基于國際視角的股票市場價格行為比較研究

摘要:本文以中美英等8個國家的股票市場指數序列為研究對象，分析股市的收益分布特征、杠桿性、高風險高收益性和隨機性特征。然后，對上述指標進行標準化，用分層聚類方法進行綜合比較。結果表明，新興市場與成熟市場存在明顯差異，中國、阿根廷和俄羅斯的股票市場與其他成熟市場相似性較低。

關鍵詞:股票市場;價格行為;GARCH模型;游程檢驗;聚類分析

Abstract:In this paper，eight countries’stock market index series，including China，the United States and Britain，etc，were taken as subjects to analyse the stock market’s characteristics involving earnings’ distributed characteristic，leverage effect，high-risk and high-yield characteristics and randomness. Afterwards，all indicators were standardized，and then hierarchical clustering method was used to make integrated comparison.The result of cluster analysis shows that the emerging counties and the mature are quite different.Stock markets in China，Argentina and Russia have little similarity with the mature countries.

Key Words:stock market，price behavior，GARCH model，runs test，cluster analysis

中圖分類號:F830.91 文獻標識碼:A文章編號:1674-2265(2009)08-0065-04

一、引言

價格行為是市場供求關系變化的集中體現，也反映了其他信息，這是有效市場理論的核心觀點。股票價格行為是指股票價格變化規律，最早由Fama(1965)提出并以隨機游走模型和收益分布特征進行刻劃。之后，學者對股票市場的價格行為進行了大量研究，普遍認為股票市場的收益分布呈有偏的尖峰肥尾特征，在隨機游走方面基本上都得出了肯定的結論。此外，周日效應、季關效應和星期效應等周期異常現象被研究者們發現，使人們對有效市場假說產生了質疑，最有代表性的是行為金融和試驗金融學。但是，這并未撼動有效市場假說的地位。

中國股市雖然在近20年來取得了巨大的成就，但是，與發達國家相比，還存在著諸多不足:投資者不夠理性，追漲殺跌現象比較嚴重;短期過度投機造成股市急劇波動;市場體制還不夠完善，在規范投資者行為方面不足;市場管理者應對危機時經驗不足;市場外的干預使股市存在消息市的特征等。這些不足是否體現在股票市場價格上，能否通過量化指標進行檢驗?中國的股票市場整體價格行為與其他國家相比有什么差異，為什么會有這些差異?如何理解并減少與相對成熟股市的差異?這些問題都是本文要解決的問題。股票市場指數作為股票市場價格的體現，蘊含了豐富的股票價格行為信息。因此，本文將以中美英等具有代表性的全球主要股票市場指數為研究對象，分析中國與部分發達國家和新興發展中國家股票市場的差異，并按照各種指標把這些國家分層歸類，從整體上把握各個市場的差異。

二、理論原理及模型

隨著科學的進步和研究的深入，各種跨學科的研究理論和模型逐漸被挖掘出來，運用于股票市場研究。主要有:用標準差來分析股票市場收益的穩定性;用偏度(S)和峰度(K)的分布特征判斷收益率是否服從正態分布，進而判斷市場的有效性;依據EGARCH模型刻劃金融市場中的非對稱性;使用GARCH-M模型檢測金融資產的高風險高收益特性;而游程檢驗是對序列隨機游走的有效檢驗方法;聚類分析主要根據變量的觀測值將性質相近的觀測值歸為一類，個體間差異程度則可以通過某種距離來測度。

三、實證分析

(一)實證數據來源及數據預處理

1999年7月開始實施的《證券法》是新中國的第一部規范證券發行與交易行為的法律，對我國股市產生了重要影響。因此，本文選取了1999年7月1日—2009年3月31日上證綜合指數每日收盤價序列作為研究對象。為了便于比較，本文選擇相同時間段美國、英國、香港、日本、俄羅斯、澳大利亞和阿根廷的主要市場指數為比較對象。數據均來源于網易財經網站，數據處理過程運用Eviews5.1和SPSS15.0軟件。

