就是市场上股票价格的波动特点,本文选择了几种不同的模型,分析股票价格的波动性,从而对股票市场的波动性进行了准确地研究。

(一)GARCH(1,1)-M模型

这个模型是在1982年由Engle提出的,这类模型是在自然回归条件下提出的,建立条件差异性方差,这类模型能够按照时间的顺序,建立方差的模型,在1986年,这个模型又得到了完善,在建立条件方差的过程中,容易出现各类时变风险,这时就要对时变风险进行度量,分析风险与收益的关系,从而能够建立起完善的防范风险的模型。这个模型运用了递归的形式,从而能够对误差系数和滞后系数进行分析,在分析的基础上,建立递归公式,完善一个ARCH模型,这个模型具有无限性特点,误差系数与滞后系数相加也不会大于1,实现了GARCH在使用过程中的二阶平稳,误差系数和滞后系数能够反映股票市场波动的特征,而且能够分析持续阶段的股票市场的波动性,而且相加的数值越接近于1,表明波动的时间越长。

(二)指数GARCH(1,1)模型

这个模型是Nelson在ARCH模型的基础上提出的一类新的模型,这类模型能够实现非线性方程的计算,是在非线性变换指数的方式上提出的,这个模型又可以称为EGARCH模型,这类模型,能够对系数参数进行约束,防止系数出现了负数的形式,所以,在一定程度上导致了条件方差不具有动态性,在完善后的EGARCH模型中,就不会存在这类问题,能够展现出条件方差的动态性特点。在这个模型中,能够实现标准化的正态分布,而且能够显示出非对称的响应函数,起到了良好的调节作用。而且,这个模型能够对回报的负冲击程度进行分析,从而能偶完善更加标准的条件方差,通过相关的数据分析,可以发现,EGARCH模型能够对金融数据进行精确地模拟,但是,这个模型不能建立更加完善的股票市场波动性的预测。

(三)GJRGARCH(1,1)-M模型

这个模型是针对股票市场的非对称性建立的,能够建立起虚拟的变量,从而分析利好消息和利空消息,然后,让虚拟变量为零,分析对条件方差的冲击,然后将虚拟变量设计为1,分析条件方差的冲击性。所以,如果虚拟变量不为零,那么利好消息和利空消息之间就存在着比较大的波动,呈现出非对称的特点,而且虚拟数值的量很大,说明利空消息产生的冲击力比利好消息要大,为了能够分析条件方差,应该对预期收益的平稳度进行分析。

二、数据波动时间的划分和相关数据的统计

在2000年之前,我国的股票市场规模还不是很大,而且在操作的过程中还没有相关的标准,所以,本文选择了2000年-2010年的指数进行分析,由于在此期间,很多制度会发生变化,所以,中国股票市场上呈现出了一定的波动性,这样的波动性也呈现出一定的阶段性特征,在2006年的涨跌停板对中国股票的波动性造成了一定的影响。在不同的市场上,指数收益率与样本的均值都不大,但是,样本的方差是比较大的,说明股票市场的波动性比较大,而且,在第二阶段的标准差小于第一阶段,这说明,我国的股票市场的波动是在逐渐减小的,而且,偏态和峰值都不为零,这说明,拒绝正态性的分析是正确的,在对相关的模型进行分析的基础上,尅看出在对时间序列进行设计的时候,必须确保序列的平稳。

三、结束语

现在,我国的股票市场波动还是比较明显的,导致了股民都不敢够买股票,所以,要对股票市场的波动性进行分析,在此基础上,能够把握好股票的波动情况,运用建立模型的方法,对系数参数进行约束,防止系数出现了负数的形式,EGARCH模型能够对金融数据进行精确地模拟。

作者:刘翔 单位:招商证券股份有限公司青岛分公司

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