我國深圳股票市場波動聚集效應研究

喻冰羽

喻冰羽/鄭州大學商學院在讀碩士（河南鄭州450001）。

GARCH模型稱為廣義ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev在1986年發展起來的。它是ARCH模型的一種特例。隨后，GARCH模型也得到了不斷的發展和改進。因此本文中主要采取GRACH模型對深圳股票市場的波動聚集效應衡量，這一模型對描述金融時間序列的波動性具有非常好的效果。

一、波動特點

經過多年發展，深圳市場已形成了以深證成指、中小板指數、創業板指數、深證100指數和深證300指數五條指數為核心的指數體系，因此本文從中選取了具有代表性的深圳成份股指數來分析深圳股票市場的總體特征。考慮到1996年12月15日股票市場交易制度從T+1交易制度變成漲跌停板交易制度，因此本文選取1996年12月16日至2014年6月30日共4241個交易日的深證成指的日收盤價數據作為樣本。本文以深證成指的日收盤價和日收益率作為研究對象，以rszt代表深證成指日收益率，并采用了對數收益率以方便計算，同時為了增加計算精度，將計算結果均擴大100倍。

首先看一下深圳成指的總體特征。從日收盤價的角度分析，深證成指并不平穩，存在著明顯的大幅波動。從日收益率的角度分析則可以看出日收益率的一些基本特征，波動的聚集性、持續性以及波動的非對稱性。另外，日收益率還呈現出尖峰厚尾的特點。

二、基于GARCH模型的深圳股票市場波動聚集效應的實證檢驗

本文接著對深圳股票市場波動特征進行實證檢驗。首先，對深圳成指收益率使用單位根模型進行平穩性檢驗，在此基礎上檢驗GARCH效應。確定存在GARCH效應，再對深圳股票市場的GARCH模型進行擬合。進行平穩性檢驗前，先對日收益率序列進行自然對數處理，即將其作為因變量進行估計，方便之后的檢驗和GARCH模型的擬合。

（一）平穩性檢驗

數據變量的平穩性是傳統的計量經濟分析的基本要求之一。只有模型中的變量滿足平穩性要求時，傳統的計量經濟分析方法才是有效的。而當模型中含有非平穩時間序列式時，基于傳統的計量經濟分析方法的估計和檢驗統計計量將失去通常的性質，從而可能得出錯誤的結論。因此，在建立模型之前有必要檢驗數據的平穩性。首先進行單位根檢驗。

由檢驗結果可知，ADF的檢驗值為-1.421，臨界值為-3.960（1%），-3.411（5%），-3.127（10%）。顯然在 1%概率下-1.717大于-3.960，即接受原假設：該序列是非平穩的。因此單位根檢驗表明深圳成指日收益率序列是非平穩的。

通過ADF檢驗可以看出日收益率序列具有隨機游走的特點，因此，我們使用一個簡單的隨機游走模型回歸估計，基本形式為

ln（rszt）=μ+pln（rszt-1）+μt。

通過回歸分析，可以得出隨機游走模型的表達式為

ln（rszt）=0.0053+0.9994ln（rszt-1）+μt

t=（1.1930） （1966.317）

從模型的回歸結果來看，擬合優度達到0.9989，t檢驗值及幾個主要的檢驗指標都通過了，模型的擬合效果還是不錯的。

（二）殘差平方序列的自相關檢驗

在應用時間序列數據時，殘差平方序列的序列相關經常發生，在存在自相關的情況下，可能會影響檢驗量的準確性和模型的精確度。使用自相關AC和偏自相關PAC兩個指標對深圳成指收益率的殘差平方進行檢驗，滯后項選取為9。由檢驗結果可知，殘差平方序列的自相關系數是非常顯著的，同時殘差平方的Q統計量在各階的相伴概率均接近0（＜0.05），因此殘差平方序列是具有ARCH效應的。

（三）ARCH-LM 檢驗

ARCH-LM檢驗，即拉格朗日乘數檢驗法，被廣泛應用于檢驗ARCH效應。首先我們是無法確定ARCH效應的階數的，因此我們先選取滯后3階進行拉格朗日乘數檢驗。

表1 p=3時，ARCH-LM檢驗結果

表2 p=15時，ARCH-LM檢驗結果

由表1可知，LM統計量的值為185.016，相伴概率p接近0（＜0.05），拒絕了原假設（沒有ARCH效應），也就是說殘差平方序列存在3階ARCH效應。接下來逐漸調高滯后階數，直到p=15時，LM統計量為300.2997，相伴概率p仍接近0，可以得出殘差平方序列具有高階的ARCH效應，同樣也顯示存在GARCH效應。