非線性時間序列的很多處理方法要求時間序列是平穩的，但證券市場指數時間序列有隨經濟增長的趨勢。為此，在進一步分析之前首先要對這些時間序列進行平穩化處理。為了保證處理后的時間序列具有實際意義，本文中使用收益率平穩化方法使股票市場指數序列平穩化，作為下一步分析的基礎數據。設 為指數收盤價序列，則收益率平穩化后的時間序列為:

由圖1可以發現，上證指數收盤價序列顯然不是平穩的。但是，平穩化后的時間序列已經消除時間趨勢。

單位根檢驗(見圖2)的結果顯示，在1%的顯著性水平下，ADF檢驗拒絕原假設，說明收益平穩化后的時間序列不存在單位根現象。

在對其他國家和地區的市場指數收盤價序列進行平穩性檢驗時，筆者同樣遇到了平穩性的問題。因此，筆者對其他國家的股價指數序列作了同樣的處理，在此不加以贅述。

(二)股票市場價格行為實證分析

1. 收益分布特征。筆者用Eviews5.1描繪收益率的分布圖并計算各個統計指標值，結果如表1所示。由表中可以發現，所有研究對象的偏度均不為零，存在一定的有偏性;峰度則顯著大于3，與正態分布相比存在明顯的尖峰肥尾的特征;JB統計量很大，即使在10%的顯著性水平下也不能拒絕原假設，因此不能認為該序列來自正態總體;在收益波動方面，發達國家和地區的股票市場顯然要低于發展中國家(中國、阿根廷和俄羅斯是最高的三個)，因此，投資者面臨的風險也比較大。為了便于后面的研究，JB統計量和收益率標準差將作為聚類分析的指標。

2. 杠桿性分析。由于平穩化后的序列存在群集波動現象(見圖1)，說明該序列可能存在條件異方差。為了刻劃圖中所見收益率的波動性，筆者建立一個簡單的回歸模型:

其中，為平穩化后的時間序列，為隨機誤差項。以上證綜合指數收益率序列為例，回歸的結果如下:

從上式的回歸中得到殘差序列，并估計ARCH(1)模型，所得到的擬合方程為:

t=(15.76)(6.92) R2=0.02 d=2.02

其中 為簡單回歸模型中估計的殘差。由于滯后誤差項的平方在統計上是顯著的(P值為0)，所以誤差方差看來是相關的，即存在ARCH效應。

因此，應該用GARCH模型來擬合數據。為了檢驗各國股市的杠桿性，本文使用EGARCH(1，1)模型進行擬合 ，然后對方程的殘差進行ARCH-LM檢驗發現，ARCH檢驗結果的F統計量在1%的顯著性水平下接受原假設，說明利用EGARCH(1，1)模型消除了回歸方程式的條件異方差性。杠桿性分析結果顯示(表2)，8國股市均存在顯著的杠桿性，即非對稱項伴隨概率均為零，這與國內大部分學者得出的結論相同。但是，經過比較不難發現，新興市場(SSEC、RTSI和MERV)的杠桿性指標整體上要低于成熟市場的指標值。可見，成熟市場對利好利空消息的反應差異比較明確。杠桿系數將作為聚類變量。

3. 風險收益對應分析。本文在進行GARCH-M模型擬合過程中，仍使用收益率差分序列作為研究對象，其對數據的要求與EGARCH模型一致，無須作其他調整。GARCH(1，1)-M模型估計的結果如表3所示:

由上表可以看出，8個股市均未表現出明顯的高風險高收益特性，系數都很小，且等于0的概率都明顯大于10%。其中 系數最大的是上海市場，當市場中的預期風險增加1個百分點時，就會導致收益率相應增加0.08個百分點。

對擬合結果的殘差進行ARCH-LM檢驗可以發現，GARCH(1，1)-M模型很好地消除了條件異方差效應。 系數將作為聚類變量參與聚類分析。

4. 游程檢驗。隨機游動意味著價格的變化是隨機獨立同分布的增量，為了檢驗股票指數收益率的隨機性，本文用不帶漂移的隨機游動模型擬合收益率序列:

其中， 為股指對數收益率()，

為獨立同分布隨機變量。

運用SPSS15.0對殘差序列進行游程檢驗，在操作過程中，使用中位數為二分變量的分割點，檢驗結果如表4:

所有研究對象都接受原假設，認為股市收益率序列符合隨機游走規律。其中，隨機性最高的是HSI(恒生指數)收益率序列。此外，隨機性高于上證指數的還有DJI、MERV。游程檢驗的概率值將作為聚類分析變量。

(三)聚類分析

為了對上證綜合指數與世界其他主要國家和地區的價格行為特征進行綜合比較，本文選擇相應指標作為聚類變量進行聚類分析，并在聚類分析計算之前，對原始數據進行標準化處理。數據標準化按如下公式進行:

其中，表示第列的原始數據， 取1，2，3，...，8，取1，2，...，5;表示標準化后的數據，表示第 列的均值， 表示第 列的均方差。

在進行聚類分析時，本文采用的是分層聚類分析方法。在相似性度量方面，使用的是平方歐式距離，并以類間距離系數作為聚類分析類數的確定標準。聚類分析的輸出結果見圖3。

圖3直觀地呈現了聚類的結果，圖上方的數字是按距離比例進行重新標定的結果，不影響對分類結果的觀察與結論。從圖中可以發現，當分為2類、3類或4類時，類間距離比較大，說明各類的特點比較突出。因此，筆者認為把樣本分為4類是比較合適的，此時各類的距離比較大，相似性較差，有利于區分各個聚類。此時，樹形圖自上而下可以發現DJI、AORD和FTSE聚為一類;HSI和N255合并為一類;SSEC和MERV的特征較為接近，成為同一類;RTSI與其他市場特征差異明顯，自成一類。

四、實證結論

通過對世界主要國家和地區的股市的實證研究，本文得出了以下結論:

第一，所有研究對象均存在明顯的尖峰肥尾的特征，而且JB統計量很大，無法接受服從正態分布的假設。這說明各國股市異常波動的情況普遍存在，且較頻繁。在收益波動性方面，發達國家和地區的股票市場顯然要低于發展中國家。這說明發展中國家的投資者面臨的風險要高于發達國家，收益不穩定。這與投資者結構和市場機制等有一定的關系，新興市場的做空機制和市場調節機制相對薄弱。

第二，8個股市均存在明顯的杠桿效應，這與國內外此前的研究結果一致。但是，經過觀察不難發現，新興市場的杠桿性在整體上與成熟市場有不小的差距。新興市場的低杠桿性可能是與投資者在不同行情下的態度及經濟基本面有關。在牛市中，廣大投資者對利空消息并不感冒，這導致利空消息對股市的影響無法完全體現出來。而在這種情況下，利好消息往往會體現得更為明顯。在削弱了壞消息對股市的影響并增強了好消息的影響的情況下，杠桿效應必然會變得模糊。

第三，本文對8個國家的主要股票市場指數進行實證研究發現，高風險高收益特征并不明顯。與其他國家的股市相比，滬市的高風險高收益特征較為明顯，略大于10%，為12.94%。這可能與研究對象所處的期間有一定的關系，在2007年上半年爆發的全球性金融危機給市場帶來了致命的打擊，在這段時間市場的表現是高風險低收益的，這可能會影響到本文研究時段的整體表現，使高風險高收益特征表現模糊。

第四，游程檢驗的結果表明，8個國家的主要股市指數收益率序列均接受了隨機游走假設，認為股市收益率序列符合隨機游走規律。這說明，新興市場的有效性正在提高。近年來，發展中國家通過頒布法律和行政法規等規范性文件，約束市場參與者行為，避免股價暴漲暴跌損害中小投資者利益。此外，投資者的理性化以及投資結構優化使得市場越來越難被人為控制，股價序列獨立性得到提高。

第五，通過聚類分析發現，新興市場與成熟市場的差異明顯。中國與阿根廷的股票市場價格行為特征較為接近;美國、澳大利亞和英國的價格行為特征相似;日本與香港的股票市場較早地合并在一起，相似性較高;俄羅斯股票市場與其他研究對象差異明顯。此外，美國、澳大利亞和英國的股票市場合并的類與日本和香港股票市場合并的類較早地形成了合并。這說明，雖然新興市場在近幾年取得了巨大的成就，但要在短時間內趕上成熟市場是不現實的。

參考文獻:

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(責任編輯 耿 欣)