（四）深圳股票市場GARCH模型的擬合

首先對深圳股票市場日收益率序列用GARCH(1,1)建模。模型估計結果中，深圳成指日收益率條件異方差方程中的ARCH項和GARCH項都是非常顯著的，且ARCH項系數（0.0812）和GARCH項系數（0.9036）之和為0.98，是小于1的，滿足參數約束要求，也就是說序列是有顯著的波動聚集效應的。同時這也說明股市中的沖擊是持續性的，這種沖擊將在相當長的時間內發揮作用，因此波動對未來事件有一定的預測作用。另外，ARCH項和GARCH項的杠桿效應系數都是不為0的，這也表明深圳股票市場中的價格波動是具有“杠桿效應”的，同等幅度的股價下跌比股價上漲帶來的波動更大，這也說明了投資者的非理性。

其次，對深圳股票市場日收益率序列用GARCH-M(1,1)建模。估計結果中，深市均值方程中條件方差項GARCH的系數估計為3.5363，并且顯著。這一結果也反映了收益和風險的正相關關系，說明股票市場的收益率是與風險成正比的，收益越高相對承擔的風險也越大。

通過GARCH模型對深圳股票市場波動聚集效應的實證分析，可以看到全球股票市場中價格波動中的共性，深市的日收益率具有明顯的尖峰厚尾性。另外，日收益率序列在一段時間內出現持續的大幅波動，在另一段時間內又出現持續的小幅波動，通過實證也證明深市具有顯著的波動聚集性。

三、政策含義

綜上所述，我國股票市場中個性與共性并存，既有波動聚集、尖峰厚尾等一般特性，也有政府調控等的獨有特點。充分了解我國股票市場的特點以及股價波動的效應，也蘊含著對監管部門制定政策法規，完善股票市場制度建設，提高股票市場的有效性的一些參考建議。

（一）轉變政府功能

作為一個新興的股票市場，我國股票市場20多年里獲得了飛速發展，但仍然存在著很多不成熟的地方。其中非常重要的方面就是政府多次出手對股市進行調控，削弱了股市的自發調節，可能促使股市走勢失去控制，造成“政策市”的出現。因此，政府應當及時轉變在股市中的功能，從市場的主導者，變成市場的引導者。盡量減少行政干預，完善好相關的法規制度，為股市的健康發展營造良好的環境。

（二）規范股票市場的信息傳遞機制，提高市場的有效性

信息傳遞機制對我國股票市場來說是良好健康發展的基石。一個股票市場是否有效，就是由傳遞價格信息的反應效率決定的。我國股票市場在信息傳遞方面存在著諸多問題，如信息傳遞渠道不暢、信息披露虛假等，不僅會造成上市公司股價的巨幅波動，更可能產生蝴蝶效應引起整個股市的震蕩，降低市場的有效性。因此證監會應加強對證券市場的監督，加強相關法律法規的執法力度，規范股票市場的信息傳遞機制。另外應加強對證券市場主體及相關服務機構的風險約束，以確保披露信息的真實性和完整性。

（三）強化投資者教育，拓寬投資者的投資渠道

我國股票市場上的廣大中小投資者風險意識不強，大多數投資者對市場沒有清楚的認識，一味盲從，同時還帶著“羊群效應”，增多市場的風險因素，加劇市場波動。因此，加強對投資者的風險意識教育，引導正常的股市投資行為，對穩定市場具有非常重要的作用。另外，我國股票市場發展程度相對較低，居民投資渠道狹窄。居民手中有大量閑置資金，卻找不到適當的投資產品，致使大量資金盲目投入股市，引起市場波動。因此，我國應進一步加快建設股票市場制度，降低投資門檻，豐富投資途徑，盡可能保障投資者利益。

[1] 林俊錫.中國股票市場波動性研究[D].沈陽理工大學，2012.

[2] 孫傳朋.我國股票市場波動的計量分析[D].青島理工大學，2010.

[3] 李娜.中國股票市場波動及其控制研究[D].山西財經大學，2010.

[4] 周學農，彭丹.機構投資者對中國股市波動性影響的實證研究[J].系統工程，2007（12）：58-62.

[5] 李勝利.機構投資者行為與證券市場波動[M].上海財經大學出版社，2008，6.

[6] 王雄元,沈維成.上市公司控制結構與信息披露質量[J].證券市場導報,2008(4).